中信建投期货有限公司综合试点工作经验交流汇报.ppt

中信建投期货有限公司综合试点工作经验交流汇报.ppt

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1,践行风险为本注重自主创新促进提升期货行业反洗钱工作有效性综合试点工作经验交流汇报,1、依据自主指标成功报送2例可疑交易报告,2、可疑交易分析工作效率明显提升,3、可疑交易数据呈现“一升一降一杜绝”数据筛查有效率大幅提升、异常交易数量显著下降、重复报告有效杜绝,试点工作成效,工作成效,目录,贴近期货行业实际，突出体现系统监测与人工识别指标设计的科学性与价值度,研发反洗钱综合监控管理系统，全面提升反洗钱工作的整体有效性,优化反洗钱制度流程，全力打造高效运行的三大核心机制,目录,明确工作思路，自主构建“三位一体”的异常交易指标体系,

（一）工作思路,一、明确工作思路，自主构建“三位一体”的异常交易指标体系,异常交易指标体系,

（二）构建异常交易指标体系,注重对客户行为、交易手法、账户盈亏等方面的逻辑判断，提炼总结期货行业洗钱特征,整合资源，强化组织保障和支持体系,查阅文献资料、分析既往案例、内部广泛征集、借鉴同业经验、寻求监管部门支持,技术手段监测基础,强化人工识别分析,（三）异常交易监测指标体系,数据监测模型12个,量化监测指标,二、贴近期货行业实际，突出体现系统监测与人工识别指标设计的科学性与价值度,客户,交易,人工识别指标,

（一）量化监测异常指标的构建,突出体现逻辑判断,图：

期货交易洗钱活动阶段,期货交易特征,

（一）量化监测异常指标的构建,异常特征,期货交易特征,

（一）量化监测异常指标的构建,针对盈亏异常指标，由于期货交易的高风险性和高杠杆性，对于正常交易者而言，能长期保持账户盈利或者亏损的可能性都很小。

但是，洗钱者的主账户作为资金流入方，其交易盈多亏少，同时次账户则绝大多数亏多盈少。

从这个角度来看，洗钱账户和正常账户的盈亏统计分布具有很大区别，因此通过统计分析资金账户的盈亏情况，就能将长期盈利或长期亏损的异常账户识别出来，进行进一步甄别分析。

交易实质逻辑判断,

（一）量化监测异常指标的构建,指标模型化,

（一）量化监测异常指标的构建,阀值参数模型化,CRM系统技术实现,

（二）人工识别指标的分析判断,反洗钱,反恐融资,反扩散融资,人工识别指标,人工分析判断,识别要点标准化,交易数据中体现的信息与情况,日常工作中了解掌握的客户属性、背景情况,一线工作人员的主观分析判断,人工分析指标,与客户接触过程中掌握的异常情况,客户背景情况与交易情况明显不符,

（二）人工识别指标的分析判断,

（二）人工识别指标的分析判断,系统模块,大额可疑交易监测报告,反洗钱系统功能模块,三、研发反洗钱综合监控管理系统，全面提升反洗钱工作的整体有效性,1、自主异常交易指标监控及分级审核,反洗钱系统核心功能,汇总查询分类统计,初次识别,重新识别,2、客户身份识别的信息汇总和操作提示,持续识别,反洗钱系统核心功能,3、客户洗钱风险的综合量化评估和分类动态管理,反洗钱系统核心功能,4、“黑名单”的自动监控及回溯性监控,反洗钱系统核心功能,5、反洗钱数据及资料的统计分析,反洗钱系统核心功能,6、各功能模块的有机对接和信息共享,将客户风险等级划分结果作为可疑交易监测和甄别分析的重要参考，同时系统自动调高异常交易客户的风险等级,实现对交易数据实时监测，有效防止监测滞后和监测数据不完整情况,利于对客户异常可疑交易行为和洗钱风险进行更为深入的分析和评估,可疑交易及客户风险管理两功能模块相互交融,反洗钱系统与核心系统联通,整合各功能模块集中便捷调取客户的影像资料、客户身份信息和交易信息,反洗钱系统核心功能,可疑交易监测报告机制,

（一）,客户风险等级动态划分调整机制,

（二）,“信息共享，流程互嵌”机制,（三）,四、优化反洗钱制度流程，全力打造高效运行的三大核心机制,

（一）、可疑交易监测报告机制,分散识别集中处理多级把关精细管理,异常交易分析流程,风险等级划分结果,有机结合，相互影响,

（二）、客户风险等级动态划分调整机制,由系统根据地域、行业、交易、客户特性四类风险项，自动完成客户风险分类的动态计算与调整管理,（三）、“信息共享，流程互嵌”机制,谢谢大家！