近日，中国人民银行发布公告，为完善反洗钱监管机制，进一步提升我国洗钱和恐怖融资风险防范能力，中国人民银行日前印发《金融机构反洗钱和反恐怖融资监督管理办法》，将在2021年8月1日起施行。 《办法》进一步明确了金融机构反洗钱内部控制和风险管理要求，参照国际通行规则，要求金融机构应当开展洗钱和恐怖融资风险自评估，并根据风险状况和经营规模建立内部控制制度和相应的风险管理政策，进一步明确金融机构反洗钱组织机构、人力资源保障、反洗钱信息系统、反洗钱审计机制等要求。为防范境外分支机构反洗钱监管风险，《办法》明确了金融机构对境外分支机构的管理要求。 《办法》根据我国金融行业发展现状，结合防范化解重大金融风险的要求，完善了反洗钱义务主体范围，将反洗钱有关规范性文件已明确的非银行支付机构纳入《办法》适用范围，增加网络小额贷款公司、银行理财子公司等反洗钱义务主体。 在中国人民银行有关部门负责人就《金融机构反洗钱和反恐怖融资监督管理办法》答记者问中指出：2019年国际反洗钱评估总体认可我国反洗钱工作取得的进展，但也指出我国反洗钱工作存在不足，反洗钱监管有效性、金融机构反洗钱水平等与国际要求还有一定差距，需要进一步完善反洗钱监管机制，不断提升我国反洗钱工作水平。 《办法》的必要性，一是提升我国洗钱和恐怖融资风险防范能力的需要。近年来，反洗钱领域出现一些新挑战，为提升我国洗钱和恐怖融资风险防范能力，需要围绕金融风险防控要求，进一步完善反洗钱监管制度，加强反洗钱监管。 二是反洗钱国际评估后续整改的需要。国际反洗钱评估指出我国反洗钱工作存在不足，需要进一步完善我国反洗钱监管制度，明确对金融机构的相关要求，做好国际评估后续整改工作。 三是督促金融机构提高反洗钱工作水平的需要。随着国内外反洗钱形势不断变化，国际反洗钱要求不断趋严，需要进一步督促金融机构按照风险为本原则，完善反洗钱内部控制制度和风险管理政策，不断提高反洗钱工作水平。 如何提升反洗钱能力和效率，多个国家的专家均看好人工智能在其中的作用。 法治日报在《人工智能应用于反洗钱的进路及前景》一文中指出，将人工智能应用于反洗钱，各国具有共同的实现路径： 一是完善数据收集模式。即以大数据分析为基础，将其运用在反洗钱监控体系，广泛收集数据资源，创建数据网络，确保数据内容的全面性，提升数据分析的效率和效果，为金融监管与反洗钱提供有力的技术支撑。 二是优化数据筛选机制。形成基础性数据筛选保留、重复信息有效删除、过期信息自动更新的精确随机筛选网及其运行机制，为金融监管与反洗钱提供可预期预测预警的有效技术工具。 三是织密大数据维护系统。即在金融监管与反洗钱系统中植入大数据维护系统，精准分析客户性格、行为、生活及其投资、交易、消费偏好，自动化提供风险评估、洗钱识别、预警提示，形成金融监管与反洗钱监控的科学决策辅助系统。 四是确保数据信息精确度。创建反洗钱大数据信息库与大数据平台，统一数据管理标准，利用关联分析、模型分析等，高效、自主、准确提取可疑交易信息；针对金融创新性产品、金融服务特点，自动分类并提供交易数据信息，确保金融监管与反洗钱监控数据的精准性。 当前，国内外诸多银行都已接入智能反洗钱系统。与此同时，智能监管科技在资本市场，也在今年广受青睐。 上个月智能监管科技公司慧安金科，完成B轮亿元级融资；随后，拥有智能反洗钱资金研判产品的冰鉴科技，也是在上周完成2.28亿元的融资。 慧安金科CEO黄铃曾在由未央网承办的《首都金融创新与发展公开课》中谈到了当前人工反洗钱的现状和智能技术的机遇。 银行内部的可疑交易监测体系，能够对银行每天发生的数亿笔交易进行批处理检测，通常每年可能会检测出上百万案宗。 但是银行的规则系统设计严格，经常会产生大量的“误伤”：即高达95%以上的案宗都属于正常交易。因此系统检测之后，往往需要一个几百甚至上千人的人工审核团队，对案宗进行再次人工审核，把其中几万宗真正的高危洗钱案识别出来。 这些人工审核的成本很高，并且随着银行业务的快速发展，可疑案宗数量不断增长，远远超过人工所能支持的程度。 这种场景下，机器学习能够根据历史上人工审核的情况，学习高水平专家人工审核的经验、手段和结果，首先可以识别出很多不可疑的交易，把它排除，并且帮助人工对可疑案宗进行预排序和分类，根据不同人的能力分配不同的案件去审核。 除了智能反洗钱外，其他监管科技的创新，也正在如火如荼的进行。如地方金融综合监管技术服务、证券交易监管审查、金控智能监管、监管沙盒等。 正如哈工大经管学院院长叶强教授在雷锋网承办的CCF-GAIR峰会中所说，目前在全球范围内，监管科技具备成为下一个金融科技风口的潜质。伴随不断涌现的金融创新，监管科技的需求将会大增，它或将成为最具爆发潜力的赛道。本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。