《證券日報》記者從券商處獲悉，為有效防范化解洗錢和恐怖融資風(fēng)險，近日，中國證券業(yè)協(xié)會（以下簡稱“中證協(xié)”）組織起草了《證券公司反洗錢可疑交易報告數(shù)字化運用示范實踐（征求意見稿）》（以下簡稱“示范實踐”），正在行業(yè)中征求意見。

已有4家券商受罰

一直以來，反洗錢工作通過構(gòu)建金融系統(tǒng)預(yù)防體系、完善洗錢風(fēng)險管控制度、穿透監(jiān)測異常資金流動、打擊違法資金活動等手段，在防范化解金融風(fēng)險攻堅戰(zhàn)中發(fā)揮事前預(yù)警、事中監(jiān)測和事后追蹤的重要作用。為更好地指導(dǎo)證券行業(yè)開展反洗錢可疑交易報告工作，引導(dǎo)券商優(yōu)化洗錢和恐怖融資風(fēng)險管理資源配置，提高防范遏制洗錢及相關(guān)犯罪的有效性，根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)、監(jiān)管規(guī)定，中證協(xié)組織起草了上述示范實踐。

當(dāng)前，券商主要采用“單一規(guī)則預(yù)警+人工分散作業(yè)”的模式開展可疑交易報告工作，該模式無法有效監(jiān)控預(yù)警涉嫌洗錢相關(guān)犯罪行為。近年來，券商因反洗錢工作落實不到位而收到監(jiān)管部門“罰單”的情況時有發(fā)生。據(jù)《證券日報》記者統(tǒng)計，去年至今（截至3月18日），至少已有4家券商及相關(guān)人員因反洗錢工作相關(guān)問題受到處罰，且均為“雙罰制”，罰款金額總計超過1000萬元。

例如，中國人民銀行浙江省分行2月17日發(fā)布的行政處罰決定信息公示表顯示，某券商因未按規(guī)定履行客戶身份識別義務(wù)、未按規(guī)定報送大額交易報告或者可疑交易報告，被處以195萬元罰款。時任該券商合規(guī)部副總經(jīng)理、合規(guī)總監(jiān)的兩位工作人員分別被處以4萬元、4.1萬元罰款。2024年，3家頭部券商因反洗錢工作不到位分別被處以395萬元、349萬元、159萬元罰款，相關(guān)工作人員均同步受到處罰。

近年來我國經(jīng)濟保持穩(wěn)中有進的良好態(tài)勢，但防范化解金融風(fēng)險任務(wù)依然艱巨。為此，券商應(yīng)進一步運用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)字化手段賦能反洗錢可疑交易報告工作，切實提升券商洗錢和恐怖融資風(fēng)險管理能力，充分發(fā)揮金融情報價值。

示范實踐從業(yè)務(wù)和技術(shù)融合的角度出發(fā)，一方面基于法律法規(guī)規(guī)范、洗錢典型案例、甄別實踐經(jīng)驗等，指導(dǎo)券商建立一套適用于證券行業(yè)洗錢風(fēng)險特征的專家規(guī)則模型與可疑報告流程；另一方面利用大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、圖譜等數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，以數(shù)字化賦能可疑交易甄別與報告實踐，幫助券商實現(xiàn)防控洗錢和恐怖融資風(fēng)險、提升可疑報告工作效率、降低機構(gòu)時間及人力資源投入成本等目標。

建立健全反洗錢履職模式

總體來看，示范實踐旨在為券商開展可疑交易甄別和報告工作提供借鑒和參考。券商可以參考示范實踐，制定與自身規(guī)模、風(fēng)險特征、管理資源等相適應(yīng)的可疑交易監(jiān)測、甄別和報告機制，建立健全“風(fēng)險為本”的反洗錢履職模式。

示范實踐具體包括兩個部分：一是通用方法論，從數(shù)據(jù)治理、模型構(gòu)建、甄別報告、配套機制四個方面總結(jié)了一套適用于證券行業(yè)可疑交易報告工作的通用方法論；二是提供兩家券商（以下簡稱“A券商、B券商”）開展可疑交易報告的工作實踐，為行業(yè)機構(gòu)開展相關(guān)實踐提供有益經(jīng)驗和借鑒。

例如，A券商建立了以“洗錢風(fēng)險自評估”為基礎(chǔ)、“內(nèi)控管理”和“義務(wù)履行”一體兩翼的反洗錢工作體系。對比原有工作平臺，A券商可疑交易報告數(shù)量從近三年的年均4筆增加到2024年的24筆。

通過反洗錢機器學(xué)習(xí)項目，B券商成功預(yù)警并上報了多份可疑交易報告，涵蓋了洗錢、貪腐等多種涉罪類型。例如，某客戶觸發(fā)反洗錢機器學(xué)習(xí)無監(jiān)督涉嫌洗黑錢預(yù)警，系統(tǒng)提示從“非常低的成交轉(zhuǎn)賬金額比”方面加強分析。B券商通過盡職調(diào)查發(fā)現(xiàn)，該客戶存在頻繁劃轉(zhuǎn)資金而少證券交易、多次清空賬戶、無合理原因意圖銷戶等可疑特征，判斷該客戶疑似利用銀證轉(zhuǎn)賬通道清洗資金。

當(dāng)前，深化應(yīng)用機器學(xué)習(xí)、人工智能等新型技術(shù)逐漸成為金融行業(yè)反洗錢工作發(fā)展的新趨勢，多家券商正在展開行動。例如，長江證券股份有限公司升級改造反洗錢系統(tǒng)，完成反洗錢檢查數(shù)據(jù)接口開發(fā)，及時將可疑交易報送至新版報送端口；開發(fā)完成非經(jīng)紀業(yè)務(wù)反洗錢管理系統(tǒng)；新增疑似場外配資監(jiān)控模型、對敲交易監(jiān)控模型、內(nèi)幕交易操縱市場監(jiān)控模型等可疑交易監(jiān)控系統(tǒng)，擴大可疑交易監(jiān)控范圍。