一、项目方案

“重庆银行数字化风控-钱途慧知”项目，依托大数据、知识图谱以及机器学习技术，在整合行内外数据资源的基础上，从当前反洗钱工作实际出发，利用股权穿透、关联关系识别等方法以及既有的专业经验，通过对多个企业之间复杂而隐蔽的关联关系及关联风险进行挖掘与识别。据以实现丰富客户身份背景信息，准确刻画客户网络风险，为可疑交易分析提供更加及时、全面、智能化的洗钱风险辅助信息，提升分析质量与效率的目标愿景。

二、创新点

1.在客户身份识别方向的创新应用

通过对内外部数据的有效融合，在利用外部大数据进一步明晰企业包含身份信息，股权关系在内的基础信息上，借助与存量客户信息的对比交叉验证解决了既往通过人工获取数据的效率问题。与此同时，通过加强数据更新频率并借助专家经验所构建的受益所有人自动识别模型，实现客户全业务周期的客户身份识别链路搭建。

依托知识图谱技术在关系挖掘领域的算法优势，再辅以从外部获取的行政处罚，失信被执行人，异常经营名录等风险信息以及反洗钱黑名单在内的名单监控体系，实现对企业全量身份背景信息和风险信号的完整刻画。并通过融入风险传导机制的规则模型，将客户信息由点及面的延展挖掘，致力构建完整的KYC(know-your-customer)动态捕捉架构。

2.在可疑交易监测的创新应用

该项目创新的结合了知识图谱技术（图计算算法）以及可视化交互工具，在综合分析大量用户身份数据和行为数据的基础上，融入专家经验，完成针对洗钱网络溯源查询和异常交易主动发现两大风险监测场景的技术工具。

在具体应用上，一是基于数亿条交易信息数据和客户身份行为特征，参考既有的黑样本数据，利用数据清洗，搭建用以建立模型的底层数据基础。并通过客户画像以及在账户交易笔数、交易金额、交易时间、交易对手等维度的特征变量开展动态分析，实现对新兴洗钱方式的预警识别；二是脱离规则为本的模型搭建思路，在不假设具体风险特征的前提下，基于异常行为和标签传播完成社团发现，达到对隐形洗钱犯罪的提前识别和监测的终效果。

三、技术实现特点

“重庆银行数字化风控-钱途慧知”项目，依托大数据以及知识图谱技术，在整合行内外数据资源的基础上，从当前反洗钱工作实际出发，利用股权穿透、关联关系识别等方法以及既有的专业经验，通过对多个企业之间复杂而隐蔽的关联关系及关联风险进行挖掘与识别。据以实现丰富客户身份背景信息，准确刻画客户网络风险，为可疑交易分析提供更加及时、全面、智能化的洗钱风险辅助信息，提升分析质量与效率的目标愿景。

系统主要涉及我行自有风铃智评及反洗钱两大系统，具体结构关系如下：

系统详细功能

1.客户身份识别的创新应用

1)企业客户信息挖掘

利用外部大数据进一步明晰企业包括身份信息，股权关系在内的基础信息，与存量客户信息进行对比交叉验证。行政处罚信息，失信被执行人信息，异常经营名录信息等风险信息，进而完整刻画企业全量的身份背景信息；通过外部大数据引入解决人工获取数据的效率问题，加强数据更新频率，交叉验证数据准确性。

2)企业客户关联关系分析

通过规则模型进一步探究企业关联关系，将客户信息由点及面的延展挖掘，全面了解客户股东或高管对外投资、任职企业、一致行动人、历史高管信息等，利用风铃智评系统对大量复杂数据的处理能力，挖掘发现人工查阅无法得到的信息。从而起到对客户身份信息多维度的识别效果。

反洗钱黑名单监控，风铃智评系统定期对我行存量公司客户及其关联方进行分析跟踪，将与我行反洗钱黑名单客户密切关联的企业以预警信号的形式回传至反洗钱系统，进行重点监控。

