国际贸易和跨境投资领域反洗钱工作的大数据应用浅析

国际贸易和跨境投资领域反洗钱工作的大数据应用浅析摘要：当前，经济全球化背景下国际贸易发展迅速，跨境投资日新月异，与日益增长的经济体量相应的是在这两个领域的洗钱规模随之增长，根据央行网站此前刊发的报告显示，目前我国流行的六种洗钱方式中，国际贸易和跨境投资身处其列。国际贸易和跨境投资作为常见的洗钱领域，既具有涉及币种广、洗钱识别难度较大等特征，也具有与银行相关度高、数据信息量大等特点。正是由于这些特征，以及银行与大数据的天然关联性，加上笔者在外汇领域的从业经验，使得笔者思考探索大数据的精准应用。本文结合实际案例加以分析大数据在国际贸易和跨境投资领域反洗钱工作的应用实践，并在此基础上着重从银行层面、监管层面提出对策建议。一、国际贸易和跨境投资洗钱的路径与特征（一）国际贸易洗钱概念及路径国际贸易洗钱是指利用国际贸易活动来掩饰犯罪收益和转移价值以使其非法来源合法化的过程。路径分析：通过贸易洗钱的方式通常有少报出口、多报进口；进口预付货款、出口延期收汇等；以少报出口、多报进口的方式为例，具体操作方法是进口时报高进口设备或原材料的价格，然后从国外供货商手中索取回扣、分赃款，并将非法所得留存境外；出口时则大幅压低商品价格，或采用发票金额远低于实际交易额的花招，将货款差额由国外进口商存入出口商在境外的账户。（二）跨境投资洗钱概念及路径跨境投资指资本跨国流动进行的投资活动,而以跨境投资为掩护清洗“黑钱”,即称之为跨境投资洗钱。路径分析：主要通过资金转移,通常依托实体经济，设立外商投资企业，以企业正常海外投资的形式转往国外。资金性质的改变发生在境外，在境外被非法占有或挪作他用。（三）共同特征1.涉及结算币种广泛。国际贸易和跨境投资既有外币结算，包括美元、欧元、日元、港币、英镑等等，也有人民币结算。需要指出的是，近年来中国央行大力推广跨境人民币结算，且随着人民币跨境支付系统的建成运行，通过人民币结算的方式在国际贸易和跨境投资中的比重逐年增加。2.洗钱识别难度较大。一是不能有效核对境外客户身份的真实性。银行客户遍布各国，不同客户所提供的有效身份证件不但种类不同，语言也不尽相同，这给客户身份的核对带来了困难。公司客户需要向银行提供营业执照等一系列文件，同个人客户类似，这些证明文件来自不同国家，采用不同语言，即使他们提供中文翻译，银行对文件的核对流程会变得复杂，对有些虚假文件的判断能力有限。二是不能有效核对交易的真实性。虽然监管政策规定，商业银行在办理贸易结算和跨境投资时，需要对客户所提供的交易单证进行核实以保证交易真实和合理，但在现实操作中却需要应对诸多困难。三是不能有效监测可疑资金的交易。银行需要将客户的交易信息与其身份、财务状况等各方面信息相结合进行分析，从而确定交易是否存在可疑的地方。但是，境内银行对境外客户所提供的部分证明文件无法进行全面核对，也就无法判断客户的交易规模与其身份是否相符。3.与银行关联性极高。无论是国际贸易还是跨境投资，都离不开银行的中介作用，尤其是与银行的产品紧密相连，契合度最高的银行产品包括信用证、托收代收、TT汇款以及跨境人民币业务等。如此,洗钱分子也必然绕不开银行独立从事洗钱活动。4.数据信息量大。根据监管部门的要求及银行内控制度的需要，银行在为客户办理相关业务时，需要客户提供材料佐证，录入相关数据信息，并对材料数据进行存储。尤其是涉及国际业务时，作为商业银行敏感专业，银行需要客户提供的数据信息量更多更全面，信息技术的应用也使得大规模信息存储成为现实。二、大数据技术的适用性基于上述分析，笔者认为当前大数据在银行国际贸易和跨境投资领域反洗钱工作中有较强的适用性。主要由于以下几点：（一）大数据技术本身的适用性。大数据，或称巨量资料，是一个体量和数据类别都特别大的数据集，像这样的数据集已经无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理，而是通过特定模型整理出能够帮助企业经营决策更积极目的的资讯。