什么是反洗钱交易监控？

必须进一步调查反洗钱交易监控系统 (TMS) 发现的可疑交易。此项调查有助于区分需要在可疑活动报告 (SAR) 中上报执法部门的非法活动，以及那些看似非法但实际上并不违法的潜在误报。

从较高层面来看，AML 交易监控：

• 对客户交易数据进行精密的实时监控，扫描并标记任何可能符合已知洗钱类型的模式。

• 识别危险信号，例如异常的交易量和速度、涉及高风险国家或地区的活动。它还可以识别可能出现在监视名单和制裁名单上的实体、与客户典型风险状况不符的活动等等。

• 纳入或集成一系列先进的金融科技（金融技术）自动化解决方案和数据合规最佳实践，例如交易处理系统 (TPS)、欺诈检测工具、风险评估和风险评分。它还集成了案例管理和交易管理方法，帮助合规团队优化工作流，满足客户对安全金融服务日益增长的需求，并满足严格的监管要求。

几乎所有（如果不是全部的话）金融机构（例如银行、信用社、加密货币交易所及其他提供金融服务的组织）通常在法律上都被要求执行一定程度的交易监控。这一流程是更广泛的反洗钱战略的一部分，用于保持合规性。

随着金融犯罪的范围和严重程度不断增加，提供反洗钱合规解决方案的提供商继续增加其产品以满足不断增长的需求。根据最近的 MarketsandMarkets 报告，到 2028 年，交易监控市场预计将达到 68 亿美元。

洗钱是指通过多种非法手段将非法活动所得收益伪装成合法途径获得资金的行为。

本质上，从犯罪活动中获得的“黑钱”会通过中介机构进行“洗钱”或清洗。然后，洗钱可以用于合法购买、投资或交易。

洗钱是犯罪分子以及受到制裁的组织或犯罪组织中的常见行为，他们借此规避起诉和纳税，同时也为进一步的犯罪活动（如走私或恐怖主义融资）提供便利。

根据联合国药品和犯罪问题办公室的数据，洗钱资金估计占全球 GDP 的 2-5%，即每年洗钱约 8,000 亿至 2 万亿美元。

洗钱通常涉及三个步骤：

1. 置入：通过非法或不正当手段获得的“黑钱”被投入合法的金融体系，例如通过大额现金银行存款。
2. 分层：为了掩盖非法资金的来源并与理论上可识别的账户持有人拉开距离，资金通过一系列复杂的金融交易被转移。分层可以通过在不同的银行账户之间转移资金、将现金转换为其他资产或通过各种空壳公司和离岸账户转移资金来实现。
3. 整合：经过分层处理的资金通过各种方式重新进入合法经济，例如房地产、奢侈品或其他类型的资产。这些资产随后可以被出售或转换回现金，以继续分层过程，或直接被使用或消费。

洗钱这一类别可以指任何掩盖资金非法来源的方法。犯罪分子使用各种计策洗钱，包括：

• 拆分存款：将大额现金存款拆分为多个小额存款，以避免触发报告要求。

• 空壳公司：洗钱者设立或利用现有的空壳公司（仅存在于拥有其他空壳组织、几乎没有合法业务的公司）将非法资金通过多个实体流转。通过这种计策，他们制造了一个复杂而混乱的所有权链条。

• 现金密集型企业：投资或创办处理大量现金的企业，例如洗衣店或餐厅，为洗钱者提供了将非法收入与合法收入混合的机会。由于监管机构难以核实此类企业报告的利润是否与实际销售或提供的服务相符，洗钱者可以将非法资金掺入利润中，并虚假宣称总金额来源合法。

• 加密货币：虽然通常不是完全匿名的，但去中心化的区块链科技和比特币、门罗币等虚拟货币为犯罪分子创造了掩盖其资金来源和所有权的机会。虽然大多数合法的加密货币交易所都有自己的反洗钱政策，但有些交易所的标准更为宽松，从而吸引了犯罪分子。

