銀行輿情工作履職報告精選(九篇)

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第1篇：銀行輿情工作履職報告范文

關鍵詞：大數據 反洗錢 監管

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2016）01-173-03

一、引言

21世紀以來，隨著數據管理技術的快速和深入發展，各種數據正在迅速膨脹變大，大數據概念孕育而生。作為產生大數據的典型領域，金融業留存的客戶及其交易的相關信息構成了其大數據的基礎。2012年以來，FATF（金融行動特別工作組）對反洗錢國際標準及其評估手冊做了大幅度修改，反洗錢工作的有效性被提到前所未有的突出位置，FATF對各國的下一輪評估將采取合規性指標與有效性指標相結合的方式，綜合評判一國反洗錢體系整體運行情況。對反洗錢監管部門而言，如何將大數據技術運用到反洗錢監管中去，通過對已有數據收集、處理、分析方法的改進，進一步提升反洗錢監管的有效性，亟待我們開展進一步研究和探討。

關于大數據技術在反洗錢監管工作中發揮的作用，李新安（2014）認為，通過大數據技術對交易信息進行分析，不但能夠有效監測和識別高風險客戶和可疑交易，而且可以節約在甄別工作中的人力付出，有助于提升反洗錢工作的整體成效。謝坤（2014）認為，反洗錢監管工作的現狀要求引入大數據技術，同時大數據技術的引入給反洗錢監管工作也帶來了新的機遇和挑戰。對于如何構建基于大數據背景下的反洗錢監管系統，李正河（2013）提出了“多維度實時數據采集”、“大數據分析和挖掘算法”、“可疑交易行為跟蹤追溯”等三步驟方法，配合直觀易用的數據呈現給反洗錢監管人員提供可靠的決策信息。謝坤（2014）提出要加大對反洗錢監管專業人才隊伍的建設，和加快信息安全保障工作，盡快出臺相關辦法和制度，確保在利用大數據的同時，不會造成信息泄漏的風險。李新安（2014）認為要完善大數據安全及風險管控機制，實現風險為本的反洗錢工作方法和大數據技術的有機融合，避免“大數據”演變為“大風險”。

二、大數據的概念及特征

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據的數量級一般達到幾十TB甚至數PB（注：1TB=240Bytes，1PB=250Bytes），遠遠超過傳統的數據處理和存儲設備的承載能力。大數據與過去的海量數據有所區別，其基本特征可以歸納為體量大、類型多、價值密度低、處理速度快。

目前，大數據技術已在商業、經濟、氣象、農業甚至政治領域得到越來越廣泛的應用。企業通過對大數據的收集、整理和分析，可以對營銷方式、營銷對象和銷售網絡進行優化；政府部門通過對公共大數據的分析及利用，為制定政策提供可靠的事實參考；保險公司利用更加多維全面的數據樣本，提高對風險發生概率和損失程度的估算精準度，強化風險管理能力。隨著金融業全面進入“互聯網+”時代，大數據也將全面、深刻地影響著金融業的發展，將不斷推動金融機構在經營理念、產品設計、營銷策略、服務理念等方面進行創新，提升服務水平，強化風險管理能力，進一步實現科學化、現代化經營目標，反洗錢監管同樣離不開大數據的支撐。

三、大數據給反洗錢監管帶來的機遇

1.構建多維度的銀行客戶形象。大數據可以擺脫由銀行客戶提供證明文件帶來的信息不對稱，改變銀行機構通過被動接受客戶提供的信息來了解客戶背景的尷尬局面。通過數據交換和共享，監管部門可以掌握銀行客戶對金融機構、金融產品、交易時間、交易方式等方面的偏好，將銀行客戶變得更加生動和具體，呈現出一個立體的、飽滿的銀行客戶形象。

2.提升風險預警能力。大數據的豐富性和多樣性，使得監管部門能夠充分利用各行各業的大數據來提高整個社會的洗錢風險預警能力。反洗錢監管部門可以通過數據分析，實時修訂風險評估指標參數，構建風險模型，有效監測和預測不同行業、不同機構、不同產品的風險程度，提高對風險掌控的敏感性和精確性。

3.完善風險管理。“大數據”的廣泛性和全面性可以對日常監管中了解的信息形成有效補充，完整、準確地反映出被監管機構的風險狀況，有利于監管機構實現風險為本的監管思路，制定出務實、高效的監管計劃及時防范和化解風險，實現FATF組織反洗錢監管有效性原則目標。

4.實現監管資源的高效利用。大數據背景下，各級反洗錢監管機構可以共享監管資源，及時了解全國范圍內的監管信息，通過比較、分析某一金融機構所轄不同地區分支機構的監管結論，找出不同地域風險表現的特征，有針對性地開展監管工作，節約監管成本。

