可疑交易監測

① 請問普通人突然往銀行卡里存200萬會被懷疑嗎還有，什麼是大額交易監控和可疑交易監控

你是存錢的話正常是不會有這種事發生的，因為大額交易和可疑交易專是指短期在同收付屬款人間多次發生大額現金交易，也就是直接轉賬，監控這些交易是防止有人洗黑錢和逃稅所以你是不會被查的，即使查也是暗裡調查，只要這錢來路是正的，那你就放心大膽的存

② 銀監會是如何監查大額交易和可疑交易的，何為大額交易，何為可疑交易

一、監查大額交易和可疑交易

銀監會會有一個專門的反洗錢管理系統，對所有銀行賬戶的交易按大額、可疑類型進行分類管理。

根據《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》第二十條 金融機構應當設立專職的反洗錢崗位，配備專職人員負責大額交易和可疑交易報告工作，並提供必要的資源保障和信息支持。

二、大額交易

下列交易屬於大額交易，根據《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》第二章大額交易報告第五條 金融機構應當報告下列大額交易（部分）：

（一）當日單筆或者累計交易人民幣5萬元以上（含5萬元）、外幣等值1萬美元以上（含1萬美元）的現金繳存、現金支取、現金結售匯、現鈔兌換、現金匯款、現金票據解付及其他形式的現金收支。

（二）非自然人客戶銀行賬戶與其他的銀行賬戶發生當日單筆或者累計交易人民幣200萬元以上（含200萬元）、外幣等值20萬美元以上（含20萬美元）的款項劃轉。

三、可疑交易

試圖進行的交易與洗錢、恐怖融資等犯罪活動相關的屬於可疑交易。

根據《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》第十一條

金融機構發現或者有合理理由懷疑客戶、客戶的資金或者其他資產、客戶的交易或者試圖進行的交易與洗錢、恐怖融資等犯罪活動相關的，不論所涉資金金額或者資產價值大小，應當提交可疑交易報告。

第十七條可疑交易符合下列情形之一的，金融機構應當在向中國反洗錢監測分析中心提交可疑交易報告的同時，以電子形式或書面形式向所在地中國人民銀行或者其分支機構報告，並配合反洗錢調查：

（一）明顯涉嫌洗錢、恐怖融資等犯罪活動的。

（二）嚴重危害國家安全或者影響社會穩定的。

（三）其他情節嚴重或者情況緊急的情形。

(2)可疑交易監測擴展閱讀：

根據《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》

第七條 對符合下列條件之一的大額交易，如未發現交易或行為可疑的，金融機構可以不報告

（一）定期存款到期後，不直接提取或者劃轉，而是本金或者本金加全部或者部分利息續存入在同一金融機構開立的同一戶名下的另一賬戶。 活期存款的本金或者本金加全部或者部分利息轉為在同一金融機構開立的同一戶名下的另一賬戶內的定期存款。

定期存款的本金或者本金加全部或者部分利息轉為在同一金融機構開立的同一戶名下的另一賬戶內的活期存款。

（二）自然人實盤外匯買賣交易過程中不同外幣幣種間的轉換。

（三）交易一方為各級黨的機關、國家權力機關、行政機關、司法機關、軍事機關、人民政協機關和人民解放軍、武警部隊，但不包含其下屬的各類企事業單位。

（四）金融機構同業拆借、在銀行間債券市場進行的債券交易。

③ 可疑交易監測標准設計特點有哪些

1、中國人民銀行及其分支機發布的反洗錢、反恐怖融資規定及指引、風險提示版、洗權錢類型分析報告和風險評估報告。
2、中國人民銀行及其分支出具的反洗錢監管意見。
3、公安機關、機關發布的犯罪形勢分析、風險提示、犯罪類型報告和工作報告
4、本資產規模、地域分布、業務特點、客戶群體交易特徵，洗錢和恐怖融資風險評估結論。
，全是一個一個字打出來的。

④ 簡單說明可疑交易分析要點有哪幾方面

1、金融機構發現或者有合理理由懷客戶、客戶的資金或者其他資產、客戶的交易或者試圖進行的交易與洗錢、恐怖融資等犯罪活動相關的，不論所涉資金金額或者資產價值大小，應當提交可疑交易報告。

2、金融機構應當定期對交易監測標准進行評估，並根據評估結果完善交易監測標准。如發生突發情況或者應當關注的情況的，金融機構應當及時評估和完善交易監測標准。

3、金融機構應當對通過交易監測標准篩選出的交易進行人工分析、識別，並記錄分析過程；不作為可疑交易報告的，應當記錄分析排除的合理理由；確認為可疑交易的，應當在可疑交易報告理由中完整記錄對客戶身份特徵、交易特徵或行為特徵的分析過程。

4、金融機構應當在按本機構可疑交易報告內部操作規程確認為可疑交易後，及時以電子方式提交可疑交易報告。

(4)可疑交易監測擴展閱讀：

反洗錢可疑交易的要點分析：

法律依據：人民銀行《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》第十一條： 商業銀行、城市信用合作社、農村信用合作社、郵政儲匯機構、政策性銀行、信託投資公司應當將下列交易或者行為，作為可疑交易進行報告：

（一）短期內資金分散轉入、集中轉出或者集中轉入、分散轉出，與客戶身份、財務狀況、經營業務明顯不符。

解析：資金分散轉入、集中轉出是指10個工作日內從多個賬戶向一個賬戶轉入資金後，又將與所轉入資金累計金額大額相當的資金轉向另一個賬戶；資金集中轉入、分散轉出是指10個工作日內向某一賬戶轉入資金後，又在短期內分多次將與所轉入資金金額大致相當的資金轉往其他多個賬戶。

