殷中強，韓 躍

（1．中國人民銀行濟南分行，山東濟南 250021；2．山東財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院，山東濟南 250014）

風(fēng)險矩陣法在金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險評估中的應(yīng)用

殷中強1，韓 躍2

（1．中國人民銀行濟南分行，山東濟南 250021；2．山東財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院，山東濟南 250014）

準確識別金融產(chǎn)品面臨的洗錢風(fēng)險，判斷各類洗錢風(fēng)險的程度，并依此形成對反洗錢工作資源的合理配置，完善洗錢風(fēng)險控制手段，降低洗錢威脅，是落實“風(fēng)險為本”工作方法的重要手段，也是提高反洗錢工作整體有效性的重要途徑。將風(fēng)險矩陣方法應(yīng)用于金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險評估，設(shè)計了風(fēng)險評估流程，通過構(gòu)建產(chǎn)品洗錢風(fēng)險集、危害度集和事件發(fā)生概率集，運用頭腦風(fēng)暴法和Borda排序法，對金融產(chǎn)品的洗錢風(fēng)險進行評估，最終清晰展示各風(fēng)險點的風(fēng)險水平并形成應(yīng)對方案。應(yīng)用本方法對某金融機構(gòu)網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)進行洗錢風(fēng)險評估，證明此方法在現(xiàn)實工作中切實可行。

風(fēng)險矩陣；洗錢風(fēng)險；Borda序值

2007年6月，我國正式加入了反洗錢金融行動特別工作組（Financial Action Task Force on Money Laundering，簡稱FATF），從此，我國在該組織的指導(dǎo)下全面推行反洗錢活動，并接受該組織的定期評估。在FATF的40＋9項建議中，“風(fēng)險為本”的工作方法一直是最重要和最基本的工作方法。2012年2月，F(xiàn)ATF通過了《反洗錢、反恐怖融資和反擴散融資國際標準》，進一步強化了“風(fēng)險為本”的反洗錢工作原則，要求各成員國采取更加靈活的措施，有效地分配資源、實施與風(fēng)險相適應(yīng)的預(yù)防措施，最大限度地提高反洗錢工作的有效性。此標準對我國反洗錢監(jiān)管部門以及各反洗錢義務(wù)主體，在洗錢風(fēng)險的監(jiān)測、防控和管理方面提出了更高要求?？陀^形勢要求我們要對具體金融產(chǎn)品的洗錢風(fēng)險狀況進行更為精確的識別和掌握，以便有針對性的完善洗錢風(fēng)險防控措施，提升工作成效。將風(fēng)險矩陣方法引入對各類金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險的評估，可以使我們更加準確地識別和掌握每類金融產(chǎn)品面臨的洗錢風(fēng)險狀況，并依據(jù)評估結(jié)果，合理配置反洗錢工作資源，有針對性地強化風(fēng)險防控措施，降低洗錢威脅，對提高我國反洗錢工作整體有效性具有重要意義。

