反洗錢可疑交易報告有效性評估研究

趙肖杭

摘要：可疑交易報告是反洗錢工作的核心內容。本文從數據向報告、報告向線索、線索向案件轉化三個環節，構建了可疑交易報告有效性評估模型。以A省H、F、B三市（2019年）為樣本，運用TOPSIS法，對其可疑交易報告工作的有效性進行實證研究，并深入比對、分析評估結果，提出研究展望。

關鍵詞：反洗錢 可疑交易報告 有效性 評估模型 TOPSIS法

金融機構可疑交易報告對于預防、打擊洗錢等違法犯罪活動意義重大。近年來，我國可疑交易報告工作水平顯著提升，但其有效性較國際反洗錢權威組織——金融行動特別工作組（FATF）要求仍存在一定差距。因此，科學構建評估模型，深入分析我國可疑交易報告工作的有效程度，對契合、引領新常態下的反洗錢工作理念，提升反洗錢工作有效性具有重要意義。

一、可疑交易報告有效性評估模型構建

評估模型指標體系：

（一）數據向報告轉化（S）

1.客戶盡職調查深度（S1）。第一，客戶身份信息完整性（S11）=a1A1+b1B1①。信息項目完整度（A1）=樣本客戶已登記信息項目均值/人民銀行規定應登記信息項目數量;客戶信息完整度（B1）=信息登記完整的樣本客戶數/樣本客戶總數。

第二，客戶身份信息有效性（S12）=a2A2+b2B2。信息項目有效度（A2）=1-樣本客戶錯誤、無效或未及時更新的信息項目數量/樣本客戶應登記的信息項目總量;客戶信息有效度（B2）=1-存在信息項目錯誤、無效或未及時更新的樣本客戶數量/樣本客戶總數。

第三，客戶盡職調查措施完善性（S13）。單指標結構，對金融機構客戶盡職調查流程、措施和具體成效定性評價并分級賦值。

2.客戶風險監測水平（S2）。第一，風險等級劃分時效性（S21）=a3A3+b3B3。風險等級初始劃分及時性（A3）=1-未在規定時間內劃分風險等級的樣本客戶數量/樣本客戶總數;風險等級調整及時性（B3）=1-未在規定時間內重新審核調整風險等級的樣本客戶數量/樣本客戶總數。

第二，風險等級劃分支持度（S22）=a4A4+b4B4+c4C4。劃分依據充分性（A4）=金融機構自定義客戶風險子項/制度規定的客戶風險子項;劃分標準合理性（B4）可參考劃分標準的內容、閥值設定等，分級賦值評估;劃分方法系統支持度（C4）可參考劃分方法為系統、人工、系統+人工等，分級賦值評估。

第三，風險等級劃分指向性（S23）=a5A5+b5B5+c5C5+d5D5。高風險客戶分布1（A5）=高風險客戶數量/異常客戶樣本數;高風險客戶分布2（B5）=高風險客戶數量/可疑客戶樣本數;低風險客戶分布1（C5）=低風險客戶數量/異常客戶樣本數;低風險客戶分布2（D5）=低風險客戶數量/可疑客戶樣本數。

3.可疑交易監測水平（S3）。第一，系統信息支持度（S31）=a6A6+b6B6+c6C6。反洗錢系統信息完備度（A6）=反洗錢系統中可獲取的關鍵交易字段數/可疑交易報告關鍵字段數;業務系統信息完備度（B6）=業務系統中可獲取的客戶身份信息和交易字段數/可疑交易報告全部字段數;系統信息銜接度（C6）可結合金融機構反洗錢系統與各業務系統信息數據的整合情況，以及相關數據要素的可獲取性等，分級賦值評估。

第二，甄別分析充分性（S32）=a7A7+b7B7+c7C7。監測模型構建水平（A7）可從金融機構監測模型的罪類特征歸納、監測指標賦值區間設置、更新完善程度等方面綜合分級賦值;客戶交易行為預期與偏移分析水平（B7）可從交易行為主體可歸并度、交易數據維度分析水平、交易數據粒度分析水平等方面綜合分級賦值;工甄別分析水平（C7）可從分析人員從業年限、技能、年齡、穩定性、數量等方面綜合分級賦值。

