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——金融电子化  文 / 中国反洗钱监测分析中心 张煜 孔繁颖 张寅 李莉 随着全球经济持续动荡叠加新冠肺炎疫情的影响，我国实体经济遇到较大冲击，各类诈骗、赌博、非法集资、走私贩毒、逃税等犯罪行为不断涌现。同时，随着互联网发展进程的加快和金融科技的大量应用，洗钱手段更加隐蔽、复杂，洗钱行为呈现出组织化程度高、参与者人数多、资金转移网络密集的特点，对反洗钱监测有效性的要求与日俱增。2019年，FATF发布了《中国反洗钱和反恐怖融资评估报告》，充分认可近年来中国在反洗钱和反恐怖融资工作方面取得的积极进展，同时也指出了我国反洗钱工作在监测有效性方面面临诸多不足，亟需引入新兴科技支持业务创新。 反洗钱监测工作的难点 当今，经济全球化和金融产品创新的高速发展，在众多的金融业务场景中涌现出海量的金融交易，其中存在着众多不同类型的关联关系，有些属于静态关系，如企业的股权控制关系、客户间的亲属关系，有些属于动态关系，如转账关系、借贷关系等。当反洗钱义务机构开展反洗钱监测分析工作时，面对日趋集团化、规模化和专业化的洗钱团队时，需要全面分析这些关联关系来回溯真实金融业务场景，以识别其中蕴藏的洗钱行为。而传统的以单个主体为核心的分析方法无法精确地还原具备团伙特征的金融业务场景。因此如何通过群体分析方法识别用于洗钱的账户群体，如何有效地挖掘可疑资金网络，是每一位反洗钱工作者需要克服的挑战。 反洗钱知识图谱的构建 近年来，基于知识图谱的网络分析成为金融数据分析的一个重要领域，通过使用知识图谱具备的关联分析、网络分析等认知技术，可较大程度还原金融服务的场景和目的。在反洗钱领域可以基于主体间的交易关系、社会关系等关联关系构建反洗钱知识图谱，形成以交易关系为主，同时含有多维度社会关系的复杂资金网络。根据FATF建议以及我国关于客户调查、收益所有人识别的相关规定，反洗钱义务机构在构建反洗钱知识图谱时要特别重视以下三个方面的关联关系：一是个人、机构及其交易对手属于洗钱高风险国家（地区）、PEP等特定自然人和黑名单。二是机构客户的受益所有人为来自洗钱高风险国家（地区）且属于PEP等特定自然人，或存在多层嵌套、交叉持股、关联交易等复杂关系。三是机构客户的交易或股东来自高风险国家或地区、避税型离岸中心。 资金网络中的“节点”是交易活动的参与者，可以是自然人、机构、法人等；“边”表示“节点”之间的显性或隐性关系，显性关系可以包括现金、转账、贷款、信用卡、银证转账、抵押、信托、票据、电汇等交易关系，隐性关系包括所有权、控制权、关联关系等社会关系；“属性”描述“节点”和“边”的详情，可以用一个向量来表示，“节点”属性的向量中可以包含客户的年龄、身份证件号码、户籍、所属金融机构、客户所在地区等身份信息，“边”属性的向量中可以包含资金往来的大小、资金频率、资金特征、交易发生地、可疑描述等信息。 通过对资金网络的分析将反洗钱工作从关注“可疑点”扩展到“可疑团伙”，从而帮助反洗钱工作者清晰地监控完整的交易轨迹，挖掘其中潜藏的洗钱风险。 反洗钱知识图谱优势分析 利用知识图谱技术，对主体、账户、交易等反洗钱数据进行全面的关联分析，挖掘主体间、账户间的相关性，构建频繁过渡性账户、交易链闭环、资金集中与分散转移等特定洗钱行为的网络模型，突破了传统的基于规则下的可疑交易识别模型，拓展了传统模式下难以发现团伙洗钱行为的难点。使用知识图谱开展监测分析工作优势分析如下。 1.通过关联关系快速查询交易参与者。通过数据查询成本分析，当扩展查询交易对手的层级越多、规模越大时，基于资金网络的关联关系，查询成本仅线性增加，而基于传统关系型数据库的查询成本则随着扩展查询层数的增加而呈现指数级的增加，交易参与者的层次越多交易者规模越大，资金网络查询成本低的优势越明显。因此，利用反洗钱知识图谱构建的资金网络、社会关系网络，可以快速扩展交易者的多层交易对手，结合交易频次、交易金额等关系特征，通过距离或相似性算法，还可在海量交易中快速聚类交易密切的团伙，极大提高了反洗钱监测效率。 2.通过路径查找算法快速发现主体之间的多层关联路径。