前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的商業銀行反洗錢內部審計建模思路，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
近年來，國內外多家金融機構受到了來自監管部門的反洗錢指控，國外如匯豐銀行、法國巴黎銀行、德國商業銀行、意大利圣保羅銀行均因反洗錢措施不力被美國監管部門處以罰款，巴基斯坦最大銀行哈比銀行甚至因此退出美國市場。國內大型商業銀行的海外分行也多次受到當地監管部門的反洗錢調查，其中包括中國銀行米蘭分行、中國工商銀行馬德里分行以及中國建設銀行紐約分行等，對中國銀行業的國際聲譽造成較大的影響，因此，提升反洗錢水平是實現我國商業銀行與國際接軌的必要手段。而在反洗錢活動中，作為第三道線的內部審計部門扮演著重要角色。商業銀行反洗錢三道防線如圖1所示。
一、大數據應用在商業銀行反洗錢內部審計中所具備的優勢
隨著科技創新的發展，洗錢行為呈現出手段專業化、主體組織化、資金來源多元化等新特點，商業銀行內部審計也需要引入新手段或方法來適應新形勢的需要，如借助于大數據分析手段來分析問題、查找漏洞、防控風險。
1.大數據應用是實現內部審計全覆蓋的有效路徑
一方面，在傳統的商業銀行反洗錢內部審計模式下，由于人力、物力等資源有限，審計人員一般采用抽樣審計，通過部分樣本的審計結果來推測總體情況。另一方面，金融機構普遍開展的分區域、分業務的反洗錢工作將洗錢風險評估局限在一定的特定范圍，對跨境、跨省、跨行的洗錢活動難以準確把握。而大數據技術的應用可以打破“用抽樣樣本推斷總體”的傳統審計思維方式，實現審計廣度和深度的拓展，消除監督盲區，助力審計全覆蓋的實現。
2.大數據全量分析是對客觀事實還原的有效手段
隨著網上銀行、手機銀行等電子支付手段的廣泛應用，洗錢資金在不相關的客戶群體間流動更為快捷、方便，使洗錢的數據呈現碎片化的特征，如果依靠傳統審計手段，只能進行局部分析，而大數據全量分析手段的應用可以將信息碎片有效銜接。
3.大數據審計是實現實時提供監督服務職能的有效途徑
由于側重于事后或周期性的審計，傳統的商業銀行反洗錢內部審計在時效上存在一定的滯后性，如某些商業銀行由于分支機構過多，受人力資源、地域的限制，并不能隨時隨地開展現場內部審計活動，而洗錢犯罪活動隨時隨地都會發生，一旦遭遇監管機構的調查，難免會遭受處罰，影響內部審計的監督服務職能。大數據在反洗錢內部審計中的應用有助于突破時間、空間的局限，實現實時提供監督服務職能。
二、大數據環境下反洗錢審計模型構建的幾個思路
1.構建大數據模型的數據基礎
大數據環境下的內審變革對商業銀行內部審計的影響主要體現在數據采集、數據挖掘及審計成果應用三個方面，而這三方面均以大數據平臺作為支撐。大數據分析的對象是“數據”，而數據的量級也決定了大數據分析的等級，當前商業銀行業務品種繁多、產品系統眾多，交易數據也呈海量式的增長，有的商業銀行審計數據庫甚至達到幾百T的規模，存在著大量潛在有用的信息資源，為使這些數據的價值發揮最大化，需要搭建一個統一的內部審計數據平臺，以對這些分離數據進行統一采集存儲形成大數據集合、開展綜合大數據挖掘，用平臺來實現跨數據庫、跨系統、跨地域式的綜合數據訪問和分析。
模型是商業銀行進行大數據分析的主要抓手，為了有效地開展反洗錢內部審計，基于大數據所構建的模型可發揮重要的作用。反洗錢模型構建主要從資金交易、制度執行等方面著手，下面舉例詳細說明。
（1）資金交易類模型