（二）短期內相同收付款人之間頻繁發生資金收付，且交易金額接近大額交易標准。

解析：10個工作日內相同收付款人之間（不含同名賬戶之間的交易）營業日發生3次以上，或者營業日發生持續3天以上的資金收付，且交易金額接近大額交易標准。

（三）法人、其他組織和個體工商戶短期內頻繁收取與其經營業務明顯無關的匯款，或者自然人客戶短期內頻繁收取法人、其他組織的匯款。

解析：法人、其他組織和個體工商戶10個工作日內營業日發生3次以上，或者營業日發生持續3天以上收取與其經營業務明顯無關的匯款；自然人客戶10個工作日內營業日發生3次以上，或者營業日發生持續3天以上收取法人、其他組織的匯款。

⑤ 金融機構關於上報對外報告的可疑交易線索的有哪些好的建議

（一）提高反洗錢監測系統的監測質量
金融機構總部應健全內部協調機制，改變本單位內部信息不共享問題，盡快實現內部信息的共享通用，並逐步實現不同金融機構間賬戶信息的互通互連，提高金融機構間相互協作和資金監控能力。進一步完善和優化反洗錢監測系統功能設計，具有大額交易和可疑交易的自動識別、信息完善、信息上報、管理查詢等功能。科學設置系統各項識別指標及篩選條件，擴大業務系統覆蓋范圍，不斷提高計算機數據挖掘、智能分析與識別技能，增強反洗錢監測系統的准確性和有效性，減少可疑交易漏報告、重復報送、垃圾信息多的問題。實現反洗錢監測系統與業務系統間的聯通對接，將可疑交易監測工作貫穿於金融業務辦理的各個環節，全面提升反洗錢監測系統提取可疑交易的數據質量，也適應金融機構業務發展的需要，加強金融創新產品的超前監管，建立動態的可疑交易報告系統，有效防範各種新業務帶來的洗錢風險[4]。
（二）完善可疑交易報告實施細則
金融機構應參照監管部門制定的客觀標准及指引，制訂明確、精細化可疑交易監測分析操作指引和符合自身特點的可疑交易甄別流程[5]，建立符合自身情況的可疑交易報告實施細則，明確反洗錢工作人員的職責分工，完善對可疑交易報告的人工分析、干預機制。建立覆蓋所有業務、所有環節的監測和分析流程，要在可疑交易報送前對交易數據嚴格落實逐級分析、審查制度，要深入調查研究、了解客戶的資信情況，對其關聯實體、業務種類、經營狀況等嚴格審查，合理判斷可能存在的風險，報送過程中，應遵循完整准確性、技術性和保密性原則。建立對高風險客戶資金風險監測預警機制和以客戶群為監測對象的可疑交易報告工作流程，同時，要依據客戶的不同情況，劃分不同的風險等級，採取有效措施，加強風險監測。

⑥ 誰有開展可疑交易監測的技術條件說明。謝謝！

可疑金融交易識別是一個比較復雜的過程，能否有效識別業已發生的可疑金融交易，並對未來可能發生的洗錢模式做出預測，在很大程度上取決於所採用的識別方法、技術和手段的有效性。當把數據挖掘技術應用於可疑金融交易識別時，不單要選擇適當的挖掘方法，還要結合相關領域知識對其進行優化和創新。由於金融交易方式的多樣性，交易主體行為的不確定性和交易記錄的時變性，使得在可疑金融交易識別領域，單一檢測方法往往存在適用性、效率和條件約束等問題，難以對金融交易的整體可疑度進行判斷。要達到理想的識別效果，必須在深入分析金融交易信息的基礎上，結合領域知識，選擇科學合理的信息匯總判定方式，綜合各種檢測方法發現的可疑線索，對金融交易記錄的可疑度作出快速准確的整體判定。
作為一種基於概率的不確定性推理方法，貝葉斯法則在處理不確定信息的智能化系統中已得到了廣泛的應用。樸素貝葉斯分類是一種基於統計學的分類方法，用於預測類成員關系的可能性。應用於海量數據分析，貝葉斯分類表現出高准確率和高速度。同時，貝葉斯分類具備自適應功能，通過學習新的洗錢交易及正常交易樣本，貝葉斯分類能反映最新的洗錢交易手法變換，為反洗錢監測提供一種快捷高效的方法。


