人民银行反洗钱报文报送,又称aml。本产品按照最新的人行3号令要求,对大额、可疑数据实现完整的流程管理,实现客户信息、账户信息及交易信息的有效管理。

产品背景

洗钱犯罪给世界各国带来了不可估量的损失和影响。追根溯源,洗钱者易在金融法律体系尚不健全的国家和地区活动,并趋于选择成本低、安全性高、风险小、便捷性强的方式。在我国,金融机构尤其是商业银行已成为洗钱的主要渠道。我国各商业银行虽然都能正确认识和处理好反洗钱与业务发展的关系,并且依法经营、依法履行反洗钱等有关职责与义务,但是在反洗钱内控机制及大额交易和可疑资金交易报文制度中仍存在大量漏洞。随着洗钱手段的多种多样以及洗钱活动特点的不断变化,我国各商业银行要完善制度漏洞,除制定更加完善的监控及汇报制度、提高金融系统工作人员识别可疑交易的能力之外,还需建立一个参数化、智能化,并能够通过自定义的规则和标准,灵活监控本外币、大额与可疑交易的反洗钱工具平台,以便更好地辅助工作人员进行反洗钱信息监控与报文。

2007年,中软融鑫第一版反洗钱监测系统诞生,经过多年的累积与沉淀、用户群体智慧集结。2016年12月,人行发布了三号令,目前中软融鑫已研发了全新的反洗钱监测平台v6版,崭新的反洗钱系统全面兼容人行历年发文制度且支持三号令制度要求。目前已有50余家金融机构客户群体,遍布全国16个省。

需求与实现
监测模型 精准识别

通过解析历史监管机构对洗钱犯罪的监测指引点,加入了指标、事件、场景、模型、类罪、案件这6大概念,确保系统分析结果的准确性。力求在海量明细数据中,精准地筛查出疑似洗钱行为的异常交易明细,确保业务人员精力的聚焦性。

系统采取监测力度最小化,真正地实现了业务人员可配置,使行内反洗钱工作更为规范与标准,实现了“从规则为本转变成风险为本”本质上的蜕变。

通过洗钱类型识别和分析不同上游犯罪的犯罪类型,合理地划分了监测模型归属,使其能够精准地匹配到十三类疑似犯罪类型(地下钱庄、非法集资、恐怖融资、腐败、贩毒、走私、诈骗、传销、赌博、非法票据等等),使金融机构能够及时向执法部门、金融监管机构提示洗钱风险情况,可有针对性地预防和打击洗钱犯罪。

数据质量 双管齐下

经过多年反洗钱项目建设经验,现在各银行普遍存在因数据质量差,导致反洗钱补录工作量巨大,使反洗钱工作人员头疼不已。中软融鑫反洗钱系统,坚持以客户为中心,解决客户痛点为首要任务,建立起两套数据质量自动完善、修复机制。

多源异构的数据模型,使金融机构原本杂乱无章的数据变的井井有条,基本实现大额报告免补录、可疑案例补录工作降到最低点。

中软融鑫有一套专业的数据自动修复模型,针对字段缺失的数据,修复模型能够以点带面的进行修复。例如:从身份证中,可以分析出客户年龄、户籍(省市县)、性别。 例如:通过交易对手信息,能够分析出“交易对手客户类型”,以此实现大额全免补录机制。

分析报表 应有尽有

中软融鑫经过多年的累积与沉淀,系统自带60余张报表,将各类表样抽取了共性,形成了产品级的报表,最大程度地满足各家银行针对反洗钱报表的要求,适用于行内各类场景(发文要求、非现场监管、反洗钱行内监管等等)。

计算引擎 致胜法宝

基于反洗钱业务的计算引擎,在运算性能、业务场景适应性、架构健壮性、可扩展性等诸多方面寻求最佳契合点,让反洗钱系统成为洗钱者的克星。例如:在500万客户、日均交易峰值100万笔时,当日计算耗时可控制在一小时以内。

沟通交流 便捷易用

反洗钱系统采取仿“微信”的内部沟通方式,让各银行人员简易使用、方便沟通,可完成系统内工作督办、信息交流、协查任务等,同时支持短信、邮件等通知方式。

知识传承 强大好用

反洗钱业务知识的学习与累积是十分重要的,但由于查询不便利,导致银行陷入虽拥有数据,但查不到的窘境。基于这样的情况,中软融鑫反洗钱系统内置知识库模块,采用主流的lucene技术,支持搜索word、excel、pdf内部的文字信息。极大地满足了客户的使用需求,真正实现了“拥有等于有用”!

客户舆情 自动生成

反洗钱系统针对可疑案例客户会自动生成客户舆情标签卡,也可以称其为“客户画像”。为了让用户能够简单直观地看出此案例交易主体的特性。例如:高风险、老年客户、企业高管、高风险地区客户等等。

交易行为分析 判断灵敏

反洗钱系统针对可疑案例客户会自动生成交易行为分析图,例如:去医院体检时,都会拿到验血的化验清单,清单内会详细说明,正常范围值,以及您的化验值。比如红细胞量,正常为10~20个,您的红细胞量为16个,属于正常。反洗钱系统基于这样的思想,将报告交易主体客户,所在的行业/职业,基于某些指标进行全行均值计算,再罗列出当前客户所对应指标的值。由此使您可以简单地判断,该客户是否存在交易行为异常情况。

黑名单系统 匹配分享

反洗钱监测平台内置黑名单系统,其包含黑、白、灰以及二十多类监测名单(道琼斯、路透社、人行发布名单等等),系统通过名单匹配模型,自动将名单内的数据与行内客户进行匹配,将匹配成功的客户信息供前台使用(评级、案例等)。系统同时保留第三方通信接口(webservice、http等),将系统内的名单信息、评级信息、案例等,供行内其他系统对接、查看。

中软融鑫在互联网上,部署了名单爬虫程序。程序会定期抓取互联网发文的黑名单信息(例如:新闻媒体发布的黑名单、公安部通缉等等),定期安排专业人员针对爬虫抓取的数据进行人工识别与分析,最终将形成名单补丁包,推送给各家银行。

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