浅谈大数据时代下商业银行应如何加强反洗钱管理

摘要：随着大数据时代的来临，人工智能、云计算的广泛应用给商业银行反洗钱工作带了机遇和挑战，资源共享在反洗钱工作中起着重要作用，部分西方发达国家已建立了相对完善的反洗钱数据资源共享平台，并配备完善的协调和监督机制。本文结合大数据时代下反洗钱工作特点，分析了我国商业银行反洗钱工作面临的难题，并提出了商业银行需积极参与大数据平台建设、提升反洗钱队伍综合素质、加强内部资源管理、提升业务部门反洗钱风险防范能力的建议，以有效地防范金融风险和维护金融安全。

关键词：大数据;反洗钱;管理

以往的反洗钱工作主要是有“模型筛选+人工甄别+可疑报送”三部分组成，其中系统模型筛选主要是根据客户群体特点进行分类分层识别，将交易行为特征与系统模型高度吻合的客户筛选出来由金融机构反洗钱工作人员进行人工甄别并进行定性和定量的分析，反洗钱甄别人员以“合理的理由”来判断该客户是否具有洗钱嫌疑。传统的识别方式由于数据局限性、地域特点、甄别人员综合素质的参差不齐等原因使得不能完全识别客户洗钱可疑点。我国反洗钱工作虽然取得了一定的成效，但在当前监管日益趋严的国际环境下，商业银行反洗钱管理水平仍有很大的提升空间，而大数据的出现是机遇，也是挑战。

一、大数据时代下反洗钱工作特点

（一）打破数据和追踪壁垒。大数据将所有可利用数据资源进行整合而形成一个庞大的数据平台，打破了以往商业银行反洗钱分析的数据局限性。……