第三，可疑交易報告質量（S33）=a8A8+b8B8+c8C8。報告要素完整性（A8）=1-補正率-關鍵字段缺失報告數/可疑交易報告樣本數;別理由充分性（B8）=抽樣甄別理由涵蓋其一（a客戶職業、年齡、行業等基本信息，b客戶風險等級，c客戶的歷史交易情況，d客戶交易的可疑特征，e客戶行為的可疑特征，f可獲取關聯客戶的基本信息和交易情況）的報告樣本數/6/可疑交易報告樣本總數;甄別理由完備性（C8）=抽樣甄別理由同時涵蓋a、b、c、d、e、f（同上）的報告樣本數量/可疑交易報告樣本總數。

第四，異常交易轉化率（S34）=a9A9+b9B9。異常交易報告轉化率（A9）=可疑交易報告數/異常交易報告數;異常交易客戶轉化率（B9）=可疑交易客戶數/異常交易客戶數。

（二）報告向線索轉化（R）

1.重點可疑交易報告數量（R）。第一，報告成型率（R11）=a10A10+b10B10。報告數量占比（A10）=重點可疑交易報告數/可疑交易報數;客戶數量占比（B10）=重點可疑交易客戶數/可疑交易戶數。

第二，機構報告偏離率（R12）=a11A11+b11B11。橫向偏離率（A11）=（單一金融機構重點可疑交易報告數/該評估區全部金融機構重點可疑交易報告總數）/（單一金融機構交易總量/該評估區全部金融構交易總量）;縱向偏離率（B11）=（單一金融機構重點可疑交易報告數/多個評估區該金融機構重點可疑交易報告總數）/（單一金融機構交易總量/多個評估區該金機構交易總量）。

第三，區域報告偏離率（R13）=（單一評估區重點可疑交易報告數/多個評估區重點可疑交易報告總數）/（單一評估區金融交易總量/多個評估區金融交易總量）。

2.重點可疑交易報告質量（R2）。第一，報告信息完整度（R21）=a12A12+b12B12+c12C12+d12D12+e12E12。主體信息完整性（A12）=主體要素完整的報告數量/重點可疑交易報告總量;交易信息完整性（B12）=交易要素完整的報告數量/重點可疑交易報告總量;特征描述明晰度（C12）=特征描述明晰的報告數量/重點可疑交易報告總量;類型研判合理性（D12）=類型研判合理的報告數量/重點可疑交易報告總量;整體要素完整性（E12）=要素完整的報告數量/重點可疑交易報告總量。

第二，報告轉化率（R22）=a13A13+b13B13+c13C13。報告直接轉化率（A13）=直接移送偵查機關的報告數量/重點可疑交易報告總量;政調查率（B13）=行政調查報告數量/（重點可疑交易報告總量-直接移送偵查機關的報告數量）;報告轉化偏離率（C13）=（單一評估區以上兩類報告數量/多個評估區以上兩類報告數量）/（單一評估區金融交易總量/多個評估區金融交易總量）。

3.重點可疑交易報告類型分布（R3）。第一，類型分布率（R31）=a14A14+b14B14。類型分布率1（J14）=7類報告數量/重點可疑交易報告總量;類型分布率2（B14）=12類報告數量/重點可疑交易報告總量②。

第二，類型分布偏離率（R32）=a15A15+b15B15。單一類型分布偏離率（A15）=（最大單一類型報告數量/重點可疑交易報告總量）/評估區經驗值;多類型分布偏離率（B15）=（前N類可疑交易報告數量/重點可疑交易報告總量）/評估區經驗值。

4.強化修正指標（R4）。行政調查能有效推動報告向線索轉化。因此，指標R4從行政調查轉化率、調查報告質量兩個層面進行細化。

第一，行政調查線索轉化率（R41）=行政調查后移送偵查機關的線索數量/行政調查總量。

第二，行政調查質量（R42）=a16A16+b16B16+c16C16+d16D16+e16E16。主體信息完整性（A16）=主體要素完整的報告數量/行政調查報告總量;交易信息完整性（B16）=交易要素完整的報告數量/行政調查報告總量;特征描述明晰度（C16）=特征描述明晰的報告數量/行政調查報告總量;類型研判合理性（D16）=類型研判合理的報告數量/行政調查報告總量;整體要素完整性（E16）=要素完整的報告數量/重點可疑交易報告總量。

5.弱化修正指標（R5）。第一，線索信息屬性（R51）=a17A17+b17B17。過渡賬戶為主體的線索占比（A17）=過渡賬戶為主體且無交易鏈賬戶信息的線索數量/線索總量;異地客戶為主體的線索占比（B17）=身份證顯示為異地且無本地地址（或經核實為虛假地址）客戶為主體的線索數量/線索總量。