目前，大数据实践已经深入到商业、政治、经济、金融等领域。大数据技术实现手段主要包含以下方法：表1：大数据技术实现手段概述技术手段简要概述概念描述包括特征性描述和区别性描述、通过对洗钱事件关联数据的汇总、分析和比较，对洗钱事件的内涵进行描述，并概括洗钱事件的有关特征。关联模式旨在从大量的数据当中发现洗钱特征之间或者洗钱数据之间的相互依赖关系。分类从洗钱数据集中提取某个洗钱类别的函数或模型，并把洗钱数据归结到某个已知的洗钱类别中。聚类分析使得属于同一类别的个体之间的差别尽可能的小，而不同类别上的个体见的差别尽可能的大。预测是指由历史的和当前的洗钱数据产生的并能推测未来洗钱趋势的知识。时间序列具有一个或多个时间属性的预测应用，它是数据存在的特殊形式，序列的过去值会影响到将来值，这种影响的大小以及影响的方式可由时间序列中的趋势周期及非平稳等行为来刻画。偏差检测对洗钱数据集中的偏差数据进行检测与分析。通过技术实现手段可以观察得知，大数据技术本身在商业银行反洗钱工作中具备一定的适应基础。（二）国际贸易和跨境投资领域适用性。正常情况下，商业银行在办理与国际贸易和跨境投资相关业务时，不同于一般的境内人民币业务，不仅要受政府、央行、银监局等部门的监督，还要受外汇管理局的指引和管理，甚至还要受联合国、美国政府、欧盟等境外政府和机构的影响。也正因为如此，国际贸易和跨境投资领域反洗钱工作面临的复杂程度更深，需要考虑的范围更广，应用新技术、新方法的诉求更加强烈，同样可供参考和借鉴的数据可能也更加多样化。在商业银行国际贸易和跨境投资领域反洗钱中，大数据可以将可疑交易的监测识别范围从二维空间拓展至多维空间，通过对比每笔交易，统筹考虑相关人物、事件、内容、地点（境内外）、时间、原因等要素，对要素数据进行分析处理，理解相关交易行为的特点，进而协助银行更有效识别可疑交易，帮助银行完善反洗钱风险管理体系。（三）银行业应用大数据的适用性。银行业应用大数据具备着先天诸多优势。主要体现在：一是银行业已初步具备运用大数据的基础。银行业作为与信息技术深度结合的行业，互联网思维和决策数据化已开始嵌入经营管理的全流程。目前，银行在客户分析、风险识别方面对大数据运用已初步积累了一定的经验，为未来过渡到全面大数据运用奠定了良好基础。二是银行业有处理数据的经验和人才。数据分析和计量模型技术在传统数据领域已得到较充分运用，同时也培养出大批精通计量分析技术的人才。尤其是在外汇领域，商业银行的从业人员素质一般较高，通常情况下，对员工学历尤其是学习能力、业务素质、外语水平等都有一定的要求。三是银行已初步尝试应用大数据。我国银行业大规模运用大数据技术尚不成熟，但多家银行已从关键点、具体业务入手应用大数据挖掘技术，解决效率提升中的难题。银行在应用大数据方面的软硬件优势如下表2所列：表2：银行软硬件三、大数据技术应用实践初步探讨笔者结合实际工作中遇到的案例，对大数据技术在国际贸易和跨境投资领域反洗钱的初步应用作简单探讨，受篇幅所限，选取两例。（一）相关案例案例一：某日，某银行网点收到一笔阿联酋的境外汇款，收款金额：USD22950.00，收款人户名：CHAHUASALESCORP。根据该行总行的风险提示：外籍客户姓名字段含有公司名称，如LIMITED、TRADE、VENTURE、CORPORATION、COMPANY等，不像个人姓名的帐户均需重点关注。网点经办人员根据SALESCORP（销售公司)一词，初步判定收款人户名疑似对公户，随即在银行电子系统中查询此客户详细信息，发现该客户是非洲索马里籍个人客户，拨打其开户预留电话，一直无人接听。经办人员再次核实报文信息，显示付款人为迪拜德伊勒区某贸易有限责任公司，付计算机数据量人才经验款详情为进口玩具。通过详细查询分析，此笔汇款有可疑特征，进一步查询得知收款人户名在人行、总行洗钱风险可疑客户名单内，该网点第一时间便向上级行进行汇报，并于当日即向境外汇款行发送查询，待收到汇款行确认此笔交易异常、要求退汇的查复后，经办网点随即按对方申请予以退回，同时网点将此笔业务录入反洗钱风险监控系统备查并向监管部门报告。