金融机构如何做好“反洗钱”工作？ 对接保险工作怎么处理客户关系

银行“反洗钱”管理四大核心思路：意识、管控、评估及体系建设

反洗钱是维护金融安全的重要工具，是控制金融体系风险的重要制度安排。目前，众多金融机构已经将洗钱和恐怖融资风险管理纳入了全面风险管理体系，建立了一整套完整的反洗钱监测报送系统。在常规的反洗钱监测报送流程中，在交易日结束后，会将交易数据传送到反洗钱系统，经过可疑模型筛选出可疑客户以及对应的交易数据，推送给反洗钱相关工作人员。工作人员需要在一定时间内，完成对数量庞大的判定为参与洗钱活动的客户及相关交易数据进行审查，这时往往需要联系到客户本人进行身份核实以及交易信息验证，因此人工成本高昂，效率较低。

如何提升银行“反洗钱”管理效率，不妨遵从以下四个核心思路：

一是切实提升反洗钱意识。应该重新认识并重视反洗钱工作，反洗钱工作不再是单纯的满足监管报送，而是要落实到金融机构全面的风险管理体系。例如，在反洗钱工作中需要大量的数据支撑。目前，许多金融机构通过IT信息系统推动数据治理体系建设、提升数据质量已经有了明显的成果，但从整体来讲，仍然存在：数据多源管理，缺少专业监督和控制的组织；数据片面、分散、不标准，无法形成全面、准确、及时的管理应用。

由此，在这些基础数据的管理缺乏上，进而造成了数据无法高效共享整合、无法深度应用挖掘、无法形成数据生命周期管理，同时也就造成了数据安全的疏漏。这首先就需要将反洗钱工作融入到日常工作的方方面面，从领导层到具体业务人员都树立风险意识，法律意识及合规意识，通过组织反洗钱培训，及时了解各项法律法规最新要求，掌握反洗钱工作必备技能，增强反洗钱工作的责任感和使命感。

二是要做到全流程风险管控。从与客户建立业务关系时的客户尽职调查和风险评估，到客户发生业务关系时的实时风险监测，再到事后客户交易的监测和跟踪，要确保做到事前、事中、事后全业务流程的风险管控。

三是积极开展反洗钱自评估。金融机构要建立健全与金融机构自身经营性质和规模相匹配的自评估方法、指标和流程，从客户、产品、渠道、地域不同维度进行自评估，评估过程中如发现产品或渠道存在相应的风险，要建立相应的控制措施，防范风险的发生。风险自评估工作就是发现风险并进行管控，做到遏制和预防洗钱风险的发生。

四是强化内控体系建设。针对监管新规要求，金融机构应逐步完善自身内控体系。落实反洗钱法规涉及大量人员、制度和数据，单纯依靠人工很难做好反洗钱工作。因此，金融机构需逐步融合新兴技术不断提升业务流程自动化水平，包括客户尽职调查，自动生成风险评估报告，自动化处理流程等，不断提升反洗钱工作的效率和系统控制水平。

因此，领雁科技为适应“反洗钱、反恐禁毒、反欺诈、案件防控”的“三反一防”管理理念，坚守风险为本理念，广泛吸收国内外先进理念，打造了涵盖洗钱风险管理、数据风险管理、监管合规报送、内控合规管理、模型深度管理、智能应用集成的反洗钱工作管理六大能力中心，实现了“客户洗钱风险监控甄别、反洗钱数据监管报送”的“两线一点”目标。面向客户洗钱风险及反恐融资业务主线，建立起客户身份识别、行为监测、风险分析、尽职调查、风险评估、跟踪监控、交易报送、名单回溯筛查等全方位客户画像及洗钱风控管理机制。

科技赋能反洗钱风控，助力接轨国际反洗钱要求

人工智能、图数据库、大数据探索引擎、NLP、隐私计算等技术的快速发展给金融机构持续探索提升反洗钱风控效能带来了强大助力。

例如，反洗钱的一大难点在于数据整合及分析，当下线上可以7×24小时不间断交易，对反洗钱监测分析的时效性和处理能力提出了更高的要求，领雁科技利用AI和大数据技术为这一问题的解决提供了有效“利器”，AI短时间内会与专家模型相辅助，帮助金融机构提升数据的精准度；图数据库技术可以进一步探索资金流向和客户关系透视图等，为业务人员提供可视化分析工具；大数据探索引擎技术可以实现海量数据的快速匹配和检索，为反洗钱事中监测提供了技术支撑，可快速完成黑名单数据筛查等工作；自然语言解析NLP技术可用于文本分析，以快速匹配可疑名单；隐私计算在未来反洗钱应用会有很大空间，通过共享工商、税务、海关等公共数据，协助金融机构开展客户尽职调查、辅助数据模型判断等，为金融机构满足新形势下的监管要求提供一站式技术解决方案。

特别是在客户风险识别、交易风险识别以及可疑案件甄别三方面，领雁科技基于主体画像的可视化客户识别与分析方法，运用大数据技术建设反洗钱全息数据，基于反洗钱全息数据构建主题画像、基于主题画像实现可视化客户识别与分析。基于资金网络的异常交易关联追溯方法，综合考虑发现的资金网络，构建关联的、综合的场景。以交易流水为依据，追踪资金流向，识别客户群体，以账户为点，以交易为边进行构造。然后对多边的网络进行