強化數(shù)字化科技賦能 證券業(yè)反洗錢可疑交易報告示范實踐征求意見

　　中國證券報記者日前從業(yè)內獲悉，中國證券業(yè)協(xié)會近期組織制定了《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）》，目前正在征求行業(yè)意見。該示范實踐旨在提高券商反洗錢可疑交易報告工作質量，為行業(yè)提供借鑒和參考。業(yè)內人士認為，這標志著證券業(yè)反洗錢監(jiān)管科技建設邁入標準化新階段。

　　數(shù)字科技破局傳統(tǒng)風控瓶頸

　　在金融監(jiān)管持續(xù)升級的背景下，證券行業(yè)迎來反洗錢數(shù)字化轉型關鍵節(jié)點。中證協(xié)調研發(fā)現(xiàn)，目前券商主要采用“單一規(guī)則預警+人工分散作業(yè)”的模式進行可疑交易的甄別工作，該模式在當前反洗錢工作中存在一定的局限性：一是可疑報告質量不高，受限于一線崗位人員的專業(yè)能力不足（導致漏報）和因考核導向帶來的主動性不夠（導致瞞報）等因素，可疑交易報告質量整體不高；二是監(jiān)控預警有效性差，單一、碎片化交易場景和預警指標只能片面地發(fā)現(xiàn)單個異常疑點，導致機構挖掘可疑交易線索的廣度、深度、精度不足，難以有效識別涉嫌洗錢及相關犯罪的行為。

　　記者了解到，為解決上述痛點，本示范實踐通過反洗錢業(yè)務和數(shù)字化技術的深度融合，基于法律法規(guī)規(guī)范、洗錢典型案例、甄別實踐經(jīng)驗等，指導券商建立一套適用于證券行業(yè)洗錢風險特征的專家規(guī)則模型與可疑報告流程。同時利用大數(shù)據(jù)、機器學習、圖譜等數(shù)據(jù)分析和挖掘技術，數(shù)字化賦能可疑交易甄別與報告實踐，以實現(xiàn)券商防控洗錢和恐怖融資風險、提升可疑報告工作效率、降低機構時間及人力資源投入成本等目標。

　　業(yè)內人士認為，示范實踐是證券行業(yè)應對洗錢金融犯罪復雜化的關鍵性制度創(chuàng)新。證券業(yè)反洗錢工作的數(shù)字化轉型本質是技術融合與業(yè)務邏輯的深度重構。從技術演進視角看，大數(shù)據(jù)、人工智能、圖譜計算與云計算等技術的協(xié)同創(chuàng)新，正在重塑行業(yè)風險防控范式。

　　由“監(jiān)管驅動”轉向“能力驅動”

　　從主要內容來看，示范實踐包括通用方法論和券商的實踐案例兩個部分。通用方法論從數(shù)據(jù)治理、模型構建、甄別報告、配套機制四個方面總結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；實踐案例部分提供了兩家券商開展可疑交易報告的工作實踐，為行業(yè)機構開展相關實踐提供有益經(jīng)驗和借鑒。

　　監(jiān)管高壓態(tài)勢下，行業(yè)轉型已迫在眉睫。記者注意到，中國人民銀行浙江省分行2月17日披露的行政處罰決定顯示，財通證券因未按規(guī)定履行客戶身份識別義務、未報送大額交易或可疑交易報告，被處以195萬元罰款，兩名相關負責人也分別被處以罰款。

　　2024年11月，《中華人民共和國反洗錢法》修訂通過，并于今年1月1日起正式實施。財通證券成為新反洗錢法施行后，首家因反洗錢相關問題被處罰的券商。

　　隨著證券業(yè)反洗錢監(jiān)管持續(xù)強化，近年來多家機構因違規(guī)受罰。公開信息顯示，2024年11月，中國人民銀行上海分行對海通證券和申萬宏源證券分別處以395萬元、349萬元罰款，主要涉及未履行客戶身份識別義務、未報送大額可疑交易報告、與不明身份客戶交易等多項違規(guī)行為。兩家券商共4名高管被連帶追責，個人罰款最高達7萬元。

　　有券商合規(guī)人士表示，當前政策框架的明晰與監(jiān)管科技的升級，正推動證券業(yè)反洗錢工作范式發(fā)生轉變——從被動滿足合規(guī)底線的“監(jiān)管驅動型”，向構建主動防御體系的“能力驅動型”進階。未來券商需加速建設智能化反洗錢系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)治理能力提升和AI模型迭代應對新型洗錢手法的動態(tài)挑戰(zhàn)，避免合規(guī)風險導致的財務與聲譽損失。