3)企业客户受益所有人识别

以现有受益所有人识别原则为出发点，外部工商公示数据为基础，利用大数据技术的穿透识别及其海量数据处理能力，构建受益所有人自动识别模型，提升受益所有人识别效率及准确性，致力构建完整的KYC(know-your-customer)动态捕捉架构。

4)企业客户关联自然人在我行开户情况

结合外部工商公示信息及内部客户信息、账户信息，监控与目标企业紧密相关的自然人在我行的开户情况。

5)客户身份重新识别清单

利用风铃智评所拥有的内外部大数据，对存量客户进行监控，当客户身份信息发生变更或触发特定风险事件时间时，形成客户身份重新识别清单。其中客户身份信息变更指：工商信息发生变更，企业实际控制人、受益所有人其一发生变化，企业股权结构发生变更。特定风险事件包括：行政处罚信息，经营异常名录信息，失信被执行人信息，负面舆情信息，司法信息（刑事/非刑事）等。

客户身份重新识别清单的使用可以极大程度提升我行对存量客户身份信息监控的效率及准确度。

2.可疑交易监测的创新应用

1)依托现有平台技术，结合专家经验的创新应用

我行利用丰富的内、外部数据，依托行内现有大数据平台对数据进行加工处理，既以实现对转账、支付等各类资金流转路径进行多角度的关联分析。并在此基础上通过结合创新的知识图谱技术（图计算算法）以及可视化交互工具，进而形成了针对洗钱网络溯源查询和异常交易主动发现两大类风险监测工具。具体技术架构如下图所示：

图2 整体技术架构图

在业务逻辑上，该模块依托现有平台底层技术，结合专家经验的创新应用在可疑交易监测上，该项目一方面通过有效整合外部客户信息数据和行内客户身份、交易数据，形成粘入客户信息特征的交易网络识别体系，还原真实洗钱脉络；另一方面通过加入企业经营范围偏离度规则和客户开户行为分析，突破传统反洗钱工作基于16种洗钱交易模式进行分析的桎梏，有效识别当前日趋复杂的洗钱交易形态；同时以现有反洗钱名单监控体系和特定高风险行业清单为基础，通过挖掘企业间的关联关系传导路径，达到依赖少量标注黑样本，挖掘未知洗钱风险模式和风险团伙的目的。

a)客户开户信息关联关系识别

筛选近N个天内，所有异地新开户自然人客户，以身份证地址近似性为基础识别其客户信息的共同性，形成异常开户清单传至反洗钱系统进一步处理。

b)特定高风险行业识别预警

以我行现有特定高风险行业名单为基础，扫描我行存量公司客户，寻找与前述行业客户在近N个月内资金交易强度（笔数&金额）前10的企业（清单）或具有较强关联关系，且行业命中上述行业范围的企业。形成特定高风险行业预警清单由反洗钱系统进一步处理。

c)企业关联方交易的相关性分析

以我行存量公司客户为基础，寻找与其在近N个月内资金交易强度（笔数&金额）前10的企业（清单），并逐一寻找该行内客户与上述清单中所有客户之间的3度以内的关联关系路径，若有连通路径，则输出路径链条上的企业。

d)企业经营范围偏离度分析

依据现行专家经验，推导出明显具有差异性的经营范围。扫描我行存量公司客户在近N个月内具有一定强度（笔数&金额）资金交易，对其中前10的交易对手分别进行上述经营范围的差异性比对或注册时间的近似性比对，对触发规则的企业通过清单的形式传至反洗钱系统进一步处理。

2)运用集成模型和深度学习等机器学习算法的创新应用

以我行现有反洗钱高风险客户及可疑交易报告案例为目标，利用数据清洗，搭建用以建立模型的底层数据基础。并通过客户画像以及在账户交易笔数、交易金额、交易时间、交易对手等维度的特征变量开展动态分析，实现对传统规则模型的二次校验，用以提升既有规则模型的上报率和成案率。同时依托前述分析结果，还能够弥补既有规则在未知洗钱风险上的不足，实现对新兴洗钱方式的预警识别，继而起到对客户更加全面、更加立体的可疑交易分析识别效果。

