反洗钱可疑交易监测分析有效性的难点及建议.docx

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反洗钱可疑交易监测分析有效性的难点及建议

可疑交易监测报告是反洗钱履职的核心义务之一，义务机构通过在反洗钱监测系统中镶嵌监测模型以及配合人工甄别可疑资金交易后，分析和提炼涉嫌洗钱犯罪情报，以遏制洗钱犯罪。

经过多年的实践，义务机构已全面进入自主定义可疑交易监测标准的阶段，而如何提高可疑交易监测分析有效性，及时发现犯罪情报，对提高案件成案率有着重要意义。

一、可疑交易监测分析的现状

（一）可疑交易监测分析防御性报告过多，人工甄别工作量大。

义务机构发现可疑交易线索，主要依靠的是反洗钱监测系统预警提示，由于部分义务机构反洗钱系统不完善，对存量客户的身份识别不够精准，未能有效结合行业特征以及服务的客户群体设置监测指标，监测系统筛查出的异常交易过多。

迫于监管当局的处罚压力，义务机构为避免未报违规而受处罚，所报可疑交易报告的质量并不高，原因主要是异常交易提示过多义务机构无法逐一细致完成分析，加之异常交易甄别缺乏各业务条线的有效参与，可疑交易的监测分析体系尚不健全，信息分析处理的效果不佳，可疑交易防御性报告过多。

基于当前监管要求，无论最终是否可疑，均需要详尽的甄别信息支持结论。

同时，随着金融机构在反洗钱领域工作的不断成熟，过程管理不断加强，对可疑交易甄别的要求和标准也在提高。

因此，甄别人员每天需要开展大量的分析活动，以至于在制定监测标准时，不得不考虑日常产生的告警量，甄别人员是否可以有效承担。

（二）可疑交易监测分析报告准确性不高，主体信息收集不准确。

义务机构依靠反洗钱监测系统产生的可疑告警，经人工甄别研判后，绝大部分被排除，最终认定为可疑进行报告的比例不高，大部分的义务机构该比例可能性小于10%。

虽然不能单纯的将其原因归结为监测标准的质量不高，但报告率不高是客观事实，可疑交易监测标准在精细定位关键疑点、适应和匹配业务特点、构建差异化等方

面，存在提升空间。

如：

在排查分析可疑交易主体时，部分义务机构仅局限于资金交易分析，缺乏对可疑交易身份主体分析。

《金融机构客户身份识别和客户身份资料及交易记录保存管理办法》明确要求采集自然人客户的九个身份基本信息，自然人客户的姓名、性别、国籍、身份证件或者身份证明文件的种类、号码、期限，可通过居民身份证统一数据库获取，自然人的职业、常住地址、联系方式这难以准确获取。

而自然人的职业、常住地址在分析可疑交易行为中非常关键,职业关联账户主体的资金交易规模，常住地址关联地域因素分析。

现行法人身份信息的获取主要通过法人机构提供的营业执照、公司章程等资料，义务机构没有官方数据库进行比对，只能依靠工商公示系统与企查查、天眼查等提供的第三方数据，真实性难以保证，尤其对法人受益所有人的识别难以获取真实、准确、完整的信息。

二、可疑交易监测分析的难点

（一）可疑交易监测链条信息断裂。

洗钱犯罪分子通常会开通或掌握大量银行账户，很少会只利用一家银行账户洗钱。

由于义务机构对交易资金的监测，仅限于本行获取的资金流水，而洗钱犯罪分子在资金转移上主要采取第三方支付、ATM现存现取、网银跨行转账等方式，义务机构无法直接获取对手信息，因此导致资金链条信息断裂，义务机构无法进一步对资金交易进行深入分析，也因此不能准确锁定涉罪类型，很多可疑案例因特征不明显而被排除，或未能及时上报。