一、相關(guān)研究文獻綜述

風(fēng)險矩陣法是在項目管理過程中識別風(fēng)險重要性的一種方法，并能對項目風(fēng)險潛在影響進行評估。這種方法是美國空軍電子系統(tǒng)中心（Electronic Systems Center）的采辦工程小組于1995年4月提出的，并在后期的大量項目中應(yīng)用風(fēng)險矩陣方法對項目本身的風(fēng)險情況進行評估［1］。1998年，Paul、Garvey和Lands發(fā)表了“risk matrix：an approach for identifying，assessing and ranking program risks”的文章［2］，系統(tǒng)介紹了風(fēng)險矩陣的基本原理和應(yīng)用方法；此后，風(fēng)險矩陣法作為項目風(fēng)險管理的一個重要方法迅速傳播，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴大，其使用方法也得到不斷充實和擴展。2004年2月，劉國靖和張蕾［3］將風(fēng)險矩陣方法引入到商業(yè)銀行信貸項目的風(fēng)險評估中，他們將貸款風(fēng)險分解為客戶信用風(fēng)險、政策法規(guī)風(fēng)險、環(huán)境風(fēng)險和項目自身風(fēng)險等4個風(fēng)險項，并對每個風(fēng)險模塊賦以權(quán)重；再通過不同信用等級客戶對應(yīng)于各個風(fēng)險模塊的違約概率，形成每個風(fēng)險模塊對應(yīng)的風(fēng)險級別，將風(fēng)險模塊的風(fēng)險等級量化；最后通過各風(fēng)險模塊的權(quán)重，累加得出信貸項目的整體風(fēng)險水平和整體違約概率。隨后，張蕾和梁志棟［4］又通過該模型對巴塞爾預(yù)期損失模型在實際應(yīng)用中進行了進一步修正；2012年2月，李力［5］將風(fēng)險矩陣模型引入BOT－TOT－PPP項目融資風(fēng)險評估；2013年4月，劉琳［6］應(yīng)用風(fēng)險矩陣方法，對人民銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險進行了實證評估；2013年，楊仕剛和王三明［7］將風(fēng)險矩陣分析法引入到化工領(lǐng)域的危險與可操作性分析（簡稱HAZOP）之中。此外，風(fēng)險矩陣方法在橋梁施工、人力資源管理、知識產(chǎn)權(quán)保護、災(zāi)害預(yù)防管理等風(fēng)險管理領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用?？傮w來看，風(fēng)險矩陣方法作為一種簡單、易用的結(jié)構(gòu)性風(fēng)險管理方法，在風(fēng)險管理實踐中具有以下優(yōu)點：①可識別哪一種風(fēng)險是最為關(guān)鍵的風(fēng)險；②加強風(fēng)險管理要求、風(fēng)險管理技術(shù)和風(fēng)險水平之間關(guān)聯(lián)性的分析；③允許持續(xù)動態(tài)評估和管理風(fēng)險；④為風(fēng)險管理提供詳細的可供進一步研究的歷史記錄。但是，從目前來看，鮮有文獻將風(fēng)險矩陣方法引入到對金融產(chǎn)品的洗錢風(fēng)險分析與管理之中。

國內(nèi)針對洗錢風(fēng)險的研究多從金融機構(gòu)性質(zhì)或其業(yè)務(wù)特點出發(fā)，采用定性分析的方式，對金融機構(gòu)或其產(chǎn)品進行洗錢風(fēng)險分析，并提出應(yīng)對建議。定性分析的方式雖然能夠一定程度地揭示金融業(yè)務(wù)存在的洗錢風(fēng)險，但是無法對產(chǎn)品的整體風(fēng)險大小進行度量，也無法對每個產(chǎn)品的風(fēng)險環(huán)節(jié)的重要性進行明確排序。更為重要的是，傳統(tǒng)定性分析的方法，無法為金融機構(gòu)或者反洗錢監(jiān)管部門提供一個標準化的操作工具和評估流程，難以將各類金融產(chǎn)品所面臨的洗錢風(fēng)險進行準確離析和規(guī)范展示。由于對洗錢風(fēng)險的識別與管理與其他諸多領(lǐng)域內(nèi)的項目風(fēng)險管理本質(zhì)相近，本文試將風(fēng)險矩陣分析法應(yīng)用于金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險評估實踐中，通過構(gòu)建以風(fēng)險危害性、事件概率及二維矩陣評級為主要流程的風(fēng)險評估模型，形成結(jié)論相對清晰、易于使用的風(fēng)險評估結(jié)果，用于改進反洗錢監(jiān)管部門及金融機構(gòu)的洗錢風(fēng)險防控。

二、基于風(fēng)險矩陣的金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險評估模型

利用風(fēng)險矩陣方法評估金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險，其評估體系主要由設(shè)計風(fēng)險矩陣、風(fēng)險排序、識別最關(guān)鍵風(fēng)險、應(yīng)對風(fēng)險等幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié)構(gòu)成，具體如圖1所示［6］。因此，運用風(fēng)險矩陣法構(gòu)建金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險評估模型的基本過程如下：

