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　　中國證券報記者日前從業(yè)內(nèi)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(zhì)量，為行業(yè)提供借鑒和參考。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，這標(biāo)志著證券業(yè)反洗錢監(jiān)管科技建設(shè)邁入標(biāo)準(zhǔn)化新階段。

　　數(shù)字科技破局傳統(tǒng)風(fēng)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(zhuǎn)型關(guān)鍵節(jié)點。中證協(xié)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前券商主要采用“單一規(guī)則預(yù)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(dāng)前反洗錢工作中存在一定的局限性：一是可疑報告質(zhì)量不高，受限于一線崗位人員的專業(yè)能力不足（導(dǎo)致漏報）和因考核導(dǎo)向帶來的主動性不夠（導(dǎo)致瞞報）等因素，可疑交易報告質(zhì)量整體不高；二是監(jiān)控預(yù)警有效性差，單一、碎片化交易場景和預(yù)警指標(biāo)只能片面地發(fā)現(xiàn)單個異常疑點，導(dǎo)致機構(gòu)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(guān)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(wù)和數(shù)字化技術(shù)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(dǎo)券商建立一套適用于證券行業(yè)洗錢風(fēng)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(xué)習(xí)、圖譜等數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，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(fēng)險、提升可疑報告工作效率、降低機構(gòu)時間及人力資源投入成本等目標(biāo)。

　　業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，示范實踐是證券行業(yè)應(yīng)對洗錢金融犯罪復(fù)雜化的關(guān)鍵性制度創(chuàng)新。證券業(yè)反洗錢工作的數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是技術(shù)融合與業(yè)務(wù)邏輯的深度重構(gòu)。從技術(shù)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(shù)的協(xié)同創(chuàng)新，正在重塑行業(yè)風(fēng)險防控范式。

　　由“監(jiān)管驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“能力驅(qū)動”

　　從主要內(nèi)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(gòu)建、甄別報告、配套機制四個方面總結(jié)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(gòu)開展相關(guān)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(zhuǎn)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(wù)、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(guān)負(fù)責(zé)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(guān)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(gòu)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(wù)、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(zé)，個人罰款最高達7萬元。

　　有券商合規(guī)人士表示，當(dāng)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(zhuǎn)變——從被動滿足合規(guī)底線的“監(jiān)管驅(qū)動型”，向構(gòu)建主動防御體系的“能力驅(qū)動型”進階。未來券商需加速建設(shè)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(yīng)對新型洗錢手法的動態(tài)挑戰(zhàn)，避免合規(guī)風(fēng)險導(dǎo)致的財務(wù)與聲譽損失。