該類模型主要根據商業銀行賬戶資金可追蹤的特點，從客戶的資金交易流水提取反洗錢的相關疑點線索。模型一——涉毒反洗錢模型個人賬戶在網絡交易平臺支付加速了販毒活動的擴散蔓延，國內部分地區販毒問題突出，區域性、家族化、流動性等特征明顯，通過金融機構轉移、清洗犯罪所得的趨勢亦較為明顯。對于交易洗錢的現象，內審人員通過建立模型對上述疑點進行分析，具體步驟包括不限于：調取個人賬戶交易明細；根據持卡人身份證號碼前四位或前六位篩選出來自或開戶地在涉毒高危地區的客戶，如整治重點地區、境內外流販毒問題突出地區、國家禁毒委決定掛牌整治地區的持卡人，在此基礎上提取其個人交易明細；提取交易摘要的關鍵字包括“多多”（即“鹽酸曲馬多”）、“嘎嘎”“開心水”“開心粉”“麻果”、“郵票”等涉毒黑話字眼的個人賬戶交易明細。模型二——老年人銀行卡異常交易模型針對部分不法人員批量組織老年人開卡用于洗錢的現象，可以根據老年持卡人不太可能有較頻繁的交易或網銀、掌銀交易的特點，通過設定借記卡持有人的年齡來提取異常交易線索，具體步驟包括不限于：調取個人賬戶交易明細；根據開戶人身份證提取年齡較大仍有多筆交易的線索，如提取年齡大于90歲的老年人年交易筆數大于200筆，交易金額大于1000萬元的線索；提取70歲以上持卡人的借記卡通過網銀、掌銀渠道有多筆且總交易額較大、過渡性明顯的交易；提取70歲以上持卡人的交易大部分集中在凌晨的賬戶，如在多次于凌晨在ATM存取款。
（2）制度執行類模型
該類模型主要是從制度的設計及執行出發，尋找制度的設計缺陷或執行中的問題。模型一——自然人高風險客戶分析模型此類風險是由于在客戶開立賬戶時未嚴格履行“了解你的客戶”的制度規定，導致在未核實客戶洗錢風險的情況下為客戶開立賬戶。尋找此類線索構建的模型步驟：提取反洗錢高風險等級自然人客戶名單；提取上述自然人新開立借記卡等賬戶的線索。模型二——向洗錢高風險法人客戶發放超權限審批貸款模型商業銀行與洗錢高風險客戶建立信貸業務關系時應受到嚴格審批，向此類客戶新發放貸款應由調查及審批人員對客戶的洗錢風險進行詳細調查，并在調查、審查報告中反映，最后提交有權審批行審批。現實中往往存在調查不盡職、超權限審批等違反制度的情況。構建模型步驟：將“人民銀行要求協查的涉嫌洗錢”“涉嫌虛假出資被作為重大可疑上報”等疑點的高風險客戶名單導入系統并與經營行新發放貸款客戶名單匹配；篩選上述客戶新發放的法人貸款審批流程未提交有權行審批的線索；進一步分析經營行在調查報告、審查報告中是否有對反洗錢風險進行提示。
三、大數據環境下反洗錢審計模型構建的展望
1.完善軟硬件平臺建設，提升模型運行效率
商業銀行反洗錢模型成功有效的運行離不開軟硬件平臺的支持，但目前仍然存在著軟硬件平臺建設跟不上審計業務需求的情況，如數據分省存放、系統運行效率低、基礎數據遷移導入滯后、模型不能自動批量運行等缺陷，導致審計模型運行效果較差，所以模型開發人員需要一個能夠支撐海量數據處理、兼具專業性和易用性的工作平臺，從而能夠進行高效率的數據分析與建模。
2.打破數據信息壁壘，構建模型運行基礎
解決數據缺失等數據質量問題是大數據應用的關鍵，也直接影響模型運行效果，例如反洗錢審計在很多情況下需要追蹤客戶的資金流向，完整的資金鏈條才能將線索清晰地展現出來，審計人員才能進行有效的判斷。如果能夠完善機構間信息共享平臺和機制，打破商業銀行內外部機構間的信息壁壘，則更有利于提升模型運行效果，打擊跨機構、跨行業的洗錢犯罪行為。
作者:韓兵 單位:中國農業銀行審計局廣州分局
