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大數據技術在商業銀行反洗錢工作中的應用研究
編輯:溫情 發布時間: 2015-9-16 10:47:03    文章來源:網贏中國
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  商業銀行在大數據應用方面具備天然優勢,而作為反洗錢職責的承擔者,研究應用新技術,用于防范和控制反洗錢活動、提升反洗錢工作的效率有著積極的意義。基于此,探討了大數據技術應用于反洗錢工作的優勢,并提出了一套構建反洗錢系統的方案。


  洗錢行為會造成多種危害:掩蓋了非法所得,造成資本外逃,使腐敗資金轉移境外,導致社會財富外流;為違法犯罪集團提供資金,助長違法犯罪,破壞社會穩定;動搖社會信用,危害金融安全。反洗錢是政府動用立法、司法力量,調動有關的組織和商業機構對可能的洗錢活動予以識別,對有關款項予以處置,對相關機構和人士予以懲罰,從而達到阻止犯罪活動目的的一項系統工程。反洗錢工作對穩定市場經濟秩序、阻止非法資金外流、維護社會穩定起到重要作用。近年來,隨著移動互聯網、物聯網等信息技術的發展,結構化、半結構化以及非結構化數據出現爆發式增長,大數據時代已經來臨。大數據技術為反洗錢工作帶來了機遇與挑戰,如何將大數據技術應用于反洗錢工作,成為金融監管者需要認真思考與研究的課題。



  1 大數據簡介


  大數據(Big Data)是指巨量數據集,這些數據集無法通過傳統的計算機和數據庫工具進行存儲、處理。在維克托·邁爾 – 舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中,大數據被定義為不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而采用所有數據進行分析處理。大數據主要有四“V”特征,即:Volume(特大的數據量)、Variety(特別多種多樣的數據)、Veracity(數據真實性高且有價值)、Velocity(輸入和處理速度快)。目前,大數據技術已經快速應用到商業、政治、金融等行業。企業通過海量數據分析、挖掘,實施精準營銷;政客利用大數據分析民意,拉攏選民;金融業利用大量多維度數據訓練風險模型,提高風險估算準確度。在這場大數據浪潮中,數據、技術、創新成為核心競爭力。基于大數據,商業模式將迎來新一輪的變革。商業銀行是產生大數據的重要主體,同時,也承載著反洗錢的重要職責。探索以大數據為基礎的商業銀行反洗錢解決方案,對進一步提升反洗錢工作有效性具有重要的意義。


  2 反洗錢工作現狀


  在 21 世紀初,為了適應國際反洗錢形勢,我國反洗錢工作逐步開展,反洗錢監管體系從無到有,逐步建立起來。在監管立法方面,雖然我國的《刑法》中很早就有涉及反洗錢的法律條文,但 2006 年頒布實施的《中華人民共和國反洗錢法》則是監管立法成熟的標識。在反洗錢監管體系構建方面:中國人民銀行作為反洗錢的領導者,于2003 年成立了反洗錢局,并在其各省、市分行機構成立了反洗錢監督執行部門;建立了由中央相關部委參加的“部際聯席會議制度”,統籌領導反洗錢的監管工作。盡管我國反洗錢工作開展得如火如荼,取得了些許的成就,但從這幾年反洗錢犯罪的涉案資金來看,我國的反洗錢工作依然任重道遠。2003 年至 2008 年,中國人民銀行和國家外匯管理局共同合作,協助偵查機關破獲反洗錢案件 513 起,涉案金額 2779.45 億人民幣。這些數據表明洗錢正在高速侵蝕著我國的經濟,大力發展反洗錢工作已經刻不容緩。


  3 大數據技術應用于反洗錢工作的優勢


  3.1 充分發揮商業銀行的數據優勢


  商業銀行在大數據應用方面具備天然優勢。在業務的開展過程中,商業銀行每天都會產生海量數據,包括交易系統產生的數以億計的交易信息、業務處理過程中用于作業、授權的影像視頻等半結構化數據、銀行官網的客戶訪問以及客戶投訴評價等交互信息。充分發揮大數據技術與聚類、神經網絡、決策樹等智能算法,對這些數據進行分析和挖掘,可以對反洗錢工作的時效性、準確度進行提升。