圖1 洗錢風(fēng)險評估基本流程

1．構(gòu)造洗錢風(fēng)險分類表。此過程是對金融產(chǎn)品所面臨洗錢風(fēng)險種類進行分析、分解，形成洗錢風(fēng)險集的環(huán)節(jié)。在進行此項工作前，應(yīng)先成立洗錢風(fēng)險評估專家小組，專家小組人員由單數(shù)組成。專家小組據(jù)根據(jù)金融產(chǎn)品特點以及可能導(dǎo)致金融產(chǎn)品被洗錢犯罪人利用的風(fēng)險環(huán)節(jié)，對金融產(chǎn)品所面臨的洗錢風(fēng)險進行定義和分類。從穩(wěn)妥角度出發(fā)，在制定洗錢風(fēng)險分類表的過程中，對某風(fēng)險項只要有2／3的專家支持，即可將之列入洗錢風(fēng)險集［8］，如表1。

表1 洗錢風(fēng)險分類表

2．構(gòu)造風(fēng)險危害等級表。根據(jù)評估需要，將洗錢風(fēng)險等級進行定義和分類，依據(jù)風(fēng)險所引發(fā)的后果，對風(fēng)險的危害程度進行度量，如表2。風(fēng)險危害等級可根據(jù)實際評估和風(fēng)險管理的需要，進行靈活增加或減少［9］。

表2 洗錢風(fēng)險危害等級表

3．構(gòu)造風(fēng)險概率等級表。在構(gòu)造此表的過程中，可依據(jù)評估項目的具體特點，用數(shù)字將0%－100%的概率區(qū)間分解為連續(xù)區(qū)間，也可以用文字對風(fēng)險發(fā)生的概率區(qū)間進行劃分。本文采用第二種概率等級分類方式對金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險發(fā)生概率進行度量［3］，如表3。

4．評定洗錢風(fēng)險等級。以風(fēng)險發(fā)生的概率和風(fēng)險危害性兩個維度建立矩陣來評定金融產(chǎn)品的洗錢風(fēng)險狀況，按照風(fēng)險矩列。然后根據(jù)下面的公式對具有相同風(fēng)險等級的洗錢風(fēng)險項進行Borda排序。陣表（表4）來確定各類洗錢風(fēng)險所處的風(fēng)險等級，整個風(fēng)險等級由高到低依此為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級［10］。

5．對具有相同風(fēng)險等級的洗錢風(fēng)險項進行Borda排序。設(shè)n為參與排序的專家人數(shù)，專家分別對處于同一風(fēng)險等級的洗錢風(fēng)險項，按照其重要性進行升序排

表3 洗錢風(fēng)險概率表

表4洗錢風(fēng)險矩陣表

上式中，dxji為第j個專家對洗錢風(fēng)險項i的排序值。然后根據(jù)各洗錢風(fēng)險項的排序值Ti進行Borda排序。設(shè)Bi為某洗錢風(fēng)險項的Borda值，則Bi＝K－r－1，其中K為接收排序的洗錢風(fēng)險項的總個數(shù)，r為排序值比Ti小的洗錢風(fēng)險項的個數(shù)。當Borda值為0時，說明該洗錢風(fēng)險項最為重要，Borda值為1時說明有一個洗錢風(fēng)險項比其重要，其余依此類推，最終獲得某金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險項的完整排序［10］。

6．提出應(yīng)對措施。根據(jù)評估結(jié)果，指導(dǎo)反洗錢監(jiān)管部門或金融機構(gòu)合理配置反洗錢工作資源，有針對性的采取洗錢風(fēng)險防范措施。

三、實證分析

為檢驗風(fēng)險矩陣評估模型在金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險評估中的可操作性和運用效果，我們選擇某商業(yè)銀行網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)為樣本，依照上述方法，對其進行了洗錢風(fēng)險評估，具體工作流程及結(jié)果如下：

1．成立專家小組。為了確保評估全面有效，吸收反洗錢監(jiān)管部門3名人員和該金融機構(gòu)經(jīng)驗豐富的2名反洗錢工作人員，共同組成網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)洗錢風(fēng)險評估專家小組。

