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传统反洗钱技术该升级了,怎么破?

Ultipa 2021-09-25
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随着金融业不断发展,洗钱问题伴随着犯罪行为组织化洗钱方式复杂化使用工具多样化征,还存在着向网络支付行业蔓延的趋势,并更具备隐蔽性、频率更高的特点银行作为反洗钱的前沿阵地,做好反洗钱工作已越来越受到监管部门和银行的重视。据《中国反洗钱报告》(2019年·中国人民银行)发布的数据显示,针对违反反洗钱规定的行为,截至2019年底,罚款金额合计近2亿元。


洗钱是怎么回事?



什么是洗钱?就是犯罪分子为了隐藏或掩盖其资金来源、流向和违法的行为,将非法所得转换成合法所得的行为。


那么,犯罪分子为什么要洗钱呢?直接存到银行不可以吗?


洗钱的人总想千方百计地把自己的黑钱合法化,但是有洗钱就会有反洗钱。目前,由于银行是经营货币的特殊机构,犯罪分子在放置、离析和归并洗钱的“三步曲”中,通常首选金融机构作为隐瞒或掩饰犯罪收益的渠道。于是,为了防范洗钱风险,金融机构就建设了反洗钱系统,目的就是通过系统+人工的方式来找出犯罪分子洗钱的蛛丝马迹,然后汇报给人行的反洗钱检测分析中心备查。


根据洗钱犯罪的资金运动规律,典型的洗钱交易过程通过“三步曲”进行:

1.资金处置阶段。即通过存款、电汇或其他途径将不法钱财放入一个金融机构。这是洗钱环节中最容易识别的一环,因为大量现金的存入非常可疑,而且银行按规定要上报巨额交易。


2.清洗离析阶段,即资金转移。这是所有洗钱环节中最复杂的一环,其目的就是想方设法让原始赃款难以被追踪。


3.归并融合阶段。将非法所得最终融合到有合法来源的资金中,以貌似合法的方式使犯罪收益披上合法的外衣,重新进入主流经济体系。




传统反洗钱系统为啥落伍了?


在金融机构合规管理之中,有一项十分重要的内容就是反洗钱,而且反洗钱属于典型的监管科技应用。值得一提的是,犯罪团队也在通过最新的信息技术手段来规避监管。而传统的反洗钱系统抗风险模式相对滞后,快速转型和适配体系的难度也较大,甚至许多金融机构都拥有可以发现非法活动的数据,但却无法将数据及数据间的关系进行关联和有效挖掘和分析。


业务端方面

一是数据量大。目前,随着银行交易量和可疑交易宗数逐年增长,且银行交易向线上转移,金融机构的非自然人客户数量和数据巨大且复杂。


二是业务复杂。由于非自然人交易结构差异很大,不同的非自然人识别穿透层数的差异也非常大。


三是追溯黑盒洗钱行为往往是多链路的,账户关系极其复杂,客户查询后,无法做到有效追溯和检测结果归因查询。


四是成本高昂。反洗钱合规工作需要大量的人员进行监视、分析工作,这些资金不能转化为营收增长。


五是误报率高。传统反洗钱系统发出的警报高达90%最终被判定与洗钱无关。


技术端方面


一是计算要求高。交易、股权等数据需要被穿透的层数较多(可能多达10层以上),这对计算效率的要求是非常高的。


二是处理效率低。随着银行交易向线上转移,审核的效率需要加速度提升,传统反洗钱系统多依赖人工规则来识别可疑案件,既难以形成长效机制又难以体现服务价值。


三是识别难度。关系型数据库并不适合在多个层级的帐户中关联点和确定隐藏关系,而且,这种查询可能需要数小时甚至数天的时间才能完成,因此,几乎无法对多方和多笔交易之间的联系进行有意义的分析,而这对于分析资金流动痕迹和评估其洗钱风险至关重要。