四、项目过程管理

“重庆银行数字化风控-钱途慧知”项目作为重庆银行在反洗钱领域利用科技赋能的重要探索，整体需求较为复杂，且功能点之间有一定的依赖关系，因此该项目建设之初即拟定了阶段性的实施计划。

*****阶段已于2021年1月完成投产上线。该阶段主要是依托知识图谱技术开展的定制化研发。旨在通过对内外部数据的整合以及知识图谱技术的应用，实现在客户身份识别方向的落地应用，并在此过程中整理项目后期所使用的行内客户信息、账户信息、交易流水等数据以及持续积累反洗钱黑白样本数据为后续机器学习准备特征数据，为二阶段机器学习模型打基础。

第二阶段已于2021年11月启动，预计于2022年4季度上线。作为该项目的二阶段工作，将以一阶段项目的应用成果为基础，将机器学习技术作为关键切入点展开，从图形特征、交易时间、交易金额、交易设备、交易模式等多维度特征出发，以人工智能模型进一步加强对可疑交易的监测效果。

五、运营情况

该项目*****阶段投产后，已广泛应用于我行反洗钱尽职调查，客户风险评级，可疑案例甄别以及洗钱风险预警等各个环节。截至目前该项目输出企业数量近90万频次，输出字段数量近4000万。同时前述信息业已直接作用于指导分支机构开展反洗钱客户身份重新识别工作。自项目上线后累计向分支机构下发2967条重新识别任务，涉及企业2926户。

六、项目成效

“重庆银行数字化风控-钱途慧知”项目的实施，改变了既往金融机构反洗钱人工核查，被动防控的工作模式，突破了传统反洗钱规则模型信息滞后，效能低下的局限。大数据、知识图谱、机器学习等领先的金融科技技术与反洗钱这一金融机构重要风险防控场景的结合，在进一步践行中国人民银行“风险为本”反洗钱工作理念的同时，也为广大同业持续发展数字化风控应用与实践，开拓了有益的借鉴思路。

1.破除人力桎梏，优化资源配置效能

该模型利用科技赋能，通过对大数据、知识图谱、机器学习等金融科技技术的广泛应用，将有效破除当前反洗钱工作向精细化管理发展的人力制约困局。一方面能够极大地减少反洗钱工作开展过程中人为的操作量级，避免因人员专业性的差异对可疑交易分析的判断结果，确保终输出结果的准确性；另一方面大数据智能化风控系统与现行反洗钱系统的深度融合，在客户身份识别、客户画像等方面所提供的重要数据支撑，也大大减轻了人工分析环节的处理压力，为反洗钱工作向集中化，专业化的发展提供强有力的系统支持。

2.技术再造升级，身份识别可疑监测双重发力

该项目既是立足《中华人民共和国反洗钱法》所述“依法采取预防、监控措施，建立健全客户身份识别制度、客户身份资料和交易记录保存制度、大额和可疑交易报告制度”这一金融机构反洗钱核心义务，大力发展反洗钱工作技术创新过程中的一次重要迭代更新，更是在信息技术飞速发展的今天，利用人工智能手段在客户身份和可疑交易识别两个方面帮助金融机构提高反洗钱识别能力的重要实践。

七、经验总结

本项目对大数据、知识图谱及机器学习技术在反洗钱领域的深入探究，究其根本，正是我行探索利用金融科技赋能反洗钱工作的创新之路。伴随该项目实施成果的落地将有力的推动洗钱风险识别、监测、预警向智能化发展。与此同时，通过科技赋能，我行现有反洗钱系统体系在完成基本的反洗钱工作、满足监管需求的基础上，也将成为“了解你的客户”的全面客观、数据详实的风控系统。进而促使反洗钱工作从事后监控向事前预防前移，重构反洗钱工作的管理模式。