導(dǎo)語：證券期貨反洗錢監(jiān)測分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

17年7月1日起，中國人民銀行修訂的《金融機構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法》（中國人民銀行令〔2016〕第3號令）正式實施。證券期貨機構(gòu)應(yīng)按照規(guī)定自主建立可疑交易監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)，報送可疑交易報告，并定期對交易監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評估完善。

一是以風(fēng)險為導(dǎo)向，頂層設(shè)計，建立具有鮮明特色的證券期貨反洗錢風(fēng)險管理體系。完善反洗錢風(fēng)險管理制度、機制與控制體系。證券期貨機構(gòu)應(yīng)在反洗錢風(fēng)險治理架構(gòu)與控制體系建立基礎(chǔ)上，設(shè)立與證券期貨業(yè)務(wù)整體風(fēng)險控制策略相適應(yīng)的反洗錢風(fēng)險控制策略，制定體現(xiàn)風(fēng)險導(dǎo)向的反洗錢內(nèi)控制度和控制程序。建立洗錢風(fēng)險應(yīng)對機制，及時處置證券期貨業(yè)務(wù)運行過程中的反洗錢風(fēng)險。根據(jù)洗錢風(fēng)險環(huán)境變化和風(fēng)險控制需要，適時開展洗錢風(fēng)險壓力測試，根據(jù)壓力測試結(jié)果及時調(diào)整反洗錢風(fēng)險控制政策與策略。建設(shè)反洗錢文化。明確反洗錢風(fēng)險文化植入、評估、培訓(xùn)以及考核等核心要素，提煉證券期貨業(yè)反洗錢文化理念，通過反洗錢風(fēng)險管理文化傳播路徑與傳播媒介的建設(shè)，形成具有證券期貨行業(yè)特色的反洗錢價值觀念和行為準(zhǔn)則，將反洗錢風(fēng)險管理要求轉(zhuǎn)換成員工自覺行為，避免道德危機和逆向選擇。

二是以風(fēng)險為導(dǎo)向，建立證券期貨可疑交易監(jiān)測分析體系。開展證券期貨洗錢風(fēng)險評估，確立重點監(jiān)測領(lǐng)域與重點監(jiān)測對象。首先評估洗錢風(fēng)險發(fā)生的重點領(lǐng)域和重點監(jiān)測對象。證券期貨機構(gòu)應(yīng)結(jié)合證券期貨市場運行規(guī)律，回歸證券期貨業(yè)務(wù)本質(zhì)屬性和洗錢風(fēng)險發(fā)生機理，從洗錢風(fēng)險固有屬性出發(fā)，綜合考慮業(yè)務(wù)性質(zhì)與規(guī)模等因素，分析判斷本機構(gòu)洗錢風(fēng)險分布狀況，以及控制措施有效性。重點研究分析證券期貨市場洗錢犯罪類型，設(shè)計可疑交易監(jiān)測分析標(biāo)準(zhǔn)與監(jiān)測指標(biāo)體系。統(tǒng)籌建立以客戶為中心的證券期貨資金監(jiān)測分析體系。證券期貨機構(gòu)在柜臺業(yè)務(wù)等核心系統(tǒng)中生成各類賬戶交易數(shù)據(jù)，客戶交易數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多元分布趨勢。以“客戶”為唯一中心進(jìn)行資金監(jiān)測，可全面分析客戶在不同類型證券賬戶之間的資金流動、交易對手和異常交易行為。

三是運用現(xiàn)代信息技術(shù)，統(tǒng)籌反洗錢數(shù)據(jù)治理，提高證券期貨反洗錢資金監(jiān)測分析有效性。加強反洗錢風(fēng)險數(shù)據(jù)治理。建立專門的反洗錢風(fēng)險數(shù)據(jù)管理中心和首席數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人制度，統(tǒng)籌規(guī)劃反洗錢風(fēng)險數(shù)據(jù)建設(shè)政策、標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建完整的反洗錢風(fēng)險數(shù)據(jù)治理架構(gòu)。通過高度集成化的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控流程，滿足可疑交易監(jiān)測分析對反洗錢數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求。拓寬數(shù)據(jù)渠道，豐富數(shù)據(jù)來源?？赏ㄟ^與滬深證券交易所、期貨交易所、證券登記結(jié)算公司、期貨保證金監(jiān)控中心等一線市場監(jiān)督機構(gòu)以及第三方存管銀行等外部機構(gòu)的溝通，拓寬數(shù)據(jù)渠道。同時，利用“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”等技術(shù)獲取互聯(lián)網(wǎng)海量原始非結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，擴大外部數(shù)據(jù)來源，通過數(shù)據(jù)篩選和“降噪”處理，轉(zhuǎn)化為可監(jiān)測分析的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，提高外部數(shù)據(jù)信息的使用價值。

四是加強人工智能和大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)在資金監(jiān)測分析中的運用。應(yīng)建立數(shù)據(jù)倉庫，利用人工智能技術(shù)，模擬交易場景，進(jìn)行客戶畫像，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，對數(shù)據(jù)進(jìn)行高度自動化分析，從海量、模糊的隨機數(shù)據(jù)中挖掘資金異常交易行為。

五是處理好計算機信息技術(shù)運用與人工分析關(guān)系。計算機信息技術(shù)的運用，本質(zhì)上是將人工對證券期貨異常交易分析思維過程的程序化，僅僅依賴于程序化數(shù)據(jù)分析往往容易造成分析結(jié)果與真實情況相差甚遠(yuǎn)。證券期貨機構(gòu)應(yīng)克服完全依賴計算機程序化監(jiān)測分析的傾向，強化人機交互，提高可疑交易監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)度與有效性。

作者:吳正德 單位:中國人民銀行南京分行