2．構(gòu)造網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)洗錢風(fēng)險集。經(jīng)過專家小組充分討論，依據(jù)網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)的特點，提出網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)面臨的6個洗錢風(fēng)險項，并對這些風(fēng)險項進行了定義和說明，形成表5。

表5 網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)洗錢風(fēng)險分類表

3．形成洗錢風(fēng)險危害度表和洗錢風(fēng)險概率表。從清晰易用角度出發(fā)，專家小組決定沿用本文表2和表3作為本次評估用表。

4．對網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)各類洗錢風(fēng)險進行評估。由于各風(fēng)險項所對應(yīng)的事件缺乏統(tǒng)計數(shù)據(jù)支持，評估專家小組對其對應(yīng)的危害等級和概率水平通過以下方式確定：針對每個洗錢風(fēng)險子項對應(yīng)的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，專家小組在全面調(diào)取有關(guān)文字資料、實地現(xiàn)場考察以及與有關(guān)工作人員進行交流談話的基礎(chǔ)上，對其工作流程設(shè)計、內(nèi)控管理制度以及制度落實情況進行細致審驗。在充分掌握情況后，通過頭腦風(fēng)暴法（Brain Storming）和少數(shù)服從多數(shù)的原則，確定了每個風(fēng)險項所對應(yīng)的危害水平和概率水平。形成的評估結(jié)果見表6。

表6 網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)洗錢風(fēng)險等級評估表

5．對評估結(jié)果進行Borda排序。從表6中可以看出，第1、2、4項風(fēng)險項對應(yīng)的風(fēng)險等級為Ⅰ級，第3、5、6項對應(yīng)的風(fēng)險等級為Ⅱ級，沒有出現(xiàn)風(fēng)險等級為Ⅲ級的風(fēng)險項。為進一步確定各風(fēng)險項的重要程度，我們選取了專家組中經(jīng)驗最豐富的3名專家對處于同一風(fēng)險等級的洗錢風(fēng)險項進行Borda排序，并對各風(fēng)險項進行最終排序，結(jié)果見表7、表8。

表7 高風(fēng)險級別項Borda排序表

表8 中風(fēng)險級別項Borda排序表

由于中風(fēng)險級別的風(fēng)險項應(yīng)全部排在高風(fēng)險項之后，因此“風(fēng)險6”在全部風(fēng)險的Borda值應(yīng)該等于3，依此類推，“風(fēng)險3”和“風(fēng)險5”的Borda值分別為4和5。

6．形成整體網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)洗錢風(fēng)險評估結(jié)果。從表9中可以看出，最終的評估結(jié)果與表6顯示的評估結(jié)果具有明顯的不同。表9將處于同一風(fēng)險級別的第1、2、4項，以及第3、5、6項進行了準確排序，指出了網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)面臨的最大洗錢風(fēng)險威脅為第2號風(fēng)險——“賬戶使用人身份無法識別”，最弱洗錢風(fēng)險威脅為第5號風(fēng)險——“客戶風(fēng)險等級分類不準確”。對其他風(fēng)險項，該表也都依據(jù)洗錢風(fēng)險威脅程度，依次進行了排序。根據(jù)最終的排序結(jié)果，網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)面臨的洗錢風(fēng)險項按照嚴重程度區(qū)分，依此為：2、1、4、6、3、5。