5.提升反洗錢調查效率。利用大數據技術進行數據掃描和關系連接，運用數據智能處理和全面搜索技術鎖定可疑交易和客戶身份信息。同時挖掘和提取出的業務規律和交易模式，也可以為洗錢行為的確定提供依據。大數據技術中的關聯分析、神經網絡技術、決策樹算法等各種分析和挖掘方法可以使反洗錢調查變得方便、快捷，有利于在第一時間鎖定犯罪線索。

四、大數據在反洗錢監管中的運用

1.反洗錢監管大數據的內容。

（1）反洗錢監管涉及的數據信息。大數據包括收集、管理和處理等過程。反洗錢監管“大數據”的重要組成部分是金融機構在日常經營中產生的大量數據，例如金融機構掌握的客戶身份基本信息及交易明細、反洗錢調查資料、金融機構向反洗錢監管部門報告的大額交易和可疑交易記錄等；此外，還包括反洗錢監管部門在反洗錢監管過程中獲得的數據、政府部門掌握的企業或個人信息以及其他行業產生的對反洗錢監管有用的數據。

（2）反洗錢監管運用的大數據技術。大數據分析與挖掘是反洗錢監管中普遍運用的大數據技術，也是在大數據浪潮的推動下，分析與挖掘技術的又一次延伸。比如當需要尋找相似度高或者關聯性強的目標賬戶、個人或機構時，可以利用利用聚類技術將已經確定為洗錢的行為做“標本”，進行聚類分組，從而獲得的其他目標也有可能屬于洗錢行為；當需要在大量不同種類目標（人、銀行賬戶、業務、交易、資金等）中尋找關聯性、輔助識別可疑的交易行為時，則可以通過關聯分析來整合不同來源的數據；神經網絡技術是通過一組相互關聯的元素來模擬神經元生物網絡處理信息的方法，結合反洗錢專家知識，能對觀察對象的一個輸入集（如交易金額、收款人），推理出結果（是否可疑交易）。此外，反洗錢監管數據單機處理方面的主要分析工具有Access、Excel和SQL數據庫，主要的數據庫分析工具有關系型數據庫管理系統（RDBMS）、并行處理架構（MPP）以及Ma pReduce等。

2.目前反洗錢監管中涉及大數據運用的主要領域。

（1）大額交易和可疑交易監測。中國反洗錢監測分析中心接收的金融機構報送的大額交易與可疑交易數據是目前反洗錢監管中涉及到的最大的數據流。中國反洗錢監測分析中心通過研究、分析和甄別報告數據查找犯罪線索，按照規定向有關部門移送、提供涉嫌洗錢犯罪的可疑報告及其分析結論，配合有關行政執法部門進行調查。

（2）日常監管信息的采集。目前監管部門通過“反洗錢業務綜合管理信息系統”對監管信息進行歸集、共享，該系統為反洗錢監管部門內部系統，不對被監管部門及外部單位開放。該系統收集的數據包括監管報告、監管檔案、被監管機構的相關報表、調查報告、調查案例及各類工作信息，目前該系統還不能提供數據的橫向查詢和上行查詢，各項功能還在進一步優化。

（3）反洗錢行政調查（協查）。對金融機構的反洗錢行政調查是《反洗錢法》賦于國務院反洗錢行政主管部門或者其省一級派出機構發現可疑交易活動需要調查核實時的權力。反洗錢行政調查（協查）時需要全面、準確掌握調查（協查）對象的身份信息、賬戶實際控制人、交易對手、交易方式、交易IP地址等內容，隨著網上銀行、手機銀行、POS機等新型支付手段的產生，反洗錢行政調查（協查）中更需要大量的背景數據作支撐。

3.運用大數據開展反洗錢監管的難點。

（1）數據來源多，采集難。數據源是大數據技術運用的前提，反洗錢監管“大數據”涉及對象眾多，除了金融機構間資金流動數據外，來自工商、稅務、海關以及消費、娛樂、社交及人們生活領域多個源頭的數據均應納入數據采集范疇，如何協調與不同部門、不同行業的關系獲取對反洗錢監管有用的數據，極大地考驗著反洗錢監管部門的智慧。

（2）數據格式雜，整合難。大數據通常由某類機器自動生成，而且其格式通常并不是所有用戶共享的，在運用大數據開展反洗錢監管過程中，只能是先收集所有能收集到的數據，然后再考慮其中哪些是重要的。因此，必需對大量半結構化和非結構化的數據進行沉淀、整合使其變成可用于分析的結構化數據。這就對數據的處理和分析工具提出了較高的要求。

（3）數據范圍廣，保密難。在大數據背景下，反洗錢監管部門獲取的數據往往面廣量大。根據《反洗錢法》的規定，對獲得的客戶身份資料和交易等相關信息均應嚴格保密，不得向任何單位和個人提供。如何在數據獲取、數據處理和分析過程中保證數據不外泄，避免相關數據處理人員產生泄密風險，都是反洗錢監管部門需要重視的。