一、相關研究

國外關於反洗錢信息技術的應用研究起步較早，20世紀70年代就開始了反洗錢立法方面的研究，而將信息技術應用到反洗錢領域的研究也在20世紀90年代就已開始。Senator（1995）較為系統地介紹了FinCEN（FinancialCrimes Enforcement Network，金融犯罪執法網）的FAIS（FinCEN ArtificialIntelligence System，FinCEN人工智慧系統）的系統結構、監測識別關鍵技術及其應用。FAIS綜合採用各種人工智慧技術，通過智能分析被提交的交易報告，發現各類可疑金融交易行為。FinCEN系統中的交易可疑度評價模塊，採用貝葉斯模型判斷可疑度，然後再對高可疑度的交易數據進行進一步的分析調查。Stofella（1997）介紹了義大利中央銀行監管部f-j（UIC）如何運用高性能資料庫和數據可視化技術構建數據挖掘環境，對義大利整個金融系統的交易信息進行監測。Petrus C Van Duyne（1999）通過分析荷蘭1994—1996年的可疑金融交易數據，指出可疑金融交易監測系統和反洗錢策略方面存在的問題，並提出改進建議。Kingdon J和Feldman K S（2002）設計了銀行交易數據監測和分析系統，通過該系統可以自動檢測到支付欺詐和金融經濟領域的洗錢活動。Kingdon J（2004）設計出一套可自動識別客戶行為模式的人工智慧系統，應用該系統可以高效識別出客戶的異常交易行為（unusual behavior）。針對傳統的基於規則的洗錢監測系統不能適應洗錢手法的快速多變，誤報率高，對海量交易數據健壯性差等局限性，國外學者展開了基於智能代理的反洗錢監測系統研究，指出該方法可以提高反洗錢監測效率，實現系統整合，增強適應性，同時還能降低監測成本。
我國對反洗錢的研究於20世紀90年代後逐漸增多，目前對於人工智慧技術、數據倉庫技術、數據挖掘技術等技術在反洗錢中應用的研究僅僅處於起步階段。徐志春、肖偉平、何宏（2003）提出了基於數據開采技術的反洗錢系統的實現框架，介紹了反洗錢系統中用到的幾個關鍵數據開采技術，包括數據集成、數據分類、關聯分析、聚類分析和可視化技術。湯俊（2005）分析了我國現行交易報告制度存在的問題，指出國內對於金融交易客戶行為模式識別的技術研究處於空白狀態，並提出了相應的框架體系。楊勝剛、王鵬（2005）在探討數據挖掘技術在大額和可疑交易報告制度中應用的必要性與可行性，在全面把握數據挖掘技術的各種主要演算法及其在大額和可疑金融交易數據分析中的應用前景的基礎上，針對我國反洗錢工作的實際，設計了一套人民幣大額和可疑支付交易數據挖掘系統。陳雲開（2006）提出分布式異構計算環境下基於數據挖掘技術的洗錢偵測系統體系結構，並從邏輯層次結構、系統基本框架和系統基本流程三方面對洗錢偵測系統的體系結構進行了闡述。孫景等（2008）根據邏輯回歸原理與數據挖掘技術，建立了企業大額可疑外匯資金交易識別模型，用於分析銀行的企業客戶洗錢概率及洗錢事件發生的可能性，並通過對具有洗錢嫌疑的銀行企業客戶進行識別和預測，為銀行反洗錢提供參考。
從國外相關研究來看，由於洗錢與反洗錢間存在的博弈關系，各國洗錢監測手段具有一定的保密性，各類研究主要側重於數據挖掘技術應用等方面，與反洗錢領域知識相結合的研究細節很少公開。同時國外的反洗錢實際上與我國的洗錢活動特徵和反洗錢管理方式存在較大的差異，國外的研究成果無法為我國可疑金融交易識別提供一個有效的策略及方法。從國內相關研究來看，由於受我國反洗錢實踐經驗的限制，國內在可疑金融交易識別方面的研究成果相對較少。很少有基於反洗錢實踐的、應用真實交易報告數據進行驗證的數據挖掘演算法研究，同時，針對單一檢測方法可能具有片面性，綜合各類檢測結果的可疑金融交易識別研究還很少見，可疑金融交易的自動識別研究則更為少見。
本研究以數據挖掘技術為手段，應用金融領域知識和反洗錢領域知識，通過對真實交易報告數據的層次分析，選擇合適的數據挖掘方法對可疑金融交易進行多層次識別，同時針對單一識別方法在可疑金融交易識別中的片面性，建立一套可疑金融交易線索整體判定方法，得出交易記錄的整體可疑度，不僅在更大程度上發揮了各種識別方法的優勢，而且可以為可疑金融交易的識別提供一種新的思路和方法，目的在於提高反洗錢監測的效率和水平。相關閱讀：金融危機下的就業觀


二、可疑金融交易特徵與識別方法

可疑金融交易藏匿於金融機構成千上萬的海量交易數據中，對其甄別的難度很大。數據挖掘技術能夠根據分析人員的需要，從海量數據中提取有價值的模式和規律，它的發展和廣泛應用為其在識別可疑金融交易和挖掘洗錢線索方面的應用奠定了基礎。同時，數據挖掘技術在可疑金融交易識別中的應用離不開交易信息的深入分析和演算法的合理選擇。

1.可疑金融交易特徵分析。
可疑金融交易是指金融交易的金額、頻率、來源、流向和用途等有異常特徵的交易行為。從反洗錢監測實踐來看，可疑金融交易行為經常表現為以下幾類特徵：（1）交易金額、交易頻率異常。例如短期內頻繁發生資金收付，但與客戶身份、財務狀況、經營業務明顯不符；長期閑置的賬戶原因不明地突然啟用或者平常資金流量小的賬戶突然有異常資金流入，且短期內出現大量資金收付等。（2）交易流向或交易來源異常。例如與來自販毒、走私、恐怖活動、賭博嚴重地區或者避稅型離岸金融中心客戶之間的資金往來活動在短期內明顯增多，或者頻繁發生大量資金收付；多個境內居民接受一個離岸賬戶匯款，其資金的劃轉和結匯均由一人或者少數人操作等。（3）交易用途或交易性質異常。例如沒有正常原因的多頭開戶、銷戶，且銷戶前發生大量資金收付；證券經營機構指令銀行劃出與證券交易、清算無關的資金，與其實際經營情況不符；保險機構通過銀行頻繁大量對同一家投保人發生賠付或者辦理退保等。
以上是從交易行為的角度對可疑金融交易特徵進行剖析，藉助反洗錢領域知識，從金融交易記錄的角度分析，交易金額的異常通常體現在單筆或相關交易記錄中，交易頻率的異常通常體現在基於時間序列的交易記錄中，而交易用途或交易性質的異常則通常體現在交易主體間的交易往來中。

