胡亮

摘要：洗錢是金融犯罪的一種，具有隱蔽性強(qiáng)，方式多樣與過(guò)程復(fù)雜的特點(diǎn)，其不僅破壞經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的公平公正原則，破壞市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)有序競(jìng)爭(zhēng)，損害金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)與正常運(yùn)行，而且洗錢活動(dòng)通常與販毒、走私、恐怖活動(dòng)、貪污腐敗與偷稅漏稅等相聯(lián)系，對(duì)國(guó)家的政治穩(wěn)定、社會(huì)安定、經(jīng)濟(jì)安全以及國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)體系的安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅?；ヂ?lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新的發(fā)展使得洗錢方式更加復(fù)雜，利用互聯(lián)網(wǎng)的快捷性進(jìn)行違法犯罪行為也隨之出現(xiàn)，尤其是通過(guò)第三方支付平臺(tái)進(jìn)行交易的購(gòu)物網(wǎng)站，使得普通個(gè)人賬號(hào)也能通過(guò)虛假交易進(jìn)行非法資金流轉(zhuǎn)。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)虛假交易;洗錢;算法;信息

一、Research Background：研究背景與意義

洗錢是指將非法所得及其產(chǎn)生的收益，通過(guò)各種手段掩飾、隱瞞其來(lái)源與性質(zhì)，使其在形式上合法化的行為，目的在于逃避法律對(duì)于其非法行為的制裁。一般普通民眾很難涉及到洗錢的非法行為，洗錢是一項(xiàng)涉及高額資金的犯罪活動(dòng)，只有那些通過(guò)非法行為而獲得巨額財(cái)富的人才會(huì)有洗錢的需求。一般來(lái)講，當(dāng)犯罪嫌疑人的資金賬戶出現(xiàn)異常變動(dòng)或者在日常生活中犯罪嫌疑人做出與其收入水平不相匹配的經(jīng)濟(jì)行為時(shí)，嫌疑人才會(huì)被懷疑可能獲得了非法收入，進(jìn)而可能涉嫌洗錢行為，而這類人通常早因其他原因被警方鎖定為監(jiān)控對(duì)象，一般普通民眾較小的賬戶行為則不會(huì)受到警方的關(guān)注。然而隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，利用互聯(lián)網(wǎng)的快捷性進(jìn)行違法犯罪行為也隨之出現(xiàn)，尤其是通過(guò)第三方支付平臺(tái)進(jìn)行交易的購(gòu)物網(wǎng)站，使得普通個(gè)人賬號(hào)也能通過(guò)虛假交易進(jìn)行非法資金流轉(zhuǎn)。網(wǎng)絡(luò)交易以其便捷、高效服務(wù)極大地方便了人民群眾的生活，但由于電子商務(wù)領(lǐng)域安全監(jiān)控技術(shù)發(fā)展相對(duì)落后，網(wǎng)絡(luò)交易市場(chǎng)缺乏統(tǒng)一、規(guī)范的管理等諸多因素影響，這個(gè)市場(chǎng)還存在較大的洗錢風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)虛假交易制造虛假盈利數(shù)額，將非法收益注入其中并且洗白，而互聯(lián)網(wǎng)本身的特性又使得這種操作十分便捷、高效，這將對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生嚴(yán)重的負(fù)面影響。

二、Network Laundering：網(wǎng)絡(luò)交易洗錢相關(guān)概念

從已有文獻(xiàn)來(lái)看，洗錢最早來(lái)源于20世紀(jì)初美國(guó)舊金山一家飯店老板圣?弗朗西斯的行為，他看到飯店收取大量沾滿油污的硬幣容易弄臟顧客的白手套，而這些污染的硬幣可能會(huì)影響飯店的日常經(jīng)營(yíng)，于是就用堿液清洗這些臟錢，而現(xiàn)代意義的洗錢行為則是在20世紀(jì)30年代，美國(guó)芝加哥阿爾?卡彭等有組織犯罪集團(tuán)以經(jīng)營(yíng)洗衣店為名，將販毒收益融入正常的營(yíng)業(yè)收入并申報(bào)納稅變成合法收入。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，洗錢方式更加便捷簡(jiǎn)單，洗錢的過(guò)程也越來(lái)越復(fù)雜，更加賦予了網(wǎng)絡(luò)洗錢一詞的現(xiàn)代含義，在現(xiàn)代法治社會(huì)中已成為一種犯罪的專有名詞。根據(jù)中國(guó)電子商務(wù)協(xié)會(huì)2005年頒布的《網(wǎng)絡(luò)交易平臺(tái)服務(wù)規(guī)范》的解釋，網(wǎng)絡(luò)交易指發(fā)生在信息網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)之間、企業(yè)與消費(fèi)者之間以及個(gè)人與個(gè)人之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通信手段締結(jié)的交易。網(wǎng)絡(luò)商品交易是指依托互聯(lián)網(wǎng)，并依靠計(jì)算機(jī)或手機(jī)達(dá)成的商品交易活動(dòng)。該交易需要依靠電子銀行落實(shí)貨款給付，并通過(guò)物流實(shí)現(xiàn)商品配送。網(wǎng)絡(luò)交易洗錢指通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)隱瞞或掩飾非法收益來(lái)源，將非法獲得的資金轉(zhuǎn)為無(wú)法追及的，看起來(lái)來(lái)源合法資金的過(guò)程，包括上述兩種網(wǎng)絡(luò)交易途徑的洗錢。

