基于風(fēng)險判別原則的企業(yè)級反洗錢信息系統(tǒng)設(shè)計

基于風(fēng)險判別原則的企業(yè)級反洗錢信息系統(tǒng)設(shè)計


一、引言
以 2003 年中國人民銀行頒布相關(guān)法令, 要求金融機構(gòu)履行反洗錢大額和可疑交易報送義務(wù)為標志, 我國反洗錢的工作力度進一步加大。2007年 8 月我國正式加入國際反洗錢組織 FAT F 后, 又出臺了一系列按照國際標準制定的法規(guī), 包括修訂金融機構(gòu)反洗錢報告規(guī)定、加強客戶身份識別要求、實施反恐融資措施等。目前金融機構(gòu)反洗錢工作面臨的主要問題是可疑交易報告數(shù)量巨大、情報質(zhì)量低下、分析和調(diào)查人員不堪重負。例如, 我國各金融機構(gòu)上報中國反洗錢監(jiān)測分析中心的可疑交易數(shù)量從 2005 年開始就超過了包括美國、英國、日本和瑞士在內(nèi)的 16 個國際反洗錢主要國家的總和,一躍成為世界頭號可疑交易報告大國[ 1]。FAT F 組織在 2007 年 6 月發(fā)布的中國評估報告中指出, 主要原因是 監(jiān)管部門采用了基于規(guī)則的異常( unusual) 交易報送機制, 雖然大多數(shù)報告的交易與金融機構(gòu)對客戶的預(yù)期行為一致, 但仍然加以報送。報告建議當局 高度重視報告體系效率和報送主體主觀評估流程缺失問題[ 2]。當前國內(nèi)相關(guān)研究主要集中于如何利用數(shù)據(jù)挖掘和商務(wù)智能技術(shù)改善現(xiàn)有基于預(yù)設(shè)規(guī)則的數(shù)據(jù)過濾系統(tǒng)的缺陷。湯俊提出利用行為模式識別技術(shù)[ 3], 楊勝剛、張成虎等研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
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員會 FFIEC 針對防衛(wèi)性報告等問題從 2005 年開始連續(xù)三年專門出版和修訂了 銀行b_m法/ 反洗錢檢查手冊 , 該檢查手冊承認了可疑交易判斷的主觀性質(zhì), 因而要求檢查人員 應(yīng)當專注于評估銀行對可疑行為進行識別與調(diào)查的政策、程序、步驟, 而不是去評價銀行對某一筆可疑交易的判斷是否得當 。相應(yīng)地, 手冊中也說明 銀行不會僅僅因某一筆可疑交易的漏報而受到責罰, 除非該漏報后果嚴重或有明顯證據(jù)證明該漏報屬故意瞞報[ 8]。英國是世界上最早采取可疑交易報告制度的國家( 1986 年) , 在近年來的檢查過程中強調(diào)金融機構(gòu)應(yīng)能夠向監(jiān)管部門 展示其竭盡全力采取一切措施追蹤可疑交易行為[ 9]。
( 三) 基于風(fēng)險管理的系統(tǒng)設(shè)計原則監(jiān)管法規(guī)從客觀標準到主觀標準的變革, 反映在信息系統(tǒng)的設(shè)計原則上, 是由在交易數(shù)據(jù)庫中掃描預(yù)設(shè)特征值的數(shù)據(jù)過濾程序設(shè)計, 轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)全面風(fēng)險管理框架下的反洗錢風(fēng)險評估流程設(shè)計, 利用各種風(fēng)險分析工具做各個層面的風(fēng)險提升或排除工作, 最終給出一個基于概率概念上的風(fēng)險等級或評估分數(shù)。風(fēng)險評估需要貫穿企業(yè)的各個業(yè)務(wù)流程, 從客戶盡職調(diào)查開始, 到交易過程中的金額、流向、頻率、業(yè)務(wù)背景、與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的個人與組織等, 都對風(fēng)險評估產(chǎn)生影響。在分析的粒度上, 從單筆交易、多筆交易時間序列構(gòu)成的行為模式, 到交易所屬賬號、賬號所屬客戶、客戶所屬組織機構(gòu), 通過這種由點到線再到面的復(fù)雜的分析過程, 才有可能最終得到一個可靠的洗錢風(fēng)險評判結(jié)果。顯然,基于主觀標準的系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜程度, 要遠遠高于基于客觀標準的數(shù)據(jù)過濾器的設(shè)計。也正是這種轉(zhuǎn)變, 實現(xiàn)了將金融情報機構(gòu) FIU( financial intelligence unit) 不堪重負的分析工作, 向?qū)蛻袅私庾疃嗟慕鹑跈C構(gòu)轉(zhuǎn)移, 從而做到金融機構(gòu)負責提供經(jīng)過層層篩選的高質(zhì)量的可疑交易信息, FIU 負責信息的匯總與調(diào)查的角色分工, 從而形成符合國際標準要求、富有實效的反洗錢監(jiān)控機制。