2.可疑金融交易識別方法。
基於交易記錄層面的交易金額異常，通常與交易數據異常點對應，可選擇聚類演算法加以識別。聚類作為一種重要的數據挖掘技術，通過無指導學習將數據劃分成多個簇，聚類結果表現為簇內成員的相似和不同簇中成員的差異。對金融交易數據進行聚類分析，聚類結果中的孤立點多為交易金額異常記錄。在可疑金融交易識別中孤立點的檢測成為發現和識別可疑金融交易的重點。基於聚類分析的這一特點，它在可疑金融交易識別中被廣泛應用於交易金額異常的監測。
針對交易賬戶層面的交易金額、頻率異常情形，可選擇時間序列分析方法加以識別。交易賬戶信息中所反映出的交易金額、頻率異常，通常表現為交易記錄時間序列的信號突變。小波分析是發現時間序列信號異常的有效方法。由Morlet提出的小波分析（wavelet analysis）是一種具有時頻多分辨功能的調和分析方法，將小波分析引入可疑金融交易識別研究中，與可疑金融交易特徵相結合，選擇合適的小波函數，不依賴於經驗模型，對金融序列進行小波變換，可多尺度揭示交易序列的變化規律，挖掘出隱藏於交易時間序列中的單筆異常交易和密集頻繁交易，為反洗錢監測提供一種快捷高效的方法。
針對關聯賬戶層面的交易流向、來源以及用途或性質異常情形，可選擇鏈接分析方法加以識別。交易變數之間的相關性是知識發現的重要方面，鏈接分析可用於識別不同交易主體間交易活動的聯系，而交易流向及用途等的異常通常表現為交易變數之間的異常關聯。通過約束性鏈接分析，可以更好地發現可疑金融交易信息的內在聯系。由於鏈接分析不用構造頻繁項目集，不用設置最小支持度和置信度閾值，同時具備可視化特點，因此在挖掘交易信息內在相關性方面獨具優勢。在反洗錢中，通過對交易主體與交易流向、交易編碼之間的鏈接分析，可發現資金流向或交易性質異常的可疑金融交易。需要指出的是，鏈接分析的結果不代表交易信息中內在的因果關系，但從洗錢偵測角度來看，這種相關性能為可疑金融交易識別提供有潛在價值的線索。
運用離群點聚類、小波分析和鏈接挖掘技術識別可疑金融交易，這三種方法識別出的可疑結果不盡相同且相互獨立，依據每種識別方法所得的結果對交易信息予以可疑度標識，設定三種可疑參數，分別為「Suspicious—Cluster」、「Suspicious—Wavelet」和「Suspicious～Link」，將每種檢測方法認定的可疑金融交易參數值標識為「1」，其餘標識為「0」，在此基礎上建立以各可疑參數作為屙f生的新的數據集，作為下一步運用貝葉斯准則進行可疑度整體判定的數據源。


三、貝葉斯分類與交易可疑度整體判定

面對金融交易的復雜性和不確定性，每一類識別方法都有其應用的約束條件，有其優點和缺陷。為了反映真實交易變化趨勢，發揮各種數據挖掘方法在可疑金融交易識別方面具有的優勢，將各種可疑線索應用於反洗錢實踐，需對交易記錄的整體可疑度做出科學的判斷。作為一種基於概率的不確定性推理方法，貝葉斯判定具備整體判定優勢，可從總體和細節兩方面把握可疑金融交易特徵，將各類識別方法所採集的可疑金融交易線索進行綜合分析，得出交易可疑度的整體判定結果，同時該方法可操作性強，能夠為反洗錢決策較好的參考。

1.貝葉斯分類與交易可疑度參數設定。
貝葉斯分類有樸素貝葉斯分類和貝葉斯信念網路兩種。前者是一種簡單而高效的分類方法。由此，本文將利用樸素貝葉斯分類方法實現金融交易可疑度整體判定。
運用整體判定準則進行交易可疑度判定，判定準則的選擇至為重要，直接影響可疑金融交易識別的有效性。本文選用貝葉斯判定準則作為整體判定準則，一方面在理論上是科學的，因為基於貝葉斯分類判定準則的分類方法有嚴謹的理論基礎，已被廣泛應用於各類科學研究；另一方面，採用可疑度參數作為貝葉斯分類判定的源數據，完全滿足樸素貝葉斯定理的「類條件獨立假設」和「概率分布可知」的要求，在應用實踐中也是可行的。如果在以後研究中發現有更佳的可疑金融交易整體判定準則，可進一步優化可疑金融交易整體判定模式。

2.交易可疑度整體判定流程。
針對金融交易數據，基於三類可疑金融交易特徵，分別利用基於CURE聚類的交易數據離群點分析、基於小波分析的交易序列突變點檢測和基於鏈接挖掘的交易路徑異常識別方法進行處理，得到金融交易記錄的三項可疑屬性數據集，然後利用貝葉斯准則進行判斷。


四、實驗驗證

「可疑金融交易整體判定方法」對金融交易信息的處理分為兩個步驟：第一步針對不同的可疑金融交易特徵，利用適合的數據挖掘方法，識別出各類可疑金融交易，標識可疑金融交易記錄；第二步將交易可疑標識量化成交易可疑參數，利用整體判定準則對交易可疑度進行整體判定，得到最終的判定結果。
通過這兩個步驟，達到更好綜合不同的檢測方法對可疑金融交易進行識別的目的。本文運用真實的金融交易數據對整體判定模式進行實驗分析。實驗通過SAS 8.0工具軟體編程和調用SAS EM（企業數據挖掘）模塊來完成，最後對實驗結果進行了評估。

1.數據准備。
本實驗所採用的源數據是選取某省企業2003--2007年外匯賬戶交易數據，共計11939條記錄，1274個賬戶，其中包括業已確認的犯罪線索記錄210條。③從企業外匯賬戶交易數據中抽取交易序號、交易幣種、交易發生日、企業代碼、資金收付標志、交易編碼、交易對象、交易對象所屬國家或地區等信息形成客戶原始交易數據，對客戶原始交易數據進行數據預處理操作，將交易金額摺合為美元，對當日沒有交易發生的情形，設定交易金額為零。對每筆外匯資金交易數據的客戶代碼、交易金額、資金收付標志、交易發生日、交易編碼、交易對象等重要欄位做逐一檢查，對一些錯誤和缺失值（missing value）使用經驗值或背景資料進行補充，經數據預處理後的企業外匯交易數據集屬性如表1所示。隨機抽取70％數據進行綜合識別方法訓練學習，30％留作驗證使用。