三、Laundering Algorithm：網(wǎng)絡(luò)虛假交易的識(shí)別算法研究

國(guó)外某研究團(tuán)隊(duì)曾對(duì)淘寶網(wǎng)的虛假交易現(xiàn)象進(jìn)行研究，他們抽樣調(diào)查研究顯示，樣本數(shù)據(jù)中有11000家網(wǎng)店存在刷單現(xiàn)象，但在所調(diào)查的4000多家存在虛假交易的淘寶網(wǎng)店中，只有89家即占2.2%的網(wǎng)店受到懲罰[9]。艾瑞咨詢最新數(shù)據(jù)顯示，2015年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模為3.8萬(wàn)億元，從已有各類互聯(lián)網(wǎng)交易平臺(tái)運(yùn)營(yíng)模式上看，各賣家必須通過(guò)大量交易來(lái)提升其信用度與好評(píng)量，而其中就可能存在大量虛假交易，這為通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)虛假交易洗錢提供了可能。

交易分類研究角度：該類研究對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛假交易的行為特征進(jìn)行分析并確定數(shù)據(jù)源，得到可疑網(wǎng)絡(luò)交易數(shù)據(jù)的分類規(guī)則，最后利用規(guī)則找出網(wǎng)絡(luò)虛假交易數(shù)據(jù)，同時(shí)可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)新的網(wǎng)絡(luò)虛假交易規(guī)則。汪素南（2007）提出了根據(jù)用戶賬戶信息，使用決策樹(shù)技術(shù)將賬戶進(jìn)行分類，在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中得到了比較理想的結(jié)果[10]。徐璘?。?010）等則在汪素南的基礎(chǔ)上，提出一種使用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將賬戶分類的方法，改善了原先決策樹(shù)不適用即時(shí)交易數(shù)據(jù)的問(wèn)題[11]。劉芳（2014）針對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛假交易行為的較低檢測(cè)率的問(wèn)題，提出了一種Radial Basis Function神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有較低的誤檢率與更高的檢測(cè)率[12]。

交易聚類研究角度：在反洗錢領(lǐng)域，聚類分析技術(shù)可以用來(lái)在大量的網(wǎng)絡(luò)交易數(shù)據(jù)中挖掘及時(shí)、準(zhǔn)確的線索，聚類算法的優(yōu)點(diǎn)之一是可以回避洗錢行為模式識(shí)別中缺乏訓(xùn)練樣本的問(wèn)題。Sakkis等將K-NN聚類方法來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)虛假交易的檢測(cè)，而Li等提出了基于用戶反饋的樸素貝葉斯方法用于改進(jìn)。

交易集群特征研究角度：該類研究以網(wǎng)絡(luò)虛假交易的集群特征為基礎(chǔ)，通過(guò)算法識(shí)別網(wǎng)絡(luò)交易構(gòu)成的社區(qū)中存在的虛假交易。呂林濤（2017）針對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛假交易洗錢的數(shù)據(jù)大額可疑特征與量化特點(diǎn)，提出一種基于信息熵的洗錢社區(qū)發(fā)現(xiàn)[15]。

交易智能Agent研究角度：該類研究利用Agent的諸多特性來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)中的金融交易行為，用角色來(lái)描述現(xiàn)實(shí)中的金融行為者，即利用Agent來(lái)完成金融交易中一個(gè)或多個(gè)角色的金融行為。陳起（2007） 針對(duì)現(xiàn)行的反洗錢系統(tǒng)的缺陷，該文將模式識(shí)別Agent引入反洗錢系統(tǒng)設(shè)計(jì)，充分發(fā)揮Agent系統(tǒng)自主性、反應(yīng)性、協(xié)作性的特點(diǎn)，構(gòu)造了基于多Agent 客戶識(shí)別的反洗錢系統(tǒng)模型。付雄（2011）采用分布式多智能代理框架，提出了基于關(guān)系圖熵矩陣的可疑網(wǎng)絡(luò)洗錢行為識(shí)別模型[17]。

四、Laundering Model：洗錢風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)構(gòu)建與預(yù)警研究

該類研究主要集中的使用計(jì)算機(jī)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建洗錢風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，通過(guò)計(jì)算對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行洗錢預(yù)警。吳玉霞（2010）通過(guò)改進(jìn)層次聚類與k-means聚類，計(jì)算交易記錄的可疑程度，為金融情報(bào)部門提供高質(zhì)量的調(diào)查數(shù)據(jù)[15]。謝端純（2010）采用因素分析法以房地產(chǎn)洗錢行為與房地產(chǎn)反洗錢網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D為基礎(chǔ)，構(gòu)建房地產(chǎn)可疑資金監(jiān)測(cè)模型。張燕華（2015）等使用熵權(quán)法計(jì)算出各一級(jí)指標(biāo)權(quán)重并結(jié)合隸屬度函數(shù)確定出客戶洗錢風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，同時(shí)利用決策樹(shù)模型檢驗(yàn)了使用熵權(quán)法確定出的各指標(biāo)權(quán)重，研究結(jié)果有利于金融機(jī)構(gòu)識(shí)別客戶身份，提高了反洗錢的有效性?；翮鳎?015）等通過(guò)對(duì)400多例洗錢案例進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)用回歸分析、關(guān)聯(lián)分析、決策樹(shù)三種算法，構(gòu)建出洗錢類型分析系統(tǒng)的理論模型，成功分析出不同洗錢類型之間的洗錢特征差異與識(shí)別規(guī)則。

參考文獻(xiàn)：

[1]鐘毅.一種基于可疑度函數(shù)和信息熵的金融網(wǎng)絡(luò)洗錢社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法[J].軟件產(chǎn)業(yè)與工程，2016（06）：11-14.

[2]付雄.論網(wǎng)絡(luò)洗錢犯罪及對(duì)策[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2010，12（05）：82-88.DOI：10.19366/j.cnki.1009-055x.2010.05.018.