第二，線索轉化時滯（R52）=a18A18+b18B18。重點可疑交易報告時滯（A18）=重點可疑交易報告與反洗錢系統首次抓取異常交易報告的平均天數差/90天;可疑線索時滯（B18）=移送線索與重點可疑交易報告的平均天數差/30天。

（三）線索向案件轉化（J）

1.線索立案水平（J1）。線索立案是線索向案件成果轉化的第一步，線索立案情況和線索定性的準確性是對線索立案水平的有效反映。

第一，線索立案率（J11）=a19A19+b19B19。立案線索數量占比（A19）=偵查機關立案數/移送線索總數;立案線索數量偏離率（B19）=（單一評估區立案數/多個評估區立案數）/（單一評估區金融交易總量/多個評估區金融交易總量）。

第二，線索定性準確率（J12）=初判罪類與立案罪名相同（近）的線索數量/立案線索總量。

第三，洗錢罪類立案率（J13）=a20A20+b20B20。洗錢罪立案率（A20）=洗錢罪立案數/移送線索總數;廣義洗錢罪立案率（B20）=廣義洗錢罪立案數/移送線索總數。

第四，洗錢上游犯罪立案率（J14）=a21A21+b21B21。上游犯罪立案率1（A21）= 7類上游犯罪立案數/（移送線索總數-廣義洗錢罪立案數）;上游犯罪立案率2（B21）= 12類上游犯罪立案數/（移送線索總數-廣義洗錢罪立案數）。

2.案件成果水平（J2）。第一，案件破案率（J21）=a22A22+b22B22。破案線索數量占比（A22）=破案線索數/移送線索總數;破案線索數量偏離率（B22）=（單一評估區破案線索數/多個評估區破案線索數）/（單一評估區金融交易總量/多個評估區金融交易總量）。

第二，洗錢罪類破案率（J22）=a23A23+b23B23。洗錢罪破案率（A23）=洗錢罪破案數/移送線索總數;廣義洗錢罪破案率（B23）=廣義洗錢罪破案數/移送線索總數。

第三，洗錢上游犯罪破案率（J23）=a24A24+b24B24。上游犯罪破案率1（A24）= 7類上游犯罪破案數/（移送線索總數-廣義洗錢罪破案數）;上游犯罪破案率2（B24）= 12類上游犯罪破案數/（移送線索總數-廣義洗錢罪破案數）。

二、初始指標權重設定

基于可疑交易報告有效性評估思路和評估指標的分層級設計，本文運用層次分析法設定初始指標權重（集結后的一級指標判斷矩陣表如表1所示，一、二級指標初始權重如表2所示，三、四級略）。

三、評估展望

運用該模型不僅可以從橫向區域、縱向時點兩個維度評估可疑交易報告工作的有效性，還可以通過拆分、組合相關指標，從部門維度（金融機構、人民銀行等）、行業維度（銀行業、證券業、保險業等）實現對可疑交易報告工作有效性的評估，具有較強的適用性與靈活性。基于研究時間約束，本文僅從區域維度驗證了模型的適用性，其他維度的評估實踐有待進一步開展。

在今后的評估實踐中，可從兩方面進一步優化、完善評估模型：一是評估指標體系。評估指標體系的構建不是一蹴而就的，可結合可疑交易報告工作中出現的新情況、新問題不斷修正、完善，持續提高模型的適用性。二是決策分析方法。在決策分析方法的選擇運用上，可結合評估對象、評估指標的不同，靈活運用，擇優棄劣，使評估結果更為科學、準確。

注釋：

①a、b、c、d的釋義均為對應級次指標的權重。

②“7類報告”為涉嫌洗錢罪7類上游犯罪的可疑交易報告;“12類報告”為金融機構目前重點監測的12類涉嫌洗錢及相關犯罪活動的可疑交易報告。

參考文獻：

[1]李東榮.反洗錢國際標準與監管實踐[M].北京：中國金融出版社，2013.

[2]姜威.反洗錢國際經驗與借鑒[M].中國金融出版社，2010.

[3]童文俊.基于層次分析法的中國反恐怖融資機制有效性研究[J].金融理論與實踐，2013（11）.

[4]童文俊.反洗錢可疑交易報告制度有效性探析[J].上海保險，2011（5）.

作者單位：中國人民銀行合肥中心支行