2.實驗過程。
整體判定方法包括基於各種檢測方法的可疑參數獲取和基於貝葉斯准則的判定兩個過程。
（1）基於各種檢測方法的可疑參數獲取。運用基於CURE聚類的金融交易數據離群點分析方法對交易數據中資金轉移異常進行檢測。8357條觀測數據中的8304條數據被聚為6類，另外有183條觀測數據被歸到可疑金融交易集合當中，對該集合中客戶的身份特徵進行分析，發現客戶背景資料與交易特徵差異較大，進行與其身份不相符合的大額頻繁外匯交易，該集合被列為可疑外匯交易的重點監控對象，在相應交易記錄中標記為可疑，即「Suspicious—Cluster」屬性值為「1」。④運用基於小波技術的交易序列突變點檢測方法對交易賬戶層面的交易金額、頻率異常情形進行識別。針對915戶賬戶信息，⑤根據每一個賬戶每天的交易信息構建金融交易時間序列，實現對金融交易時間序列的小波分析。從915個賬戶中提取出交易信號異常賬戶23個。由於交易主體的不同，針對篩選出的23個賬戶，結合企業的背景信息對小波分析結果進一步篩選，對帶有普遍行業特徵的屬於正常交易的小波分解細節信號異常應予以排除，同時排除企業經營狀況好轉出現的資金往來突然活躍情況，認定交易可疑度較大，需進一步調查審核的賬戶11個，將其包含的216條異常交易記錄標記為可疑，即「Suspicious Wavelet」屬性值為「1」。@運用基於鏈接挖掘對關聯賬戶層面的交易流向、來源以及用途或性質異常情形進行檢測。由於可疑金融交易相對較少，運用鏈接挖掘處理大量金融交易信息時，必須根據掌握的異常特徵，給出約束性規則，對屬性值進行篩選，從中挑選出感興趣的交易主體加以分析。通過交易關系挖掘共發現可疑金融交易記錄209條，其「Suspicious—Link」屬性值為「1」。⑦
（2）基於貝葉斯准則的整體判定。利用數據挖掘方法對訓練樣本數據在不同交易層面的可疑情況予以識別，以各可疑標識作為集合屬性得到新的數據集，將新數據集作為交易記錄可疑度整體判定的數據源，運用貝葉斯准則予以推理判定。
經過訓練學習，結合反洗錢領域知識，選定可疑度判定閾值K為0.49。K值為可疑度判定的下限值，K值的最終確定是挖掘方法和交易信息兩方面綜合的經驗值。K值的選取猶如選擇不同尺寸的濾網，K值越大，網眼越大，識別結果的可疑度越高，但同時可疑交易線索相對較少，遺漏率較高。K值越小，網眼越小，可疑交易線索較多，遺漏率較低，但同時識別結果的可疑度相對較低。因此，K值的選擇需要在訓練數據可疑與否的判斷正確率與挖掘效率間做出權衡，在保證較高的挖掘效率的前提下，促使正確率盡可能高、遺漏率盡可能低。在實際運用過程中，可以選擇不同的閾值對交易記錄進行處理，一方面可以從中確定合理的K值，另一方面也便於從不同粒度對交易數據進行分析，深刻理解和把握源數據特徵。
實驗分別計算出訓練數據和驗證數據的正確率和遺漏率作為結果進行比較。實驗結果顯示，在總共11939條金融交易記錄中（包括1274個賬戶，其中業已確認的犯罪線索記錄210條），選擇源數據的70％記錄作為訓練數據（包括8357條金融交易記錄，915個賬戶，其中業已確認的犯罪線索記錄153條），通過貝葉斯分析確定的可疑金融交易記錄為141條，相對於業已確認的153條犯罪線索記錄，准確率為92.16％，遺漏率為7.84％；將源數據的30％作為驗證數據（包括3582條金融交易記錄，359個賬戶，其中業已確認的犯罪線索記錄57條），通過貝葉斯分析和可疑度判定值驗證，確定可疑金融交易記錄為51條，相對於業已確認的57條犯罪線索記錄，准確率達89.47％，遺漏率為10.53％。與之相比而言，僅用離群點聚類分析、序列突變點檢測或交易路徑異常識別所得結果的准確率分別為88.0282％、82.3944％、73.9437％。這說明利用貝葉斯分類方法，能有針對性地綜合單一數據挖掘方法的分析結果，提高可疑金融交易識別的准確率。


五、研究結論

研究結果證明整體判定方法在綜合三種可疑金融交易檢測方法的基礎上運用貝葉斯准則進行整體判定是有效的，比單獨應用一類檢測方法的效果相對更好。這是因為貝葉斯分類通過計算完整的後驗概率分布，充分匯總了可疑金融交易識別中涉及的各類可疑特徵的全部信息，相對於單一可疑金融交易檢測方法，在推理預測的准確性上有明顯提高。
基於貝葉斯分類的可疑金融交易整體判定具有以下幾方面的優勢：一是有效利用各類識別結果，整合技術資源，形成優勢互補，充分發揮基於數據挖掘的可疑金融交易識別能力。二是藉助概率模型，很好地處理了不確定性，具備整體判定優勢，能為反洗錢監測提供快速准確的參考。三是通過自適應性的監督學習，充分借鑒既往經驗，與相關領域知識融合陛好。四是對最新洗錢手法的變化反應靈敏，變被動識別為主動發現，在洗錢與反洗錢的博弈中爭取先機。五是在大型資料庫應用方面能達到高速度和高准確性較好的統一。基於以上五個特點，建立一種交易可疑度貝葉斯整體判定模式，能明顯提高反洗錢監測的科學性和有效性。
由於洗錢交易與反洗錢監測存在博弈關系，識別方法必須能跟蹤反映洗錢手法的最新動態。數據挖掘技術在可疑金融交易識別中的成功應用離不開交易數據的深入分析和演算法的合理選擇，更離不開反洗錢領域知識的熟習和理解。只有將豐富的反洗錢實踐經驗、權威的專家知識和數據挖掘技術優勢相結合，才能建立一套基於數據挖掘的適合我國洗錢交易特徵的可疑金融交易綜合識別方法，基於貝葉斯分類的交易可疑度整體判定模式正是這方面研究的有益嘗試。

