反洗錢名單監(jiān)控是金融機(jī)構(gòu)針對特定的高風(fēng)險客戶群體實(shí)施的前置風(fēng)險控制措施，能夠在客戶準(zhǔn)入環(huán)節(jié)監(jiān)測、識別、攔截名單客戶，有利于筑牢反洗錢的“第一道防線”。本文梳理了我國金融機(jī)構(gòu)反洗錢名單監(jiān)控的工作方法及名單類型，分析了名單監(jiān)控工作流程各節(jié)點(diǎn)存在的難點(diǎn)和問題，并提出了對策建議。

工作方法

目前，金融機(jī)構(gòu)中除部分業(yè)務(wù)規(guī)模較小且未建立風(fēng)險管理系統(tǒng)的中小機(jī)構(gòu)外，普遍通過外購名單庫（例如，道瓊斯、路孚特與ACCUITY等監(jiān)控名單庫）的方式，利用業(yè)務(wù)系統(tǒng)或風(fēng)險管理系統(tǒng)對新建立業(yè)務(wù)關(guān)系的客戶進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，利用反洗錢系統(tǒng)對存續(xù)業(yè)務(wù)關(guān)系的客戶進(jìn)行回溯性調(diào)查。使用外購名單庫的金融機(jī)構(gòu)多采用“系統(tǒng)自動篩查+人工核實(shí)比對”的方式開展名單監(jiān)控工作。在系統(tǒng)自動篩查方面，主要是在業(yè)務(wù)系統(tǒng)、風(fēng)險管理系統(tǒng)、反洗錢管理系統(tǒng)以及其他相關(guān)系統(tǒng)中，按姓名、身份證件號碼、性別、國籍、出生日期等單項或多項信息要素建立精準(zhǔn)或模糊匹配的篩查規(guī)則，對全量客戶（包括存量和新增客戶）及其關(guān)聯(lián)人（包括法定代表人或負(fù)責(zé)人、控股股東或者實(shí)際控制人、授權(quán)辦理業(yè)務(wù)人員和受益所有人）進(jìn)行自動篩查；在人工核實(shí)比對方面，主要是結(jié)合客戶身份信息、工作地點(diǎn)、履職經(jīng)歷、互聯(lián)網(wǎng)公開信息等，與監(jiān)控名單詳情進(jìn)行比對，重點(diǎn)對模糊匹配的初篩結(jié)果進(jìn)行核實(shí)認(rèn)定。

名單類型

實(shí)踐中，金融機(jī)構(gòu)反洗錢監(jiān)控名單大體包括以下幾類。

監(jiān)管機(jī)構(gòu)明確要求應(yīng)開展實(shí)時監(jiān)測和回溯性調(diào)查的反洗錢和反恐怖融資監(jiān)控名單。一是我國有權(quán)部門發(fā)布的要求實(shí)施反洗錢、反恐怖融資監(jiān)控的名單；二是其他國家（地區(qū)）發(fā)布的且得到我國承認(rèn)的反洗錢或反恐融資監(jiān)控名單；三是聯(lián)合國等國際組織發(fā)布的且得到我國承認(rèn)的反洗錢或反恐融資監(jiān)控名單；四是人民銀行官方網(wǎng)站反洗錢專欄“風(fēng)險提示與金融制裁”項下所涉名單。

FATF（反洗錢金融行動特別工作組）公布的高風(fēng)險及應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)控的國家或地區(qū)。截至2023年2月，F(xiàn)ATF更新的“高風(fēng)險國家或地區(qū)”（High-risk jurisdictions subject to a call for action，即通常所說的“黑名單”）共3個，“應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)控的國家或地區(qū)”（Jurisdictions under increased monitoring，即通常所說的“灰名單”）共23個。

聯(lián)合國安理會綜合名單。包括被安理會及其制裁委員會提出制裁措施的所有個人和實(shí)體。截至2023年4月，聯(lián)合國安理會綜合名單共包含703名個人和254個實(shí)體或其他團(tuán)體。

政治公眾人物。包括外國的政治公眾人物、本國的政治公眾人物和在國際組織擔(dān)任重要職位的人物。

其他名單。包括因涉嫌違法違規(guī)被國家有權(quán)機(jī)關(guān)要求進(jìn)行監(jiān)控和限制辦理業(yè)務(wù)的人員名單、部分洗錢相關(guān)犯罪負(fù)面清單以及其他需關(guān)注的名單等。

