一、当前面临的形势

在移动互联时代，现代金融业名目繁多的金融服务和产品为化整为零的洗钱方法提供了有效的掩饰途径，为犯罪活动提供了很多便利。作为现代金融监管的一项重要领域，反洗钱工作形势严峻但异常重要，通过及时发现诸如恐怖活动、毒品、走私、非法钻石贸易、大规模杀伤性武器交易、贪污腐败等洗钱行为，能够为保持金融稳定、遏制犯罪行为与恐怖活动、促进社会长治久安等提供重要作用。

二、走自主研发之路

作为百年老行，为更好地担当社会责任，保障客户及银行的资金安全，防范洗钱风险，中国银行在反洗钱领域持续探索和实践。通过多年努力，自主研发了一套以风险管理为本，兼顾事中监控和事后分析，能够支持中国银行全球业务的反洗钱监测体系，为中国银行在全球日趋复杂和严厉的反洗钱监管环境下的安全运行和业务拓展奠定了坚实的基础。

中国银行全球反洗钱监控与分析系统（以下简称AMLMAS）由事中监控和事后分析两大子系统组成，其中包含客户风险评估、名单检索、事中监控、大额可疑报送、偏离行为分析、关联交易监控、机构风险评估和FATCA报送等子模块。AMLMAS全面采集了中国银行各类内部信息以及外部名单信息，实现对中国银行客户风险、机构风险、风险事件的多维度评估和完整流程管理。在自主开发的过程中，通过对自然语言处理、图形计算、神经网络、可视化技术等多方面的探寻，AMLMAS系统在名单检索和风险事件发现方面具备了鲜明的特色和优越的特性。

三、完备的监测体系

中国银行全球反洗钱监控与分析系统为业务人员提供了制裁名单检索、交易监控，可疑案例甄别、客户风险评级、定期回顾客户等功能，从各层全面把控风险。系统从国内发展到海外，逐步完善和提升，实现后续的优化以及不同国家地区的差异需求，满足全球集中管理需要。在持续发展和完善过程中，AMLMAS系统为中国银行量身打造了一套涵盖客户尽职调查、可疑交易监控、制裁名单筛查等反洗钱各领域的全面解决方案。

1.建立全球集中、事中事后统一的监控体系

系统建立了全球集中的监控体系，整合了海内外客户、账户、交易、名单数据，打通数据壁垒，实施全面监控；从功能规划、对接系统、数据采集、案例生成和展示等角度，保持事中监控和事后分析的一致性体验。统一的监控体系提供了全辖统一监控标准，确保反洗钱系统的集团基本要求的全面落实；提供全辖事中事后一致的用户体验，降低业务培训成本；提供可拓展的集中部署方案，降低系统推广维护成本；便于全行反洗钱管理工作标准化、制度化。

2.全生命周期的客户风险管理

系统围绕客户在中行活动的各个环节，对客户风险进行了多维度管理，满足了国内监管对金融机构客户分类管理指引的具体要求，落实了海外监管在客户身份识别领域要求的各类措施。

在客户准入阶段，执行客户风险分类相关流程，多维度采集客户信息，采用自动评分算法实现自动客户风险分类，同时支持客户风险的人工干预。在客户存续期间，定期要求柜员根据风险回顾客户信息评估客户最新风险情况；根据定义在交易中实时提示交易涉及客户风险；实现特定风险等级客户的客户信息和交易信息的统计视图。当发生外部风险形势变化、客户实际信息变化、客户交易模式变更时，系统会自动化计算更新客户风险分类，并主动引导人工干预，调整客户风险分类。

3.全方位立体化的机构风险评估

系统基于数据的量化指标与基于问卷回复的定性指标相结合，针对客户、产品、渠道及运营地域风险等维度，从静态信息中充分识别并衡量中行及其各业务条线本身的洗钱风险，识别亟待管理层处理的洗钱风险，识别可预见的新兴洗钱风险，评估减少洗钱风险控制措施有效性。通过全方位立体化的涵盖中行集团以及各业务条线、分支机构的机构风险评估，确保了中行洗钱风险管理环境的健全。

4.实现自动量化的评分方法

系统引入了自动化评分方法，结合静态信息、动态交易模式、关联风险对象进行评分，保持客户风险等级的正态分布，随着日常监控中客户信息的进一步完善，新识别出的可疑交易、黑名单客户、偏离常规的行为模式，自动纳入作为客户评分的持续依据。