⑦ 銀行櫃員如何履行可疑交易識別業務

一、可疑交易識別:商業銀行反洗錢風險控制的核心

不管是反洗錢國際組織的指引性文件、我國的反洗錢法規,還是成熟反洗錢監管國家的實踐,對商業銀行的反洗錢要求可概括為以下五個方面:第一是「了解你的客戶」(know your customer)。只有知道客戶的基本情況,才會知道他的正常交易模式,也才會發現他所進行的非正常活動。第二是交易監控。只有通過監測客戶在本行進行的交易才能發現非正常交易,並報告監管當局。第三是客戶資料保存。判斷任何一個客戶交易是不是可疑,常常需要結合其歷史數據進行分析;同時,所有金融機構都有義務幫助司法機關提供相關洗錢行為的線索,提供可疑者的以往交易記錄。第四是培訓。保證業務人員尤其是接觸客戶的前台人員掌握識別可疑交易的基本技能,是做好反洗錢實務工作的根本。第五是獨立測試。這是指銀行內部的審計部門或聘請的外部審計機構對從第三者的角度去審視上述反洗錢控制措施是否有效,以實現風險控制能力的不斷提升。

上述五個方面不應被孤立地看待,只有當它們共同構成反洗錢風險控制的整體,我們才可以說這家商業銀行已經形成一個有效運行的反洗錢風險控制機制,而標志便就是通過該銀行進行的可疑交易能夠被及時准確地識別出來。換句話說,一家商業銀行只有做到了對自己客戶的了解,對其交易實現了有效的監控,客戶的信息和交易資料被妥善保存,全行范圍內做到了分層次有實效的培訓,而且上述措施不斷地通過獨立審計得以優化,那麼,這家銀行才能具有較強的可疑交易識別能力。商業銀行不是司法機關,沒有權力、也沒有能力去偵查或確認洗錢或犯罪行為,其義務而且最核心的義務,就是將有理由懷疑的交易報告監管部門,而這正是打擊洗錢行為的關鍵。正因如此,各國均把商業銀行的識別能力作為監管重點,並通過一系列的措施引導商業銀行不斷提高這一能力。所以,我們可以說,只有我們具有了識別可疑交易的能力,我們才能說我們履行了法律所規定的最核心的反洗錢義務。

二、我國商業銀行可疑交易報告現狀

目前,我國已經搭建起覆蓋面廣、總對總的反洗錢可疑交易報告機制。每天,全國超過300家的商業銀行通過向人民銀行反洗錢監測中心報送大量的可疑交易報告,有合理理由認為交易或客戶與犯罪有關的還應同時報告當地人民銀行。根據人行反洗錢局在《2008年反洗錢報告》中公布的數據,該年中各地偵查機關根據人行的報案線索共立案215起,破獲洗錢案件203起,這些成果應該與商業銀行的可疑交易報送具有一定的關聯性。

但是,從總體上看,我國商業銀行可疑交易報告工作仍然存在讓人擔憂的問題,突出表現在可疑交易報告數量大、數據價值低。分析近幾年的數據可以看出,我國商業銀行提交監管機構的可疑交易報告數量逐年呈幾何倍數遞增,2004年20.24萬份,2005年227.24萬份,2006年已達576.18萬份,而到了2008年,報告量突破了6859萬份,大大高於美國等發達國家的報告量。但另一方面,這些數據的可利用價值卻非常有限,能夠提供有效的犯罪線索的數據微乎其微。如果我們以2008年所有金融機構上報的6891.5萬份可疑交易(尚未考慮1.7億元的大額交易)與偵查機關根據人行提供的線索立案的215起案件相比較,所得的極微小值似乎可以從一個側面說明可疑交易報送的現實與本源目的之間的偏離度有多麼懸殊。

上述現象的產生有其復雜的原因。首先,反洗錢在我國開展時間還不長,商業銀行識別可疑交易的能力仍非常有限,加之日漸激烈的行業競爭所產生的業務壓力,商業銀行對可疑交易的實際關注度非常不夠,僅能維持表面的合規。其次,監管導向也是一個重要因素。在商業銀行需報告的可疑交易標准方面,無論是人民銀行2003年的2、3號令,還是修訂後的2006年2號令,共同點都是規定了明確的構成可疑交易的客觀標准,遇到符合標準的可疑交易,不論商業銀行根據對客戶的了解、是否確實認為可疑,一律上報監管機構;同時,可疑交易是否漏報一直是近年來監管檢查的重點。據統計,僅在2006年央行開展的反洗錢現場檢查活動中,有662家違反反洗錢規定的銀行業金融機構被處罰,其中76%的處罰原因是未按規定報告大額和可疑交易。這種處罰所傳遞的監管信號使得各商業銀行不約而同地採用了「防禦性報送」這一簡單方式來逃避合規風險。大家紛紛開發反洗錢系統,對規定的可疑交易標准進行簡單的量化並自動採集後不加識別地報送到監測中心。大量而低價值的可疑交易報送不僅消耗了商業銀行大量的人力資源、佔用了系統資源;對系統的過分依賴使人工識別嚴重缺位,眼皮底下的可疑交易被放過;海量的正常交易數據淹沒了真正可疑的交易信息,對打擊洗錢犯罪起到了消極作用。

三、最新監管趨勢

雖然人行發布的《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》並未進行修改,但在人行2008年起陸續發布的通知中,我們已經看到了監管從重數據數量到重數據質量的轉變強烈信號。2009年底,《中國2008-2012年反洗錢戰略》正式發布,明確了反洗錢的具體目標和行動要點,其中對可疑交易報告從形式到實質的監管思路轉變更加清晰。具體講,人行對商業銀行反洗錢可疑交易報告的監管要求呈現出以下特點:

(一)注重可疑交易報送的有效性。在可疑交易報送方面,監管將繼續從注重可疑交易報送數量向注重報送質量轉變。對於利用技術手段篩查出的交易數據,商業銀行必須經過進一步分析、審核和判斷後才能報出;雖然目前可疑交易的客觀標准尚未取消,但人行已經要求商業銀行不能將雖符合規定的標准、卻有理由排除疑點的交易上報,以提高報送真正涉嫌洗錢、恐怖融資或其他違法犯罪可疑交易的精準度,杜絕為避免監管處罰所報送的大量無監測分析價值數據的防衛性報送行為。