面臨的問題

對于金融機(jī)構(gòu)而言，名單監(jiān)控工作專業(yè)化程度高、技術(shù)要求高、復(fù)雜程度高，能否做好名單監(jiān)控工作，不僅依賴于監(jiān)控名單是否全面、及時、準(zhǔn)確，更依賴于金融機(jī)構(gòu)對自身業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、客戶、支付渠道等的認(rèn)知程度，以及內(nèi)外部系統(tǒng)的技術(shù)支持水平等諸多因素。實(shí)踐中，部分金融機(jī)構(gòu)因內(nèi)控機(jī)制建設(shè)、系統(tǒng)技術(shù)支持、內(nèi)外部系統(tǒng)對接、名單數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)匹配邏輯等方面存在疏漏，導(dǎo)致出現(xiàn)監(jiān)控漏預(yù)警、無效預(yù)警過多、預(yù)警錯誤等問題。

未建立有效的名單監(jiān)控工作機(jī)制，導(dǎo)致風(fēng)險監(jiān)測流于形式。從歷年監(jiān)管處罰情況來看，部分金融機(jī)構(gòu)因未能結(jié)合名單管理（例如，明確名單范圍、名單更新的頻率）、名單維護(hù)（例如，評估外購數(shù)據(jù)庫的完整性及更新情況、驗證名單是否全面準(zhǔn)確）、名單應(yīng)用（例如，各類名單的應(yīng)用場景及其與業(yè)務(wù)流程的有效銜接）、名單處理（例如，對預(yù)警信息的后續(xù)處理及風(fēng)險管控）等工作實(shí)際，建立職責(zé)清晰的工作流程或風(fēng)險管控機(jī)制，在日常監(jiān)測過程中出現(xiàn)各式各樣的問題，導(dǎo)致在監(jiān)管檢查過程中受到行政處罰。

技術(shù)支持不到位，導(dǎo)致在名單收集獲取節(jié)點(diǎn)頻繁出錯。金融機(jī)構(gòu)普遍購買道瓊斯、路孚特與ACCUITY等監(jiān)控名單庫，每日下載數(shù)據(jù)庫更新數(shù)據(jù)，拆分解析后將新增數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)中心，通過數(shù)據(jù)接口推送各相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)。由于名單庫數(shù)據(jù)類型差異性較大，各相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致，以及不可避免的系統(tǒng)技術(shù)性操作錯誤等原因，經(jīng)常出現(xiàn)名單推送不及時、數(shù)據(jù)錯誤、部分系統(tǒng)數(shù)據(jù)未及時更新或數(shù)據(jù)缺失等問題。

業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、客戶歸屬不清，導(dǎo)致監(jiān)控工作未覆蓋所有業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和全量客戶。《中國人民銀行關(guān)于〈金融機(jī)構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法〉有關(guān)執(zhí)行要求的通知》明確，涉恐名單監(jiān)控應(yīng)覆蓋所有業(yè)務(wù)條線和業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，并對建立業(yè)務(wù)關(guān)系的全量客戶開展實(shí)時監(jiān)測和回溯性調(diào)查。執(zhí)行過程中，部分金融機(jī)構(gòu)未摸清自身底數(shù)，甚至個別業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、客戶歸屬不清，常常發(fā)現(xiàn)未納入名單監(jiān)控的業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、客戶；部分金融機(jī)構(gòu)監(jiān)測對象僅限于客戶本身，未涵蓋客戶的交易對手；個別金融機(jī)構(gòu)對“客戶”的范圍界定存在偏差，遺漏了自然人客戶的代理人，以及非自然人客戶的法定代表人、控股股東或者實(shí)際控制人、受益所有人、授權(quán)辦理業(yè)務(wù)人員等。

僅靠單一的模糊匹配模式，缺少輔助手段，導(dǎo)致無效預(yù)警、重復(fù)預(yù)警過多。目前，除少量有明確身份證件號碼的名單進(jìn)行精準(zhǔn)匹配外，金融機(jī)構(gòu)普遍采用模糊匹配的策略開展反洗錢名單監(jiān)控，如按姓名、性別、國籍、出生日期等單項或多項信息要素進(jìn)行模糊匹配，但由于名單類型眾多、各類名單的要素齊整度不一、名單主體涉及多個國家或多種語言，采用模糊匹配策略會導(dǎo)致“誤命中率”高，產(chǎn)生大量的無效預(yù)警、重復(fù)預(yù)警，不僅帶來大量的人工識別成本，更影響客戶服務(wù)體驗和監(jiān)測分析工作效率。