五、大數據背景下提升反洗錢監管有效性

1.當前反洗錢監管面臨的主要困難。

（1）新業態、新產品和新業務不斷涌現，給反洗錢監管工作帶來挑戰。以互聯網金融為代表的新型金融業態，不僅對傳統金融業務模式產生了一定影響，也使洗錢活動的方式發生了很大變化。從實際情況看，當前與互聯網金融和跨境資金交易相關的洗錢活動大幅增加，風險防控滯后的金融機構尤其容易被利用，甚至部分員工還利用專業優勢和職務之便，自覺或不自覺地參與或協助不法分子從事洗錢等犯罪活動。

（2）金融服務政策與反洗錢政策缺乏協調整合，反洗錢監管受到阻礙。一是反洗錢監管政策的日益嚴格與金融服務政策的放寬存在沖突。如《中國人民銀行關于改進個人支付結算服務的通知》規定從單位銀行結算賬戶轉移資金不受限制，而現實情況是，當單位資金轉移到個人賬戶后，大部分都會通過現金方式將款項轉移，導致反洗錢資金監測工作無法有效開展。二是各項政策未能有效整合。如目前涉及賬戶管理的制度規定很多，主要有《人民幣賬戶管理辦法》、《境內外匯賬戶管理規定》、《個人存款實名制管理規定》、《金融機構客戶身份識別和客戶身份資料及交易記錄保存管理辦法》等，各項政策時間不同、制定部門不同，對賬戶管理的要求也存在很大差異，政策的制定部門在政策的解釋上也不盡相同，因此，金融機構在執行中覺得無所適從，反洗錢監管也因依據各異而力不從心。

（3）大額交易和可疑交易數據利用價值不高，制約反洗錢監管效能。各級金融機構可疑交易信息發現途徑單一，工作人員業務素質不高，不能有效對可疑交易進行分析和判斷。日常工作中，金融機構一線柜面人員簡單判斷，對照已公布的可疑類型特征，填寫可疑交易報告，傳遞到該機構的反洗錢情報收集人員，而情報收集人員對所得信息通常不加分析判斷就直接上報，致使反洗錢監管部門接收的可疑交易數據大部分情報價值不高，形成垃圾數據，浪費了反洗錢監管部門的工作資源，降低了監管部門工作的有效性。2014年度我國反洗錢監管部門共接收可疑交易報告1772.53萬份，經監測分析，全年依法對外移送可疑交易線索僅282份。此外，目前反洗錢監管部門中大額、可疑交易數據接收與應用的脫節，使基層反洗錢監管部門難以對重點可疑交易進行對比分析。更令反洗錢監管部門困惑的是相關金融機構一線業務審核完全依賴于個人身份識別系統，讓利用他人身份證辦理業務的可疑交易難以追責真實嫌疑人。

（4）反洗錢力量配備不足，整體工作呈弱勢化。反洗錢是一項專業性、技術性很強的工作，目前，全國地市以下基層人民銀行未設立反洗錢專門機構，反洗錢監管人員多為兼職，而精通銀行、證券、期貨、保險、外匯、法律、計算機知識的反洗錢專業監管人才更為匱乏，基層人民銀行有限的監管力量難以高質量的完成現場監管工作。

2.提升反洗錢監管有效性的緊迫性。

（1）FATF新一輪互評估工作，對我國反洗錢監管提出了更高的標準。2013年FATF啟動了各成員國新一輪互評估工作，互評估采取合規性指標與有效性指標相結合的方式，綜合評判一國反洗錢體系整體運行狀況，我國將在2016―2017年開展自評估并接受其他成員國的互評估。要做好迎接新一輪互評估的準備工作，不僅要進一步完善我國反洗錢法律法規，而且要在國家層面構建洗錢和恐怖融資風險評估體系，積累一系列反洗錢統計數據和具體案例，圍繞有效性目標調整現行監管政策。應該說，新一輪互評估工作，對于我國的反洗錢監管部門和反洗錢義務主體，都是前所未有的挑戰。

（2）有關國家加大對洗錢犯罪的處罰力度，使我國金融機構在境外面臨較大的監管壓力。以銀行業為例，目前按總資產排名全球前十名的銀行，我國獨占四席。據統計，2009年以來，排名前十的非中資銀行陸續受到有關國家嚴厲的反洗錢監管處罰或正在接受類似調查。美國自2012年以來，三分之二的反洗錢執法行動最后都施以了罰款，而2002年至2011年期間，這個比例只有不到二分之一；并且，罰款的規模不管是從絕對數額來看，還是從罰款占資本的比例來看，都增長迅猛。這向我們敲響了警鐘，說明我國金融機構拓展涉外業務和跨境經營的外部環境越來越復雜，發展壓力非常大。

