陶士贵 相瑞

摘   要：从国内商业银行反洗钱工作面临的现状和挑战出发，通过回溯近年来国内外对于反洗钱监测识别方法的相关研究成果，结合目前最新的国际反洗钱监管要求标准，通过搭建反洗钱大数据综合分析平台，完善客户尽职调查，并通过引入人工智能中的复杂股权关系路径算法和自然语义分析算法，有效识别企业的最终受益人（UBO），实现风险“穿透”，促使商业银行反洗钱领域核心竞争力的提升。

关键词：反洗钱;大数据;尽职调查;受益人识别

中图分类号：F830.33  文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2020）07-0073-06

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.07.011

一、问题的提出

当前国际反洗钱和反恐怖融资标准趋严、趋紧，国内外多家商业银行在反洗钱和金融制裁领域频繁受到巨额处罚，合规工作的重要性更加凸显。2017年美国货币监理署（OCC）对加州商业银行（Merchants Bank of California）违反《银行保密法》（BSA）的行为罚款800万美元，一年后又以未纠正已知的BSA违规行为为由，对相关涉事人员再次处以总计31.1万美元的民事处罚。2018年2月荷兰合作银行（Rabobank， N.A.）因欺骗OCC、妨碍OCC对银行反洗钱程序的审查被判犯有刑事合谋罪，最终向OCC支付近3.69亿美元后达成和解。2018年美国多家监管当局对全美银行（U.S.Bank National Association）及其母公司美国合众银行（U.S.Bancorp）开出金额合计8.03亿美元的反洗钱处罚。2018年3月，美联储责令中国某大型银行纽约分行建立和完善反洗钱合规机制，合理评估产品、客户（包括政治公众人物）的洗钱风险，并聘请第三方公司对交易进行回溯性筛查。随着近年来不同经济体之间贸易摩擦的不断演变，对跨境金融机构展开反洗钱调查和制裁行为，随时可能成为政治经济领域的惯用手段，特别是作为跨境贸易结算主要载体的商业银行处于反洗钱领域的前沿阵地，在合规经营方面首当其冲。……