四是缺乏有效性和灵活性,挑战智识。众所周知,进行洗钱的犯罪分子是非常狡猾的,他们会频繁更新计划,因此,能够大海捞针是传统系统不具备的。 


五是在覆盖率和精准度上表现不好。因为规则的更新迭代和修改是需要人工介入的,积累的规则越多就会越陈旧,无法满足新型多变的风险实时检测需求,所以需要机器学习做更智能预判。

 

图计算技术实现升级


在经济全球化和经济持续快速发展的大背景下,洗钱及相关上游犯罪呈上升趋势,洗钱手段复杂多样,参与洗钱的人员组织化程度高,尤其是为了逃避侦查,洗钱分子在进行交易时,往往会制造出错综复杂的关系,使资金网路内节点众多交错,所以图计算技术通过天然的“图”的复杂网络分析能力和超强算力能够更准确、更高效地识别洗钱交易,同时起到并实现技术快速迭代适应场景快速更新保障银行稳健经营的目标。Ultipa Graph图计算(图数据库)的具体优势和创新成果列举如下:


一是深度穿透分析。传统的反洗钱合规系统的基础架构用的是关系型数据库,但它不适合关联点和关系,而这些是分析资金流动痕迹和评估其洗钱风险至关重要的。犯罪分子为躲避侦查,会在资金网络中制造出错综复杂的关系,Ultipa Graph能深度穿透40层,梳理可疑人员间的交易脉络,形成可以明确表示资金流动的链图,实时发现资金链中存在的洗钱行为,快速评估洗钱行为的风险程度。


二是极速优势。利用强大的内存计算效率,可在短时间内进行大量的图构建和图计算。此外在保证高效率的同时,对于资源的占用也保持在一个较低水平,可以满足金融机构在使用时所要求的响应时间和准确率,同时降低硬件成本和运维成本。


三是高可视化。反洗钱工作要在海量的多维情报数据中高效地发现可疑资金交易行为。数据的高可视化能够基于海量数据,实时发现其中具备“离析”“转移”“融合”特征的可疑资金链,用直观可视化的方式输出分析结果,将看似破碎无序的数据组成一个关系分明的整体,揭示其资金流动背后的隐秘。此外,通过底层的算法,还能通过关联关系识别团伙,提高检测的增益率。


四是白盒可追溯。洗钱行为往往是多链路的,账户关系又极其复杂,Ultipa Graph能够满足使用者对于数据追溯、分析的业务需求,能够智能化地呈现关联关系并能追溯、回溯,同时在洗钱案件的调查、账户管理、检测结果归因查询上都能发挥良好的作用。

五是实时发现欺诈行为。Ultipa Graph可以毫秒级实时处理成千上万笔支付或财务交易。此外,面对银行的更新和变更数据时,也能进行持续的更新和实时计算分析。


六是覆盖率、准确性高。针对于传统反洗钱系统误判率高的痛点,Ultipa Graph通过深度关联分析,建立智能的规则和风险评估措施,将洗钱分子建立的错综复杂的身份和网络账户快速捕获、发掘、分析……多维度动态细分客户风险,有效区分洗钱信号和噪音,降低误报和漏报率,旨在从各个层面实现反洗钱目标的精准识别。


七是技术迭代开发优势:传统金融机构的洗钱多集中于跨行转账,相对完整的资金路径较难追踪,而洗钱团伙逐步形成了上中下游的完整洗钱链路,洗钱渠道和形式也更加多变。所以,对于客户识别这类数据量不断增长的业务场景,一般的传统关系型数据库无法满足庞大数据的处理需求,Ultipa Graph提供快速的二次开发能力,对于个性化的分析需求开发提供扩展空间,以提高开发人员后续工作效率和升级。


八是节省成本、提高工作质量:图计算通过底层超强算力和高可视化的方式,将所有交易数据、参与方情况都能“图”展示,完善洗钱发现流程,让分析师在借助辅助分析工具的情况下,发掘各类信息数据情况、分析交易模式并评估洗钱风险,自动化关键工作环节,更快更彻底的提高团队的效率和效果,最终起到降低人工成本、运营费用的作用。


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