路径查找是发现资金链追踪的一种重要方法，使用关系型数据库开展资金链追踪工作，每扩展一层交易对手的路径就要所有交易对手的交易数据在整个关系型数据库中遍历一遍，没有成熟高效的查找方法，当交易量较大且待识别两交易者之间的交易转移间隔人数较多时，查找成本极高，基本不可计算。而使用资金网络可以对交易开展关联分析，使用各种成熟的图路径查找算法快速计算结果，可以快速找到多条交易转移或利益输送途径。此外还可以进一步识别资金量最大关键路径、指定跨度节点数量的关键路径、是否形成闭环路径等具有洗钱特征的交易网络模式，为提升反洗钱分析能力提供有力的支撑。 3.通过社会网络分析发现洗钱团伙。社会网络分析是近期兴起的一种用于分析群体之间相关关系的分析方法，以社会网络中每个群体或个体为基础，通过社会网络关系模型，来分析相关联群体结构对群体或个体的影响。 使用反洗钱知识图谱作为社会网络分析的基础平台，利用社会网络分析方法的“位置关键程度”与“社会权威程度”等分析方法为监测可疑客户的社会关系及影响程度提供有效手段。例如，通过计算“位置关键程度”较高的主体，可在多个不同群体之间快速发现起桥梁作用的主体，负责中转一个集团向另一个集团转移的资金。因此可在可疑交易行为研判时将其判定为洗钱团伙的关键人员；通过计算“社会权威程度较高”主体，快速识别属于社会中某群体的核心人员，可判断其在资金转移和信息传播方面都处于枢纽地位，从而将其作为监测重点对象予以关注。 反洗钱知识图谱的业务场景 1.在涉众型洗钱场景中的应用。洗钱通常由资金转移、离析和融合三个阶段组成，当洗钱交易行为发生时，具有很多特征明显的交易转移路径或群体交易模式，若无法还原这种团伙间的交易行为，就不能准确识别可疑主体和可疑交易。而利用反洗钱知识图谱，能够在海量交易数据中主动寻找到一些模式化的异常资金网络，例如：快进快出模式、集中转入/分散转出和分散转入/集中转出模式、闭环交易模式、层级/树状交易模式等异常资金网络，并对该结构模式进行风险量化，可以有效筛选出洗钱风险较高的洗钱团伙。 2.挖掘集团公司派系内的洗钱风险。随着我国经济的发展，集团公司的经营的方式不断复杂化，经营的业务涉及银行、证券、基金、保险、信托、金融租赁、期货等多个方面，利用复杂的交叉持股、关联关系、股权代持，形成控制关系复杂的集团派系。因此，在集团派系中，存在企业、法人、董高监、账户等实体类型，以及任职、股权、业务所属权等关联关系，形成对控股公司的股权控制、收入分配。通过客户尽调、营收研究、招投标信息、风险控制、资金往来等数据，在反洗钱知识图谱中构建集团派系内的资金网络和受益人网络，可对集团派系内各公司进行“立体画像”，识别权力核心和受益关联节点。再利用资金网络的路径分析、关联探索等方法，进一步挖掘目标集团企业谱系中的受益所有人和异常关联交易，定位资金转移路径，发现隐藏在关联交易中的非法利益传输通道，助力监测非法集资、循环注资、虚假注资等违规行为。 3.在跨境资金流动场景中的分析应用。目前，国际贸易的持续发展和人民币跨境业务的兴起使得跨境交易日益增长，资本项目开放程度的提高增加了跨境投资的通道，第三方支付和数字加密货币的发展实现资金的跨境快速流动，使得我国金融市场更易受跨境资金流动影响。使用反洗钱知识图谱对来自全球的跨境资金建立资金网络，当有大量资金短期内流入或流出国内金融市场时，或是国外金融市场出现剧烈波动时，有大量异常跨境资金发生时，可通过资金网络对金融机构内的资金风险传导链条进行流动性建模分析，实现长链推理，提前发现潜在的金融风险。 总结与展望 随着反洗钱监测分析工作进入深水区，面对当前复杂的洗钱手法，使用反洗钱知识图谱技术建立的各类关系网络，还原了真实金融业务场景，丰富了反洗钱监测分析方法，突破了依赖反洗钱专家规则经验的传统模式，提升了的精准监测的能力，可有效打击经济犯罪，履行反洗钱义务，保障国家金融稳定。 后续，基于知识图谱的反洗钱解决方案还需要不断地完善，可从以下三个方面探索：首先，结合图计算和有监督学习、深度学习等人工智能算法，研究精确识别洗钱类型的综合分析方法；其次，结合图计算和无监督学习算法，自动划分群体中存在的“洗钱社区”，解决学习样本不够的问题；第三，在反洗钱知识图谱基础上进一步探索图结构相似性搜索，不断丰富对团伙洗钱行为的监管科技手段。 （栏目编辑：张丽霞） |
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