  3.2 提高反洗錢調查的實效性


  商業銀行在判斷客戶交易是否可疑時,前提條件是確定客戶的真實身份,提高客戶身份識別的準確度才能提高可疑報告的質量。商業銀行在進行反洗錢調查時,主要依據《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》進行判別,只要相關交易數據符合可疑交易標準,就將該數據報送反洗錢監管機構。在報送可疑數據過程中,商業銀行不會將可疑數據與客戶所屬地域、行業、經濟程度等個人身份特征相聯系,因此容易出現失真、誤報的情況,對反洗錢調查的實效性造成了影響。


  3.3 提升反洗錢工作效率


  作為數據來源,商業銀行內部有許多套信息系統。這些系統具有分散、異構的特征,技術指標各不相同,形成了一個個封閉的信息孤島。利用傳統的關系型數據庫和挖掘技術構建反洗錢平臺,會遇到數據量大,數據格式不一致,無法存儲、處理等技術難點。而利用大數據技術,則可以解決這些難題。大數據技術接受非結構化數據,允許數據存在不一致。利用大數據技術,整合銀行內部數據資源,構建一個統一的反洗錢系統,將縮短響應時間,提升反洗錢工作的效率。


  4 基于大數據的商業銀行反洗錢系統構建


  4.1 反洗錢系統需求


  通過對反洗錢系統的分析,可以確定反洗錢系統主要包含四方面的需求:構建一個數據倉庫;實現反洗錢數據 ETL 處理;配置反洗錢業務規則;完成可疑交易的篩選以及反洗錢報表展示。需要實現的功能主要包括以下幾方面:基于大數據的數據倉庫;數據加載、處理、清洗、轉換模塊;可疑數據展示模塊;規則配置模塊。


  4.2 反洗錢系統邏輯分層設計


  4.2.1 源數據層


  數據來自銀行內部各個系統數據源。


  4.2.2 數據存儲層


  初始與源數據層表結構一致,隔離源數據層表結構的變化。


  4.2.3 數據匯聚層


  數據匯聚層主要完成主題數據整理,包括客戶、賬戶、交易數據采集。


  4.2.4 數據計算層


  依據定義的可疑規則,分析數據匯聚層的數據,找出可疑交易,并生成報表。


  4.2.5 信息管理層


  對數據計算層分析出的預警信息以及報表信息進行管理,包含角色管理、用戶管理、規則定義、白名單配置、權限管理、日志管理、報表管理、報送管理等。


  4.2.6 決策分析層


  用戶對預警信息進行處理,確認可疑交易,篩選出相關數據報送監管局。


  4.3 反洗錢系統架構


  采用 hadoop 和 hive 技術構建反洗錢數據倉庫,整合銀行內部多種來源的數據。配置反洗錢業務規則,并結合批量服務,分析出可疑交易數據,提供給前臺展現。采用 Sqoop 工具實現 Hive 與關系型數據庫之間的數據傳輸.


  系統中主要模塊功能如下:


  4.3.1 源系統


  包含各銀行內部各種數據源系統,屬于系統邏輯分層中的源數據層。


  4.3.2 數據傳輸平臺


  將源系統中的數據統一傳送到指定位置。


  4.3.3 反洗錢服務端


  反洗錢服務端由批量服務和聯機服務兩大部分組成。


  4.3.3.1 批量服務


  批量服務主要由系統自動完成可疑數據提取功能。批量服務從源系統獲取源數據,并進行清洗和裝載。在源數據的基礎上根據預設的各項指標計算賬戶和客戶的指標值,在各項指標值的基礎上根據預設的可疑規則生成可疑報送數據,同時進行報表生產。屬于系統邏輯分層中的數據存儲層、數據匯聚層、數據計算層。


  4.3.3.2 聯機服務


  聯機服務是本系統用戶使用系統的主要入口,負責提供本系統的操作功能,包括:系統管理、參數設定、預警 / 報告處理、統計報表。屬于系統邏輯分層中的信息管理層。


  4.3.4 統一 WEB 服務端


  反洗錢系統的前臺,用戶通過該前臺獲取反洗錢系統相關的聯機數據。屬于系統邏輯分層中的決策分析層。


  5 結 語


 


  在全球經濟信息化不斷加快的背景下,洗錢犯罪的特征也在發生改變,呈現出隱蔽、快速的特點。商業銀行作為金融機構的重要一環,承擔著反洗錢工作的重要職責。在大數據時代,商業銀行反洗錢工作也當順勢而為,充分利用大數據技術,整合商業銀行內部的海量數據,構建統一的反洗錢平臺,深入挖掘,提高反洗錢工作的時效性和準確性。


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