(二)可疑交易報送的標准逐漸主觀化。為發揮商業銀行識別可疑交易的能動性,「逐步減少可疑交易的客觀標准,強化金融機構的自主識別能力」必定成為接下來幾年內監管的總趨勢,反洗錢監管部門也將表現出對金融機構分析判斷可疑交易的權利的更大程度尊重,從監管角度減少「防禦性報送」的外部驅動力。

(三)強化對高風險業務的監測分析與報告。隨著恐怖活動全球化,反恐怖融資作為與反洗錢並列的重要領域正在受到國際社會越來越多的關注。順應這一潮流,我國將逐步構建國家反恐融資網路,從法律和監管等方面為反恐創造條件。可以預見,人行將不斷提高對商業銀行涉恐資金監測、分析和報告能力的要求,並加強對此領域的監督檢查;此外,銀行通過網路、電話、自助終端等提供的非面對面服務以及可以由他人代辦的交易均隱含較大的洗錢和恐怖融資風險,人行已經提高了商業銀行對此類業務反洗錢風險控制要求,從數據管理、盡職調查直到洗錢類型的研究均作了明確規定,並將相應地加大監管力度。

(四)強調完善人工識別可疑交易的流程。為保證可疑交易報送的有效性,監管當局要求商業銀行進一步完善可疑交易人工識別工作流程,對擬報送的可疑交易進行人工分析,將櫃員對客戶的了解、對客戶交易背景的掌握融入到可疑交易分析中,從而剔除其中涉及客戶的正常交易,報送客戶真正有疑點的異常交易。在考查一家商業銀行可疑交易報告工作是否合規時,是否有相關工作記錄,是否勤勉盡責將是重要的參考指標。

(五)提高反洗錢數據報送的完整性。為增加可疑交易信息的可用價值,監管機構對商業銀行所報送信息的全面性要求正在日益提高。2009年監管機構對於可疑交易的必報信息項已從2008年的29項增加到36項。根據要求,商業銀行需報送盡可能完整的交易信息,以助於監管機構更好地分析、發現可疑交易線索。 (六)反洗錢數據報送的業務范圍不斷擴大。隨著金融領域洗錢手段、方式的不斷變化,監管機構反洗錢監測分析的重點也隨之調整,監控范圍也逐年擴大。去年人行已將商業銀行第三方存管大額交易納入反洗錢數據報送范圍,今後必將擴展至更多的業務領域,以不斷提高對洗錢行為的監控力度。

上述監管趨勢無疑將對我國可疑交易報告產生重要影響,實際上,在某些方面效果已經開始顯現,一個標志便是可疑交易報送量下降明顯。數據顯示,2009年上半年監測中心接收的可疑交易報告量已比2008年下半年接收的可疑交易報告量下降了54%。下降原因除由於監管提高數據報送信息項要求、商業銀行上報的部分可疑交易要素不全被退回外,監管的積極引導、商業銀行加強對交易的人工分析無疑也是重要因素。當然,要實現交易報告的價值全面提高,仍有很長的路要走。

四、挑戰與建議

反洗錢的監管要求能否得到滿足以避免可能引起的監管處罰和聲譽風險,歷來被跨國銀行視為最大的合規風險,其中的可疑交易識別與報告又可謂重中之重。歷史上,由於未能識別經過本行進行的洗錢或恐怖融資活動而受到巨額監管處罰的銀行比比皆是。美國的里格斯銀行就是由於沒有盡到反洗錢的法定義務,對相關證據「視而不見」,允許無數的可疑交易發生而不通知執法機構,美國貨幣監理署2004年宣布對其處以2500萬美元罰款。因此,各跨國銀行不惜投入巨資控制相關風險。根據KPMG《2007全球反洗錢調查》,2004~2007年,這些銀行在反洗錢方面的成本投入增加了58%,其中最大的開銷便是用於強化交易監控。

隨著我國反洗錢監管標準的國際化,我國商業銀行的可疑交易的識別能力也將面臨前所未有的挑戰。隨著可疑交易報告標准逐漸從法定的客觀標准過渡到商業銀行自主判斷的主觀標准,一個客戶的交易活動是否作為可疑交易報告完全由商業銀行自己決定,這對客戶數和交易量均較國外商業銀行大得多的國內商業銀行難度可想而知。適應這一變化,監管當局也必將加大對商業銀行可疑交易識別能力的檢查力度,並根據識別能力評估結果制訂分類監管措施,對某些問題較多的銀行,可能會因此影響到業務的開展;另外,雖然表面上對商業銀行漏報可疑交易進行處罰的情況會明顯減少,但一旦從某個破獲的刑事案件中追蹤到相關交易是通過某商業銀行進行,而該商業銀行便極可能因未能識別並報告該筆交易而受到處罰,而且處罰的力度會日趨增大。從這點上看,可疑交易報告標准從客觀化走向主觀化,雖然是監管的一大進步,但是對商業銀行來講,卻是反洗錢風險控制中的最大難題。

為破解上述難題,我國的商業銀行急需根據自身情況提前制訂應對措施,將准備工作做在更嚴格的監管要求出台之前,以獲得主動,避免反洗錢合規風險。根據大型跨國銀行的經驗,我國商業銀行目前應從以下方面著手:

(一)開始可疑交易模型的梳理和研究。所謂的可疑交易模型是指某種可疑交易在客戶和交易特徵方面的不同組合模式,是各種現實洗錢或犯罪行為模式的抽象。對商業銀行來說,它是可疑交易的識別提供基礎。因為只有清楚具有哪些特徵的交易是可疑的,我們才有可能將它們提取出來。由於洗錢行為的共性,許多交易模型在全球都會被認定為可疑。但是,由於各國監管要求不同,各銀行的業務領域和產品不同,可疑交易模型的數量、高發領域及組合也會具有不同特點;另外,可疑交易模型庫應是一個動態更新的過程,某一時期新的犯罪類型、某個地區高發的犯罪形式,都需要進行有針對性的量化和模型化。因此,我國商業銀行需要進行自己的可疑交易模型梳理工作,此項工作開展越早,就越會在滿足監管要求方面贏得時間,並為以後的合規風險控制確定先發優勢。

