反洗錢的未來一定是大數(shù)據(jù)分析

中國的銀行、金融機構以及準金融機構（以下統(tǒng)稱金融機構），在涉及到跨境資金轉移的時候，會面臨著更加嚴格的反洗錢以及反資助恐怖分子（以下統(tǒng)稱反洗錢）的合規(guī)監(jiān)管。

在繼續(xù)往下聊合規(guī)監(jiān)管這個問題時，我們似乎有必要區(qū)分一下反洗錢不合規(guī)與洗錢犯罪的區(qū)別，如果一個金融機構明知（甚至應當知道）其所服務的客戶有洗錢行為，仍然為其提供便利，進而達到了掩飾、隱瞞非法收入的來源和性質這樣一個可以洗錢罪入刑的程度，那么這個金融機構就是在實施犯罪行為而非我們所說的合規(guī)問題了。當一個律師在討論“知道”或者“應當知道”這個問題時，合規(guī)問題可能要升級到刑事責任問題了。

傳統(tǒng)的反洗錢合規(guī)管理工具，比如關聯(lián)性的數(shù)據(jù)庫管理體系（Relational Database Management System），已經(jīng)不能夠滿足現(xiàn)代金融業(yè)的反洗錢合規(guī)需求，尤其是在一個金融機構涉及到跨境資金轉移時，傳統(tǒng)的反洗錢合規(guī)管理工具更是顯得“捉襟見肘”。首先，參與到境外交易的金融機構所涉及的數(shù)據(jù)量被顯著地放大；第二，金融機構面臨著多語種的語言轉換，從而加大了反洗錢的合規(guī)難度；第三，原來看似不是那么重要的一些反洗錢合規(guī)需求（比如反資助恐怖分子的合規(guī)需求）一旦涉及境外交易就會變得急迫起來；第四，外國監(jiān)管機構的監(jiān)管要求可能比國內(nèi)的監(jiān)管要求更加嚴格，導致很多金融機構不適應。解決這些問題的更好的方法，換言之，升級合規(guī)管理體系來應對更嚴格的反洗錢合規(guī)義務，比較好的解決方案可能就是大數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個V， 數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性(Veracity)。大數(shù)據(jù)作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤“焦點”。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，大數(shù)據(jù)分析也應運而生。我們通過本文來看一看金融機構針對反洗錢合規(guī)的大數(shù)據(jù)分析有什么特點。

首先，得花錢投資來收集和儲存客戶數(shù)據(jù)

收集并儲存客戶數(shù)據(jù)當然會有成本支出。為了滿足監(jiān)管需求，金融機構必須要收集并儲存能夠滿足監(jiān)管需求的合規(guī)數(shù)據(jù)，但是這些合規(guī)數(shù)據(jù)對于大數(shù)據(jù)分析來說可能還不夠，一個金融機構應當考慮進一步細化它能從客戶那里所收集的數(shù)據(jù)-——有的金融機構已經(jīng)考慮在收集自然人客戶的聲音，作為聲紋數(shù)據(jù)收集保存起來。

進一步細化客戶的數(shù)據(jù)貌似吃力不討好，其實，這些金融機構所收集到的數(shù)據(jù)也是資產(chǎn)，可以讓金融機構朝著定制化的方向更加精準地研發(fā)以及提升服務產(chǎn)品來匹配客戶的需求，從而起到“一石二鳥”的作用。

其次，數(shù)據(jù)儀表化

數(shù)據(jù)儀表化是指把那些與合規(guī)管理相關的數(shù)據(jù)通過人性化的、一看就懂的儀表盤的方式予以展示，從而實現(xiàn)人機對話。

第三，數(shù)據(jù)去重（Deduplication）

數(shù)據(jù)會重復，所以要去重，從而能夠節(jié)省數(shù)據(jù)儲存空間及費用，并提高大數(shù)據(jù)分析的實時性、有效性。

數(shù)據(jù)去重對于反洗錢來說還有一個非常實際的效用，那就是能夠發(fā)現(xiàn)一個涉嫌洗錢的公司或者個人是否開了多個賬戶從而方便洗錢。

第四，數(shù)據(jù)來自于多個渠道

大數(shù)據(jù)分析除了我們前面所說的數(shù)據(jù)量大之外，還體現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源廣泛。就一個客戶而言，如果針對它、他或她的數(shù)據(jù)來自于多個渠道，且這些渠道本身的差異化巨大，那么其分析和挖掘出來的結果才會形成這個客戶的全息圖景，從而更加真實并具有前瞻性。

為了讓數(shù)據(jù)量足夠大，一個金融機構也許還得向其他第三方去調(diào)取數(shù)據(jù)。所以應當有串聯(lián)系統(tǒng)，把各個不同的數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)串聯(lián)起來進行分析。

最后，向人工智能演變

人工智能，相對于一個數(shù)據(jù)分析平臺而言，具有自我學習、糾錯、成長的功能。大數(shù)據(jù)分析再加上日益現(xiàn)代化的分析技術就會使得大數(shù)據(jù)分析朝著人工智能的方向發(fā)展，從而使得大數(shù)據(jù)分析能夠更加精準地管控洗錢風險。

總之，大數(shù)據(jù)分析對于一個金融機構的反洗錢合規(guī)而言是“最佳實踐”（Best practice），其實對于一些其他銀行及金融機構的業(yè)務（比如信貸風控）而言也是如此。這個最佳實踐還可以應用到其他行業(yè)的其他應用（比如任何行業(yè)的客戶營銷、賄賂風險與欺詐風險防范）。從這個角度講，大數(shù)據(jù)分析豈止是反洗錢的未來？它一定也是銀行業(yè)甚至其他行業(yè)的未來！