( 四) 系統(tǒng)框架根據(jù)上述原則, 系統(tǒng)可分為兩個部分, 一是風(fēng)險評估工具, 二是合規(guī)工作流程輔助工具。目前學(xué)術(shù)界重點研究的數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能技術(shù)只是風(fēng)險評估工具的一個重要組成部分, 而有助于改善風(fēng)險評估準確性的因素都應(yīng)加以整合, 包括提升風(fēng)險等級的因素與排除降低誤報的因素, 具體可將其分為客戶風(fēng)險評估、交易風(fēng)險測度、綜合分析三個環(huán)節(jié); 工作流工具用于完成法規(guī)要求的數(shù)據(jù)報送、資料保存與檢索、員工培訓(xùn)、案例管理等文牘管理工作。
一個企業(yè)級反洗錢信息系統(tǒng)的流程框架如圖 1 所示。
圖 1 企業(yè)級反洗錢信息系統(tǒng)框架
三、風(fēng)險評估流程模塊的功能分析
目前國內(nèi)基于規(guī)則的可疑交易判別系統(tǒng)大多是在現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)上加掛一個獨立的數(shù)據(jù)過濾模塊, 提取符合預(yù)設(shè)指征的交易記錄。而基于風(fēng)險評估的企業(yè)級系統(tǒng)則要求將風(fēng)險評估程序整合到企業(yè)從前臺客戶接待、后臺交易處理直至綜合數(shù)據(jù)分析各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的流程之中, 從而使風(fēng)險評估成為企業(yè)業(yè)務(wù)流程的一個有機組成部分。具體地, 可以將風(fēng)險評估的功能分解成以下從局部業(yè)務(wù)功能到整體數(shù)據(jù)分析的三個環(huán)節(jié):( 一) 客戶風(fēng)險評估客戶風(fēng)險評估應(yīng)實現(xiàn)從客戶接待到客戶交易存續(xù)過程中的風(fēng)險監(jiān)控。其關(guān)鍵功能模塊包括:
1. 客戶盡職調(diào)查( cust omer due diligence, CDD)
作為金融機構(gòu)接待客戶的第一道風(fēng)險評估程序, 在監(jiān)管檢查程序中被高度關(guān)注, 是貫徹 了解你的客戶 ( know your customer, KYC) 原則的基本工具。美國聯(lián)邦金融機構(gòu)檢查委員會 FFIEC 發(fā)布的 銀行b_m法/ 反洗錢檢查手冊 中論述了 CDD 的意義。它認為 CDD 的目的是使銀行能夠在相當程度上對某一客戶會進行何種交易做出預(yù)期, 從而協(xié)助銀行判別交易是否潛在可疑[ 10]。CDD 主要內(nèi)容有客戶身份識別, 包括對賬戶實際受益人和實際控制人的識別; 將客戶與特別關(guān)注名單( watchlist ) 加以比照以防范高風(fēng)險客戶; 對客戶主要業(yè)務(wù)關(guān)系的性質(zhì)和目的加以判別, 以對客戶行為做出預(yù)期, 包括預(yù)計交易發(fā)生的金額、頻率、往來對象與地域等。除盡職調(diào)查與開戶文檔方面的合規(guī)要求外,該模塊還應(yīng)與銀行的內(nèi)控、審計、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)整合起來。

2. 特別關(guān)注名單
在盡職調(diào)查和鏈接分析過程中應(yīng)仔細比對的名單, 也是工作流工具中案例管理模塊的重要參考。
名單來源于執(zhí)法機構(gòu)和國際組織定期發(fā)布的風(fēng)險提示信息。主要功能包括:( 1) 監(jiān)控與特定人員、關(guān)系、產(chǎn)品或服務(wù)、組織或國別有關(guān)聯(lián)的一切交易。
( 2) 識別并自動報告涉及高風(fēng)險項的交易, 包括 F AT F 公布的不合作國家、受國際制裁國家、政 ……（未完，全文共7193字，當前僅顯示2525字，請閱讀下面提示信息。收藏《基于風(fēng)險判別原則的企業(yè)級反洗錢信息系統(tǒng)設(shè)計》）