(二)提早論證配套IT系統的開發或采購方案,增加科技支持力度。鑒於銀行每天處理的金融交易數量巨大,對可疑交易的監控必須有相應系統的支持。為提高銀行對可疑交易的識別能力,我國商業銀行首先需要解決的是在現有的反洗錢報送系統中優化可疑交易篩查功能,即把前述成熟的可疑交易模型量化並納入IT系統,以保證經過系統自動篩選出來的數據具有一定的價值基礎;此外,反洗錢名單庫系統也是必要的配套模塊。除我國監管已經有要求的外國政要(PEP)名單之外,為滿足監管對有效制裁名單的監控要求,銀行還需配備涵蓋聯合國、FATF組織等制裁名單的名單庫。需要注意的是,現在全球的制裁名單很多,既有區域的(如歐盟),也有單一國家的(如美國OFAC)。雖然這些名單並未在我國監管要求執行的范圍之內,但與這些名單相關的交易存在可疑的可能性概率較高,而且會產生交易安全的問題。因此,名單庫應考慮包含多種名單內容,為以後的合規管理留下空間。目前,多數國際化銀行都採取外購名單庫的方式,這些產品由專業的公司開發,內容全面,並且定期提供更新,能夠滿足通常的合規管理要求。

(三)增加反洗錢人力資源配備,建立有效的人工甄別流程。可疑交易識別離不開IT支持,但是電腦永遠不能代替人腦,人永遠是可疑交易識別的最終決定因素。正因如此,可疑交易模型化-模型在反洗錢系統參數化並自動抓取-人工根據已掌握的信息或額外收集的信息進行識別-向監管報送已經是國際化大型銀行的通行流程。我國商業銀行目前在此方面差距仍然很大,完全靠系統篩選結果進行報送是多數情況,即使有個別人工識別的情況,人力配備缺乏、分散、靠感覺、無制度安排也是普遍現象,難以滿足監管要求。根據現有監管機構在人工識別方面的最新發展趨勢,我國商業銀行首先需要提前考慮增加用於處理可疑交易的人力配備,並建立相關人員准入、培訓、退出機制。同時,根據本行實際情況(包括業務量、需要處理的可疑交易的數量、機構設置情況等)建立符合自身特點的可疑交易人工甄別的流程。在很多外資銀行,普遍採用可疑交易集中與分散相結合的模式,即明確各級機構和前台人員均有責任監控和識別可疑交易,同時,對系統自動篩查出來的可疑交易由一個專門團隊集中處理。這個專門團隊人員具有較豐富的識別交易經驗,在一筆交易報出前,需結合公開渠道獲得的信息進行判斷,必要時還可採取向其他金融機構核查等手段,因此,所報送的可疑交易質量相對較高。這種方式,值得我國商業銀行借鑒。另外,考慮到目前人行對可疑交易人工識別的具體要求,我國商業銀行在建立可疑交易人工識別流程的過程中,應特別注意記載並保存人工處理工作記錄,以證明符合「勤勉盡責」的合規要求。

(四)加強對高風險交易的監測。如果說我國商業銀行實現前三項建議仍需要一個過程的話,現階段一個可行的做法是把有限的資源用在最大風險的那一部分交易監控上。這部分交易包括全球公認的洗錢高發的銀行業務,如現金交易、跨境匯款、非面對面銀行業務(如網上銀行)等。另外,以客戶為單位進行風險歸類和監控也是一個可行的思路。目前,客戶風險分類已經是明確的監管要求,對於按照一定標准劃分出的高風險客戶,商業銀行應加強對其相關交易的監控。針對近期監管對恐怖融資監控要求的提高,各商業銀行應加強對黑名單尤其是聯合國制裁名單有關的交易的監測。在這方面,反向的操作值得借鑒。比如,我們可以將經過一定程序篩選出的部分低風險客戶甚至是我們有把握不會涉及可疑交易的客戶名單(可以稱之為「紅名單」)維護到我們現有反洗錢報送系統,讓系統不再生成與之相關的可疑交易報告。這樣做的好處是:減少了需要人工識別交易的數量,同時也減少了報送人行的可疑交易總量,也意味著沒有通過校驗的可疑報告被退回而需要人工補正的工作量的降低。當然,這一操作需要以商業銀行客戶風險分類制度的有效、商業銀行各機構對客戶的了解、紅名單的確定和更新流程的可控等條件為前提,隨意使用將會產生較大的控制風險。

監管要求在提高,銀行需要處理的交易卻日益多樣化,洗錢手段更加隱蔽,可疑交易識別已經成為全世界商業銀行面臨的共同挑戰。提早從思想和物質上做好准備,應該成為我國商業銀行避免更大合規風險的自主選擇

⑧ 金融機構分析識別，通過交易監測標准篩選出的交易後，認為不作為可疑交易報告的應當記錄。

正確的。

依據《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》第十四條規專定：金融機構應當對通過交易監測標准屬篩選出的交易進行人工分析、識別，並記錄分析過程；不作為可疑交易報告的，應當記錄分析排除的合理理由。

確認為可疑交易的，應當在可疑交易報告理由中完整記錄對客戶身份特徵、交易特徵或行為特徵的分析過程。金融機構應當在按本機構可疑交易報告內部操作規程確認為可疑交易後，及時以電子方式提交可疑交易報告，最遲不超過5個工作日。

(8)可疑交易監測擴展閱讀：

可疑交易報告的相關要求規定：

1、金融機構應當設立專職的反洗錢崗位，配備專職人員負責大額交易和可疑交易報告工作，並提供必要的資源保障和信息支持。

2、金融機構應當建立健全大額交易和可疑交易監測系統，以客戶為基本單位開展資金交易的監測分析，全面、完整、准確地採集各業務系統的客戶身份信息和交易信息，保障大額交易和可疑交易監測分析的數據需求。

⑨ 公司發現可疑交易後在多少時間內要報送中國反洗錢監測中心

公司發現可疑交易後在10日內要報送中國反洗錢監測中心