（二）对监测人员的专业性依赖程度较高。

受义务机构分析人员敏感度、专业水平、判断经验、工作习惯的不同影响，分析报告的质量也存在差异。

甄别可疑交易，不能简单分析、排除，要结合尽职调查撰写可疑交易报告并上报或填写排除理由予以排除。

根据日常监管显示，分析人员很难在一个工作日内完成几十笔高质量的可疑交易报告。

基于当前监管要求，无论最终是否可疑，均需要详尽的甄别信息以支持结论。

同时，随着义务机构在反洗钱领域工作的不断成熟，过程管理不断加强，对可疑交易甄别的要求和标准也在提高。

因此，甄别人员每天开展大量的分析工作，意味着大量工作消耗在疑点的排除上，出现可疑交易排除理由不合理、不充分，甚至出现错报、漏报的情况屡见不鲜，这也是近年来人民银行行政处罚的高发点。

（三）可疑交易监测分析报告存在漏报风险。

随着监管趋严，义务机构普遍担心现有监测体系覆盖的义务范围、风险领域是否完全。

而在监测标准设计中，平衡风险识别与工作负荷的考虑，也在某种程度上制约了疑点的发现能力。

新业务、新业态快速变化发展，新的洗钱手法也层出不穷，监管提示和义务机构监测能力的建立，以及对新风险的认知，往往滞后于风险的发生。

这些都可能导致漏报的发生。

因此，《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》第十三条“金融机构应当定期对交易监测标准进行评估，并根据评估结果完善交易监测标准。

如发生突发情况或者应当关注的情况的，金融机构应当及时评估和完善交易监测标准。

”明确提出了应当定期评估，以适应变化。

三、提高可疑交易监测分析有效性的建议

（一）建立长效机制，优化可疑监测标准。

有针对性的优化可疑监测标准，评估其覆盖的全面性，是否涵盖了所有的业务场景、所有风险点和涉罪场景；评估其监测的准确性，逐一评估监测标准中单一特征规则、涉罪模型的告警、认定等；评估其灵活性，评估根据风险、业务的变化进行调整，根据评估结果，对不同的监测标准，以目标为导向开展针对性的优化。

可疑交易活动的监测手段、方式以及监测指标的设定应与机构发展相适应，定期对排除率较高的模型结合排除理由进行调整或调高预警阈值，对明确涉罪的模型，统计其最终上报的涉罪类型和预警涉罪类型的匹配度，对模型预警数量过低或预警数量高但成案率少的模型，修改其模型设置，提高其命中精准度。

（二）制定差异化监测标准，向精细化管理转型。

针对不同区域的分支机构设置不同的监测规则/模型或相同规则/模型，对不同区域赋予不同参数，形成差异监测标准，对区域的经济特点、客户群体特征、交易习惯更贴合，监测效果更具针对性。

对有明显特点的区域设置，在设置区域化标准的同时，保留普遍性标准。

同时，坚持“客户为中心”原则，通过一定的策略保持对单一客户的全面、完整的监测。

（三）自动化分析，智能研判辅助人工甄别。

通过系统标准筛选出的可疑案例，人工甄别后，有的认定为可疑，有的被排除，不同案例在监测标准中未涉及的要素、定性的信息、背景信息等存在差异，如客户身份信息的完整性不同、职

业不同、长期的交易频繁和习惯不同、交易目的不同、历史可疑交易报告的情况不同、交易对手的特征不同。

因此，智能辅助分析，从人工甄别的经验和方法着手学习，并在此基础上从更广的数据范围、更长的时间周期开展大数据分析，提高甄别的深度。

（四）再评估风险漏洞，规范人工甄别流程。

再评估是对人工甄别后排除的可疑交易进行重新评估，是否在可能应当报告的情况。

其目的是发现由于人工经验、认知的差异，产生的误判导致的漏报。

对管理的意义，则在于辅助建立一套后督机制，在强化工作质量管理的同时，对可疑交易报告的生命周期管理更为完整。

在系统预警、背景调查、数据分析、尽职调查、结果验证和案例处理等环节，查看系统触发的成因，明确后续分析方向，调取自然人客户在核心系统中的身份信息、企业客户的经营背景，整理可疑客户账户的交易情况，综合判断可疑账户交易属性，罗列身份及账户使用的可疑点，核实客户尽职调查反馈信息，查看真假，最终判断成案理由，并采取调高风险等控制措施。

这六个环节的有效衔接大幅度减小了人工甄别差异，在提高监测分析效率的同时保障了案例甄别的质量。