表9 網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)洗錢風(fēng)險評估表

7．風(fēng)險應(yīng)對措施。從評估結(jié)果看，網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)各個洗錢風(fēng)險子項的風(fēng)險級別都處于中度以上，且高風(fēng)險級別的風(fēng)險項占比達50%，說明該業(yè)務(wù)面臨的整體洗錢風(fēng)險較高。該產(chǎn)品主要的洗錢風(fēng)險點存在于客戶身份識別環(huán)節(jié)，主要體現(xiàn)為網(wǎng)銀賬戶實際使用者的身份難以確定。其次是開戶環(huán)節(jié)對客戶身份的審核過程不夠嚴格，存在客戶持非本人身份證件開戶的可能。另外一個重要的洗錢風(fēng)險點存在于交易資料保存環(huán)節(jié)，例如相關(guān)網(wǎng)銀交易的交易對手信息缺失、網(wǎng)銀交易IP地址信息缺失等。因此，對網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)的反洗錢資源配置重點應(yīng)放在對網(wǎng)銀實際賬戶使用者的核實上，可以采取定期電話回訪，要求網(wǎng)銀賬戶所有人在出現(xiàn)異常交易的情況下進行柜面確認，或是每隔一定周期到金融機構(gòu)進行柜面確認等措施，防止出現(xiàn)網(wǎng)銀賬戶與實際控制人不一致的情形。其次是強化網(wǎng)銀開戶環(huán)節(jié)的身份核查，可采用現(xiàn)場采集開戶人樣貌圖像信息，與身份證件一起留作開戶資料，防止客戶身份信息“對證不對人”的現(xiàn)象出現(xiàn)。最后對于網(wǎng)銀交易資料保存不完整的問題，可采取完善交易系統(tǒng)設(shè)計，擴大信息采集要素的辦法予以解決。其他風(fēng)險項本文不做介紹。

四、結(jié) 語

本文將風(fēng)險矩陣法引入對金融產(chǎn)品的洗錢風(fēng)險分析，并進行了實證檢驗。從檢驗的結(jié)果看，與我們在日常反洗錢監(jiān)管過程中發(fā)現(xiàn)的問題高度一致。由于多種數(shù)據(jù)缺乏，我們在確定某個產(chǎn)品風(fēng)險子項的發(fā)生概率方面還不能完全依靠歷史數(shù)據(jù)，只能采取帶有預(yù)測和推斷性質(zhì)的方式來確認。但是，隨著反洗錢案例數(shù)據(jù)及各類交易數(shù)據(jù)的不斷完善，這些問題會逐步得到解決。另外，可將風(fēng)險矩陣分析方法擴展到橫向比較每個金融產(chǎn)品的總體洗錢風(fēng)險大小，指導(dǎo)反洗錢監(jiān)管部門和金融機構(gòu)進一步優(yōu)化反洗錢資源在不同產(chǎn)品間的配置?？梢哉f，風(fēng)險矩陣法在金融產(chǎn)品洗錢風(fēng)險評估中的應(yīng)用還有很大發(fā)展空間。

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Application of Risk Matrix in Assessing Financial Product Money Laundering Risks

YIN Zhong-qiang1，HAN Yue2
（1．People’s Bank of China，Jinan Branch，Jinan 250021，China；2．School of Accounting，Shandong University of Finance and Economics，Jinan 250014，China）

It is an importantmeans of implementing“risk-based”methods and improving the overall anti-money laundering effectiveness to accurately identify the financial productmoney-laundering risks，determine the degree of variousmoney laundering risks，allocate rationally anti-money laundering resources，improve the control strategies for money laundering risks，and reducemoney laundering risks．This paper，by adopting risk matrix to assess financial productmoney-laundering risks，designs risk-assessing procedures，constructs productmoney-laundering risk set，risk designation set and risk probability set，and assesses financial productmoney-laundering risks by using“Brainstorming”and the“Borda Sorting”，based on which the risk levels of various risk points are exhibited clearly and responding strategies are formed．Thismethodology proves feasible after it is used to assessmoney-laundering risks in some online banking businesses．

risk matrix；risk ofmoney laundering；Borda sequence

F832．2

A

1008－2670（2014）05－0031－06

（責(zé)任編輯 李秀榮）

2014－06－17

殷中強，男，江蘇海門人，經(jīng)濟學(xué)碩士，中國人民銀行濟南分行中級經(jīng)濟師，研究方向：金融學(xué)、國際金融理論與實務(wù)；韓躍，男，山東鄒城人，經(jīng)濟學(xué)博士，山東財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院講師，研究方向：財務(wù)會計、金融業(yè)會計。