自动化评分方法的引入实现了评分标准的客观化，能有效减少在全球推广中人员规模扩张带来的操作风险；量化的衡量标准更增加了自动评分结果对于柜员的可参考性，避免了语言文字差异带来的理解问题。

5.实现快速响应需求的全面参数化系统

系统内部定义原子化的标准交易要素、标准报文要素及标准化流程步骤以兼容不同来源数据和不同系统操作，保证系统核心处理逻辑稳定。标准要素及流程步骤统一了系统外部输入和内部流程，在此基础上实现特征元素和流程处理序列组合的对应机制，来应对外部要求的变化。系统实现了监控参数、处理流程、监控模型、通讯渠道的可配置，从而实现了对业务范围、地域、时间等因素导致的差异化监管要求的快速响应。

6.采用了自主研发的高效名单检索算法

系统以分子生物领域的碱基配对为灵感，建立了高效的名单检索算法，将精确匹配改进为模糊匹配，降低漏中；考虑不同语言文字特性的差异，进行了针对性的优化。目前已提出4项名单检索相关专利申报：“名单检索拦截算法”、“报文解析工具”、“中国人姓名识别”、“智能问答系统”。随着名单检索算法的不断进化，中行反洗钱系统名单拦截案例真中比例持续提升。

7.建立事中事后一体化自评估可优化模型体系

系统创造性地提出交易追踪概念，进行了组件定义和模型运作的分离，建立了完整的配置、测试、反馈流程体系统，统一了事中实时限额监控与事后大额可疑模型。系统事中事后一体化自评估可优化的模型体系，实现了灵活多样的模型定义、方便快捷的调参配置、安全可靠的模型测试、性能强劲的实际运行。

系统目前的模型已经涵盖全集团各业务条线、分支机构，涵盖现有重大风险领域、主流反洗钱场景、分行特色监管要求。全球已配置模型1千余个，含事中实时限额模型182个。

8.应用多种技术攻克性能难关

系统在实现过程中，采用了各种技术来解决全球数据集中带来的性能挑战：

A)规划智能词典索引构建方案，提升联机交易名单模糊检索效率；

B)实现基于预测的查询策略自学习演进优化，根据监控内容特性和要求提供灵活的监控路径，满足查询速度要求；

C)采用时分型系统资源分配自平衡设计，合理分配各子系统间工作，根据资源状况实时协调联机、批量、联机批量安排；

D)构筑了高并发低延迟零冲突的交互式查询数据结构，支持名单更新过程中名单检索服务的无缝过渡；

E)借鉴分布式计算思想，构建了基于缓冲的数据更新架构，缩短实时统计响应时间。

这些技术的应用使得反洗钱系统在压力测试中，完成了单个事中实例联机混合负载场景交易负载达到78tps、联机平均交易响应时间小于2秒，联机交易成功率100%的结果。

中国银行反洗钱系统的建设、反洗钱工作的提升，使得中行具备更多承担这一重要社会责任的能力。在名单检索和可疑交易发现上，系统协助业务发现过多起犯罪事件。作为国际业务处于国内领先水平的大型国有银行，反洗钱系统满足了亚太、欧非、美洲40余个国家对于反洗钱工作的要求，确保了跨境业务和海外业务合规开展。同时反洗钱紧密结合交易系统提升业务整体效率，在中国银行顺应中国经济全球化趋势，服务国内企业走出去、外国公司走进来的过程中起到了积极作用。

四、创新发展再出发

在数字化时代背景下，面对扑面而来的各种机遇和挑战，传统银行必须紧跟时代步伐，积极利用新技术新方法提升核心竞争力。近年来，中行在反洗钱领域也在积极预研新技术，持续提升发现洗钱行为的能力。例如：

1.提炼客户群视图发现利益共同体

采用Spark内存计算框架实现Flow-Rank图形计算，形成基于交易的客户关系网；采用神经网络模型，基于客户关系网以及资金用途、交易附言等信息，分析挖掘可疑线索，并进行持续追踪。这些手段对通过复杂交易、结构化融资形成的利益共同体客户的发现非常有效。

2.绘制反洗钱地图打破数据壁垒

对于海量交易通过可视化展示，方便识别网状式结构化洗钱模式；通过可视化地区性交易特点展示，进行图形化模型设置，从而填补了中国银行跨国家、跨地区结构性犯罪的监控缺失。

反洗钱工作任重道远，防范洗钱风险，维护金融秩序，中行责无旁贷。中国银行将以技术为支撑，坚持科技引领、创新驱动，不断提升风险管理能力。反洗钱，中行一直在路上。