证券期货反洗钱监测分析

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17年7月1日起，中国人民银行修订的《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》（中国人民银行令〔2016〕第3号令）正式实施。证券期货机构应按照规定自主建立可疑交易监测标准，报送可疑交易报告，并定期对交易监测标准进行评估完善。

一是以风险为导向，顶层设计，建立具有鲜明特色的证券期货反洗钱风险管理体系。完善反洗钱风险管理制度、机制与控制体系。证券期货机构应在反洗钱风险治理架构与控制体系建立基础上，设立与证券期货业务整体风险控制策略相适应的反洗钱风险控制策略，制定体现风险导向的反洗钱内控制度和控制程序。建立洗钱风险应对机制，及时处置证券期货业务运行过程中的反洗钱风险。根据洗钱风险环境变化和风险控制需要，适时开展洗钱风险压力测试，根据压力测试结果及时调整反洗钱风险控制政策与策略。建设反洗钱文化。明确反洗钱风险文化植入、评估、培训以及考核等核心要素，提炼证券期货业反洗钱文化理念，通过反洗钱风险管理文化传播路径与传播媒介的建设，形成具有证券期货行业特色的反洗钱价值观念和行为准则，将反洗钱风险管理要求转换成员工自觉行为，避免道德危机和逆向选择。

二是以风险为导向，建立证券期货可疑交易监测分析体系。开展证券期货洗钱风险评估，确立重点监测领域与重点监测对象。首先评估洗钱风险发生的重点领域和重点监测对象。证券期货机构应结合证券期货市场运行规律，回归证券期货业务本质属性和洗钱风险发生机理，从洗钱风险固有属性出发，综合考虑业务性质与规模等因素，分析判断本机构洗钱风险分布状况，以及控制措施有效性。重点研究分析证券期货市场洗钱犯罪类型，设计可疑交易监测分析标准与监测指标体系。统筹建立以客户为中心的证券期货资金监测分析体系。证券期货机构在柜台业务等核心系统中生成各类账户交易数据，客户交易数据呈现多元分布趋势。以“客户”为唯一中心进行资金监测，可全面分析客户在不同类型证券账户之间的资金流动、交易对手和异常交易行为。

三是运用现代信息技术，统筹反洗钱数据治理，提高证券期货反洗钱资金监测分析有效性。加强反洗钱风险数据治理。建立专门的反洗钱风险数据管理中心和首席数据负责人制度，统筹规划反洗钱风险数据建设政策、标准，构建完整的反洗钱风险数据治理架构。通过高度集成化的数据标准和数据质量监控流程，满足可疑交易监测分析对反洗钱数据质量的需求。拓宽数据渠道，丰富数据来源。可通过与沪深证券交易所、期货交易所、证券登记结算公司、期货保证金监控中心等一线市场监督机构以及第三方存管银行等外部机构的沟通，拓宽数据渠道。同时，利用“网络爬虫”等技术获取互联网海量原始非结构化标准数据，扩大外部数据来源，通过数据筛选和“降噪”处理，转化为可监测分析的标准数据，提高外部数据信息的使用价值。

四是加强人工智能和大数据等现代数据分析技术在资金监测分析中的运用。应建立数据仓库，利用人工智能技术，模拟交易场景，进行客户画像，结合数据挖掘与大数据分析等技术手段，对数据进行高度自动化分析，从海量、模糊的随机数据中挖掘资金异常交易行为。

五是处理好计算机信息技术运用与人工分析关系。计算机信息技术的运用，本质上是将人工对证券期货异常交易分析思维过程的程序化，仅仅依赖于程序化数据分析往往容易造成分析结果与真实情况相差甚远。证券期货机构应克服完全依赖计算机程序化监测分析的倾向，强化人机交互，提高可疑交易监测数据分析的精准度与有效性。

作者:吴正德 单位:中国人民银行南京分行