（3）國內外恐怖襲擊及其融資活動日益頻繁，對反恐怖融資工作提出了更緊迫的要求。當前，國內外恐怖組織的活動能力和影響力有增無減。2015年1月7日巴黎《查理周刊》雜志社遭武裝恐怖襲擊，其死亡人數成為法國40年來之最。同時，國際的極端思想不斷向境內滲透，對境內“”人員起著較強的示范效應。有大量證據表明，境外敵對勢力為國內提供活動資金，助長了恐怖勢力的囂張氣焰。因此，加強反恐怖融資工作，切斷資金來源，將是今后一段時期反洗錢監管部門的重要任務。

3.如何運用大數據提升反洗錢監管。

（1）全面收集數據，為監管提供信息準備。目前反洗錢監管部門掌握的信息數據主要來源于自身日常監管工作、金融機構的工作報告以及反洗錢行政調查（協查），數據來源單一、內容貧乏，遠不能滿足反洗錢監管工作開展的需要。雖然《反洗錢法》第十一條已明確規定國務院反洗錢行政主管部門可以從其他政府機構獲取所需信息，但目前相關數據信息均處于割裂狀態。公安部門的案件信息、海關的進出口及走私信息、工商部門的企業登記信息、稅務部門的納稅申報信息；銀監會、證監會、保監會等部門的監管信息；其他政府部門掌握的財產、收入信息等等都是開展反洗錢監管時需要收集、利用的數據信息。

（2）準確分析數據，為監管提供參考依據。通過大數據深度挖掘處理技術，反洗錢監管部門可以綜合分析掌握的數據信息，建立數據間相互關系，全面反映被監管對象的經營狀況、履職水平、風險程度，對被監管對象進行行為預測、行為評估，為監管部門確定監管重點、選擇監管工具，實現分類監管、差別監管提供參考。

（3）充分運用數據，為監管提供工作捷徑。數據處理結果的運用是監管部門對數據需求的最終目的，對海量數據的模型篩選、清單篩選，幫助監管部門在風險預警、風險管控、線索調查、線索研判等工作中進行規律探索，為監管部門在現場檢查、可疑交易甄別、風險評估等方面節約監管資源。

（4）嚴格管理數據，為監管提供信譽保障。大數據時代的數據安全管理是不容回避也是必須慎重對待的問題。監管部門的數據來源于不同系統、不同單位、不同行業、不同地域，其數據的多源性、廣泛性不可避免地涉及歸屬權、隱私權。敏感數據信息一旦被非法竊取利用，將讓監管部門面臨法律風險、道德風險和聲譽風險。

六、相關建議

1.以信息共享機制推進多方共同建立數據平臺。數據充分性是大數據分析和預測技術在反洗錢監管方面應用的前提，反洗錢監管部門在做好本系統內部數據收集的基礎上，除做好與公安、法院、檢察院、國家安全局、海關、稅務等反洗錢聯席會議成員單位間的數據信息的共享和交換，還應打破傳統數據源邊界，有重點地與其他行業如電信運營商、社交網絡、數據服務商等進行數據方面的共享和連接，多渠道、全方位獲取社會關系、市場資訊、輿情等背景信息。

2.構建反洗錢監管大數據分析系統。反洗錢監管大數據分析系統是大數據背景下提升反洗錢監管有效性的重要手段。反洗錢監管大數據分析系統應具有完整強大的系統架構、數據存儲、智能數據挖掘與分析及查詢與處理算法，既能集成反洗錢監管部門內部各類業務信息，處理傳統結構化數據，又具備處理文本、圖像、音頻、視頻等非結構化數據的能力。

3.加大大數據領域反洗錢人才培養。大數據的戰略意義不僅僅在于掌握海量的數據信息，而在于能對這些數據進行專業化處理，這就要求大數據的分析人員具有較高的業務水平，同時在數據管理、數據處理、數據挖掘等方面具有較強實力。培養兼具金融業務、信息技術和管理等多種知識技能的復合型人才，打造專業、高效、靈活的大數據分析團隊是反洗錢監管部門的一項緊迫的、長期的任務。

4.完善大數據安全及風險管控機制。大數據的多源性對反洗錢監管部門的信息安全工作提出了更高要求，除保護自己的信息外，要積極推動政府和相關機構盡快出臺管理制度，共同推動數據安全標準，規范信息整合與使用，加強自我監督和技術分享，建立主動事前防御的信息安全整體架構，確保在利用大數據的同時不會產生因信息泄露、不當使用、非法獲取等所帶來的風險。

參考文獻：

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[4] 李新安.大數據技術在反洗錢工作中的應用探討.時代金融，2014（7）

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