近日，中國人民銀行發(fā)布公告，為完善反洗錢監(jiān)管機制，進一步提升我國洗錢和恐怖融資風險防范能力，中國人民銀行日前印發(fā)《金融機構反洗錢和反恐怖融資監(jiān)督管理辦法》，將在2021年8月1日起施行。 

《辦法》進一步明確了金融機構反洗錢內部控制和風險管理要求，參照國際通行規(guī)則，要求金融機構應當開展洗錢和恐怖融資風險自評估，并根據(jù)風險狀況和經營規(guī)模建立內部控制制度和相應的風險管理政策，進一步明確金融機構反洗錢組織機構、人力資源保障、反洗錢信息系統(tǒng)、反洗錢審計機制等要求。為防范境外分支機構反洗錢監(jiān)管風險，《辦法》明確了金融機構對境外分支機構的管理要求。 

《辦法》根據(jù)我國金融行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，結合防范化解重大金融風險的要求，完善了反洗錢義務主體范圍，將反洗錢有關規(guī)范性文件已明確的非銀行支付機構納入《辦法》適用范圍，增加網(wǎng)絡小額貸款公司、銀行理財子公司等反洗錢義務主體。

在中國人民銀行有關部門負責人就《金融機構反洗錢和反恐怖融資監(jiān)督管理辦法》答記者問中指出：2019年國際反洗錢評估總體認可我國反洗錢工作取得的進展，但也指出我國反洗錢工作存在不足，反洗錢監(jiān)管有效性、金融機構反洗錢水平等與國際要求還有一定差距，需要進一步完善反洗錢監(jiān)管機制，不斷提升我國反洗錢工作水平。

《辦法》的必要性，一是提升我國洗錢和恐怖融資風險防范能力的需要。近年來，反洗錢領域出現(xiàn)一些新挑戰(zhàn)，為提升我國洗錢和恐怖融資風險防范能力，需要圍繞金融風險防控要求，進一步完善反洗錢監(jiān)管制度，加強反洗錢監(jiān)管。

二是反洗錢國際評估后續(xù)整改的需要。國際反洗錢評估指出我國反洗錢工作存在不足，需要進一步完善我國反洗錢監(jiān)管制度，明確對金融機構的相關要求，做好國際評估后續(xù)整改工作。

三是督促金融機構提高反洗錢工作水平的需要。隨著國內外反洗錢形勢不斷變化，國際反洗錢要求不斷趨嚴，需要進一步督促金融機構按照風險為本原則，完善反洗錢內部控制制度和風險管理政策，不斷提高反洗錢工作水平。

如何提升反洗錢能力和效率，多個國家的專家均看好人工智能在其中的作用。

法治日報在《人工智能應用于反洗錢的進路及前景》一文中指出，將人工智能應用于反洗錢，各國具有共同的實現(xiàn)路徑：

一是完善數(shù)據(jù)收集模式。即以大數(shù)據(jù)分析為基礎，將其運用在反洗錢監(jiān)控體系，廣泛收集數(shù)據(jù)資源，創(chuàng)建數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，確保數(shù)據(jù)內容的全面性，提升數(shù)據(jù)分析的效率和效果，為金融監(jiān)管與反洗錢提供有力的技術支撐。

二是優(yōu)化數(shù)據(jù)篩選機制。形成基礎性數(shù)據(jù)篩選保留、重復信息有效刪除、過期信息自動更新的精確隨機篩選網(wǎng)及其運行機制，為金融監(jiān)管與反洗錢提供可預期預測預警的有效技術工具。

三是織密大數(shù)據(jù)維護系統(tǒng)。即在金融監(jiān)管與反洗錢系統(tǒng)中植入大數(shù)據(jù)維護系統(tǒng)，精準分析客戶性格、行為、生活及其投資、交易、消費偏好，自動化提供風險評估、洗錢識別、預警提示，形成金融監(jiān)管與反洗錢監(jiān)控的科學決策輔助系統(tǒng)。

四是確保數(shù)據(jù)信息精確度。創(chuàng)建反洗錢大數(shù)據(jù)信息庫與大數(shù)據(jù)平臺，統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理標準，利用關聯(lián)分析、模型分析等，高效、自主、準確提取可疑交易信息；針對金融創(chuàng)新性產品、金融服務特點，自動分類并提供交易數(shù)據(jù)信息，確保金融監(jiān)管與反洗錢監(jiān)控數(shù)據(jù)的精準性。

當前，國內外諸多銀行都已接入智能反洗錢系統(tǒng)。與此同時，智能監(jiān)管科技在資本市場，也在今年廣受青睞。

上個月智能監(jiān)管科技公司慧安金科，完成B輪億元級融資；隨后，擁有智能反洗錢資金研判產品的冰鑒科技，也是在上周完成2.28億元的融資。

慧安金科CEO黃鈴曾在由未央網(wǎng)承辦的《首都金融創(chuàng)新與發(fā)展公開課》中談到了當前人工反洗錢的現(xiàn)狀和智能技術的機遇。

銀行內部的可疑交易監(jiān)測體系，能夠對銀行每天發(fā)生的數(shù)億筆交易進行批處理檢測，通常每年可能會檢測出上百萬案宗。

但是銀行的規(guī)則系統(tǒng)設計嚴格，經常會產生大量的“誤傷”：即高達95%以上的案宗都屬于正常交易。因此系統(tǒng)檢測之后，往往需要一個幾百甚至上千人的人工審核團隊，對案宗進行再次人工審核，把其中幾萬宗真正的高危洗錢案識別出來。

這些人工審核的成本很高，并且隨著銀行業(yè)務的快速發(fā)展，可疑案宗數(shù)量不斷增長，遠遠超過人工所能支持的程度。

這種場景下，機器學習能夠根據(jù)歷史上人工審核的情況，學習高水平專家人工審核的經驗、手段和結果，首先可以識別出很多不可疑的交易，把它排除，并且?guī)椭斯梢砂缸谶M行預排序和分類，根據(jù)不同人的能力分配不同的案件去審核。

除了智能反洗錢外，其他監(jiān)管科技的創(chuàng)新，也正在如火如荼的進行。如地方金融綜合監(jiān)管技術服務、證券交易監(jiān)管審查、金控智能監(jiān)管、監(jiān)管沙盒等。

正如哈工大經管學院院長葉強教授在雷鋒網(wǎng)承辦的CCF-GAIR峰會中所說，目前在全球范圍內，監(jiān)管科技具備成為下一個金融科技風口的潛質。伴隨不斷涌現(xiàn)的金融創(chuàng)新，監(jiān)管科技的需求將會大增，它或將成為最具爆發(fā)潛力的賽道。

參考文章：

https://www.weiyangx.com/365051.html

https://new.qq.com/omn/20210324/20210324A00LYV00.html

雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。