• 赌博：在线和传统赌场都可能被用于洗钱。该过程包括将非法资金转换成筹码，用其中的一小部分筹码进行赌博，然后将剩余的筹码兑现并报告为合法奖金。

洗钱造成的经济和社会后果是多方面的。未能有效防范洗钱的组织，无论是出于故意还是无意，都会削弱公众对金融机构的整体信任。

以洗钱为目的进行的大额投资或资产交易可能扭曲经济增长模型，造成虚假的或夸大的资产价值，并将资金从更具生产性的投资中转移出去。更糟糕的是，洗钱会进一步助长犯罪和腐败。反洗钱政策宽松的司法管辖区更有可能出现犯罪率上升。

为打击全球洗钱活动，地方和国际法律机构与各国政府和金融机构合作，共同执行反洗钱法律、法规和可疑活动报告要求。

为了应对现代金融犯罪的巨大规模和复杂性，金融机构和私营部门解决方案都在大量投资反洗钱交易报告系统及其他类型的 AML 软件。

商业研究公司预计，到 2025 年，全球反洗钱软件市场（包括交易监控软件）将增长到 32 亿美元。这一增长源于对实时检测日益增长的需求，以符合更严格的反洗钱法规，且趋势表明采用人工智能驱动的解决方案正呈现显著增长。

反洗钱交易监控的基础建立在对大量交易数据的持续分析之上。通过建立定期交易模式，银行和金融机构可以识别偏离标准法律行为的情况。

根据规模、用途、位置及其他各种因素，交易监控解决方案可能需要进行独特的校准，以满足特定金融或银行机构的需求。虽然反洗钱交易监控系统的具体要求没有严格定义，但大多数 AML 交易监控系统通常包含以下关键组件。

现代反洗钱交易监控系统结合了：

• 基于规则的逻辑：系统根据预定义规则（例如活动阈值或模式，如存款金额或交易地点）运行并触发警报。

• 高级分析：数据驱动的反洗钱交易监控系统越来越依赖于先进的分析工具，例如 AI 和 ML 算法，这些工具可以分析大型数据集并发现可能未被检测到的模式。

由于并非所有交易都需要同等程度的审查，采用基于风险的 AML 交易监控方法有助于组织更好地将资源分配给可能具有更高风险的客户和交易。客户资料、地理位置和交易类型等考虑因素有助于反洗钱交易监控系统评估客户风险并优先发出警报。

交易监控只是完整的反洗钱策略的一部分。以下是一些其他最佳实践：

• 了解你的客户 (KYC)：KYC 法律和法规要求金融机构核实客户身份及其账户性质。

• 客户尽职调查：客户尽职调查要求银行或信用卡公司等金融机构持续核实客户信息的合法性。如果任何可疑活动需要进一步调查，客户尽职调查被证明是创建可靠审计跟踪的重要实践。

• 制裁筛查：作为交易监控过程的一部分，反洗钱策略最佳实践要求组织不仅筛查交易中的异常行为，还要筛查受制裁的个人和实体。

• API 集成：现代 AML 交易监控系统专为 API（应用程序编程接口）集成而设计，以促进各种软件、应用程序和接口之间的数据共享。

现代反洗钱交易监控系统利用了与基于规则的系统和高级分析相关的广泛技术和方法。虽然并非所有反洗钱监控系统都是相同的，但这些是一些较为常见的科技。

• 基于规则的操作使 AML 系统能够制定交易监控规则，对任何可能超过预设限额（无论是金额还是频率）的交易进行标记。

• 这些类型的控制有效且易于设置。然而，这些系统可能产生误报，需要额外调查以核实特定交易是否违反了反洗钱法规。

• 统计行为分析使机构能够建立定期的交易活动基线。异常检测工具使用这些基线来标记偏离规范的行为。

• 行为建模方法使反洗钱交易监控系统能够随时间跟踪活动趋势，并在条件变化和发展时进行调整。客户细分有助于为不同类型的客户建立基于风险的方法。

• AML 交易监控系统采用各种类型的 AI 和 ML。

• 监督学习模型使用具有已知结果的历史数据来训练算法，以检测洗钱行为。

• 无监督学习模型还用于识别新的可疑模式，而无需依赖预先标记的数据。

• 结合多种形式的 AI 和 ML，可以使反洗钱交易监控系统随着时间的推移不断改进，适应新的和正在出现的威胁。

• 借助可扩展的云解决方案，组织可以对海量数据进行实时监控。

• 可视化工具帮助组织更好地了解其网络上的账户和活动。

• 关系映射技术有助于可视化账户与实体之间的关联，并揭示任何潜在的隐藏网络。