案例二：某日，一外贸企业前往某银行网点办理境外美元收汇业务。该行发现该企业收到的这笔境外美元汇入款来自三类涉敏国家1的A国，属涉敏业务2，对企业提交的合同、发票、报关单及交易中出现的交易对手、交易银行、交易地址、交易目的等要素进行了审核，初步判断该笔业务贸易背景真实，不存在洗钱、恐怖融资等风险。于是按照三类涉敏国家的相关标准展开调查，但在入账前，该行对资料进行了再次检查，发现合同和报关单上的到货港并非A国，而是B国，而B国为二类涉敏国家，在认真询问企业后得知，该笔汇款的资金流和货物流并不一致，货物是从国内运到B国，而资金是从A国汇到国内，而A、B两国恰好1.敏感国家和地区是指银行参考联合国、金融行动特别工作组（FinancialActionTaskForce，FATF）等有关国际组织及国家发布的有关决议和建议等所确定的国家和地区。根据风险类别分为一类、二类和三类。其中一类风险程度最高。2.涉敏业务是指各项业务办理过程中，交易的直接或间接关联方涉及全球特别控制名单或敏感国家和地区的业务。其中全球特别控制名单是指联合国、中国政府、美国财政部海外资产控制办公室（OFAC）及各境外机构驻在国（地区）政府发布的需要采取特别控制措施的名单及银行自行认定的、具有较高洗钱或恐怖融资风险的自定义特别控制名单。分别为三类涉敏国家和二类涉敏国家，按照该银行内控制度相关规定，当业务涉及两个敏感国家时，应该按照等级更高的那个国家的标准进行尽职调查。于是该行又按照二类涉敏国家的标准进行了增强型尽职调查，最终经分行国际业务部及内控合规部审批同意后完成了钱款入账。（二）案例分析。以上两个案例，是某商业银行在办理外汇业务过程中实际遇到的情况，处理结果不同，但均反映了商业银行利用大数据、利用系统应用于反洗钱工作的具体表现，我们可以得出如下分析：1.大数据技术得到初步运用。案例一中该行总行充分利用特征性描述，利用大数据的技术分析方法，对个人姓名账户中含有公司名称的数据进行分析、比较和描述，认为具有风险特征，将其归于风险类别并对经办支行进行提示。案例二中该银行按照风险为本的原则对不同国家进行风险分类，以进行不同的尽职调查，案例中涉及二类敏感国家，按银行内控制度规定，需进行增强型尽职调查，从多维度对数据的全面性、流动性和不规则性进行分析，对调查信息的内容作更深入的了解。基本尽职调查和增强型尽职调查信息内容如下表3所示：表3：基本尽职调查和增强型尽职调查调查信息区别调查类型调查信息内容基本尽职调查交易对手的名称、国别、地址信息、交易的合同、商业发票、报关单、货物描述、对方银行及/或中间行信息、保险公司、运输公司、运输工具及港口信息等。增强型尽职调查基本尽职调查全部内容、交易的实际目的、货物用途、历史交易情况、交易双方的委托代理人、实际控制人、实际受益人和货物原产地等。2.大数据概念得到理解。大数据旨在提高和改进人们从海量和复杂数据中获取知识的能力的一项研究计划。“大数据”的内涵并不局限于“数据大”，而是表现在数据的全面性、流动性和不规则性。对于商业银行反洗钱分析工作而言，全面性表现在数据不仅仅包含账户识别和数据存储，也包含金额大小、资金去向，也包含资金流动方式、业务处理过程，还包括境内境外等等；流动性表现在数据是不断变化的，不是存量数据，而是流量数据；不规则性表现在数据不仅包含“数字”形式的数据，还包含“文字”形式的非结构化信息，如敏感词语、客户等等。目前在某银行反洗钱领域，根据监管要求和经营风险管理需要，设置相关系统，该系统采用较为智能的相似度计算、模糊匹配等方法来有效规避黑名单检测风险，支持国际通用禁止令黑名单、政治敏感人物（PEPs）以及各国政府监管机关公布的本地黑名单，将道琼斯数据库、自定义名单、安理会1267号名单等信息导入系统，根据名单匹配规律进行精准匹配和模糊匹配，显示命中客户、名单、字符信息，根据不同情况采取不同的措施，一般情况下，黑名单检查通过进行正常业务处理，包括使用基本