對策建議

構(gòu)建職責(zé)明確、流程清晰、執(zhí)行有效的內(nèi)控機(jī)制。在有效落實(shí)監(jiān)管要求和滿足工作需要的前提下，全面梳理機(jī)構(gòu)自身的產(chǎn)品、服務(wù)、客戶群體、支付渠道等，合理評估內(nèi)外部系統(tǒng)及技術(shù)支持能力，圍繞名單管理、名單維護(hù)、名單應(yīng)用、名單處理等節(jié)點(diǎn)，規(guī)范內(nèi)控制度和工作流程，并將管理方法、維護(hù)頻率、操作要求等融入各業(yè)務(wù)條線的操作流程中。

區(qū)分監(jiān)控名單類型，在數(shù)據(jù)維護(hù)源頭建立“雙保險”機(jī)制。對于監(jiān)管機(jī)構(gòu)明確要求開展實(shí)時監(jiān)測和回溯性調(diào)查的監(jiān)控名單，因其監(jiān)測時效性和風(fēng)險防控要求較高，系統(tǒng)層面一旦出錯，面臨的潛在風(fēng)險較大，建議在實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部系統(tǒng)每日自動更新數(shù)據(jù)的同時，在數(shù)據(jù)中心或各應(yīng)用系統(tǒng)中固定存量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“系統(tǒng)固化名單+動態(tài)更新名單”的雙保險。對于其他未明確要求實(shí)時監(jiān)測的監(jiān)控名單，因其動態(tài)更新快、差異性較大，且多用于持續(xù)評估、識別、監(jiān)測風(fēng)險，建議在實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部系統(tǒng)每日自動更新數(shù)據(jù)的同時，為核驗數(shù)據(jù)是否全面、準(zhǔn)確，可指定專人在系統(tǒng)層面每日校驗新增數(shù)據(jù)質(zhì)量，或定期關(guān)注中國人民銀行、公安部等重要機(jī)構(gòu)的官方網(wǎng)站，查詢新增監(jiān)控名單，反向驗證系統(tǒng)更新數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

厘清全量業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、客戶，將其納入監(jiān)控范疇，堵塞潛在風(fēng)險漏洞。按照反洗錢監(jiān)管有關(guān)工作要求，從源頭上全面梳理本機(jī)構(gòu)客戶群體、產(chǎn)品業(yè)務(wù)（含服務(wù)）、渠道（含交易或交付渠道），摸清底數(shù)及歸屬管理，重點(diǎn)關(guān)注所有涉及客戶準(zhǔn)入的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)是否嵌入實(shí)時監(jiān)測機(jī)制，以及全量客戶是否全部納入反洗錢系統(tǒng)開展回溯性調(diào)查，對游離于系統(tǒng)之外的客戶是否明確人工開展名單監(jiān)控的工作流程。

借助知識圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等輔助技術(shù)，減少無效預(yù)警節(jié)約人力資源。理論上，借助知識圖譜技術(shù)將名單主體與業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、服務(wù)以及交付渠道建立關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)模擬人工分析判斷過程，通過持續(xù)的算法模擬實(shí)訓(xùn)和優(yōu)化調(diào)整，可實(shí)現(xiàn)機(jī)器模擬判斷比人工判斷更加精準(zhǔn)。實(shí)踐中，少數(shù)金融機(jī)構(gòu)將算法與業(yè)務(wù)場景相融合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對錯誤預(yù)警進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)自動過濾無效預(yù)警、重復(fù)預(yù)警，在提高分析甄別、排查復(fù)核效率的同時，大大節(jié)約了人力資源成本。

（中國銀河證券反洗錢創(chuàng)新工作組成員包括梁世鵬、楊柳、肖玉鵬、孫志成、王芮，其中梁世鵬系該公司合規(guī)總監(jiān)、首席風(fēng)險官，楊柳系該公司法律合規(guī)部總經(jīng)理）

責(zé)任編輯：楊生恒