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来源：“鑫智奖”第四届金融数据智能优秀解决方案评选

获奖单位：北京银丰新融科技开发有限公司

荣获奖项：监管与合规优秀解决方案

一、解决方案简介

1.产品简介

随着“三反（反洗钱、反恐怖融资、反逃税）”意见持续深化落实，第四轮互评估后续整改工作的持续推进，反洗钱工作逐渐步入深水区。反洗钱和反恐怖融资名单管理及监控工作，是金融机构应当履行的反洗钱义务，也是应对制裁合规的基础。而最新的《中华人民共和国反洗钱法（修订草案公开征求意见稿）》中，增加了反洗钱特别预防措施要求，进一步强化了其重要性。名单监控是落实境内外监管要求、监管检查整改要求的重要内容，同时亦是防范涉恐、洗钱、制裁等风险的实际业务需要与核心识别手段。

银丰名单监测系统功能主要包括：名单管理、实时筛查、回溯处置、名单检索、监测中心、系统管理等核心功能模块。系统可全面满足反洗钱和反恐怖融资、制裁合规的名单监控要求，

构建灵活全面的名单数据管理平台，搭建完整、全面、可扩展的名单监测系统，可满足各类业务系统对名单信息的在线和离线调用、检索分析、监控处置等需求，同时能有效地辅助客户尽职调查、风险等级评定，并满足可疑交易报告等全方位的应用需求。

2.设计理念

名单监测系统是一个具有全面性、时效性、流程性的名单过滤工作处理与监督管理的系统，建立了以计算机辅助处理的管理信息系统作为基本手段的安全、可靠、开放、高效运行的技术平台，提供了业务流程、交易数据和名单数据的实时跟踪监控，同时能够对名单过滤信息进行批量采集、分析和处理，实现名单过滤监测的自动化、满足各类监管要求，从而整体提高名单过滤工作的效率和洗钱风险管理水平。

名单监测系统基于层次化、模块化设计，以名单管理、实时筛查、回溯处置为核心，进行名单过滤监测，各功能的业务逻辑既相互独立，又通过数据的流转与共享，相互关联。系统在设计上以监管要求、行业实践、履职痛点为导向，旨在提供全面、实用的IT支撑手段，积极促进有效性的提升。

3.总体架构

名单监测系统采用多层架构模式，可根据反洗钱黑名单信息管理的业务需求，采用多项开发模式进行设计开发，并可根据行业业务特点和名单监控规则、工作流程定制，支持模块化的扩展方式。系统基于J2EE体系的B/S 架构建立，展现层包括系统配置、名单管理、实时筛查、回溯处置、名单检索、监测中心等功能，满足金融机构反洗钱名单管理及名单监测预警处置的需求；同时名单监测系统使用的技术框架为高吞吐、低延迟、高性能框架，通过分布式部署增强系统可用性，避免单点故障；系统对外提供事中筛查、事后筛查、报文筛查多种服务接口，支持单一查询和批量查询等多种筛查场景，满足不同业务场景的筛查需求；核心逻辑引擎采用按索引要素检索初排序、相似度计算二次排序、名单筛查模型自定义等多种筛查过程实现名单匹配筛查，使名单筛查结果更贴合实际业务场景。

二、应用场景痛点简介

近年来，在地缘政治格局复杂多变的全球环境下，国际经济形势也在不断发生变化。联合国、美国、欧盟等世界主要国际组织和国家发布的制裁相关决议和法律已形成了一张惩罚力度强、覆盖范围广、涉及主体多的全球国际经济和贸易制裁网络。因此，金融机构在其业务扩展和国际化进程中，亟待建立一个制裁风险管理合规体系，以削减、防范面临的国际制裁风险。国内监管方面，《法人金融机构洗钱和恐怖融资风险管理指引（试行）》（银反洗发〔2018〕19号）要求，金融机构应建立反洗钱和反恐怖融资监控名单库，并对名单库进行及时更新和维护，采取信息系统与人工分析相结合的方式，通过信息系统实现监控名单精准匹配的自动识别工作。而如何建立一个完善的名单监测系统，落实反洗钱制裁合规的要求，当前仍存在一些问题:

一是数据更新时效性和数据完整性，由于数据是名单监测工作的基础，数据更新时效性和完整性严重影响名单监测工作的有效性，部分金融机构无法对名单数据进行及时有效的更新，或维护的名单数据缺失，致使名单监测工作的漏报等，并且维护后的名单数据如何分类，分类后的名单数据集如何应用于多种业务场景，仍是需要重点关注的问题。

二是名单监控规则不健全，基于金融机构实施涉恐名单监测的范围应当覆盖全部客户及其交易对手、资金或者其他资产的要求，名单监控工作需要依据不同业务场景，不同渠道，如客户准入场景、跨境交易场景、持续识别场景、回溯客户场景、回溯交易场景等，分别建立健全名单监测规则及监控模型，包含各场景下需要关注的名单范围、多实体筛查规则、筛查算法设计等。

三是随着金融机构业务规模快速的发展，客户量和交易量与日俱增。基于名单监控系统实时筛查及事后海量数据回溯的要求，对于名单监测系统的性能水平也提出了更高的要求。所以如何在相对保证名单筛查的误报率及漏报率水平的基础上，兼顾名单监测系统的高性能、高可用、高稳定性，是选择名单监测系统产品所考察的要点。

四是名单监测命中的管控措施不健全，客户与监控名单匹配时，应当立即采取相应的措施；金融机构有合理理由怀疑客户或其交易对手、资金或其他资产与监控名单相关的，应当按照规定立即提交可疑交易报告；暂时无法准确判断客户与监控名单是否相匹配的，按照风险管理原则，采取相应的风险控制措施，例如及时调整客户风险等级，对客户进行持续的交易监控和动态管理。而当前部分金融机构，针对名单命中后的结果，尚未形成完善分级管控的实施策略，并且针对确实命中黑名单的人选，未重新识别客户，也就是未采取强化尽职调查的措施，名单监控的结果并未形成实际有效的落地。

三、解决方案亮点介绍

1.全面满足最新监管要求

系统具有名单数据管理、智能名单过滤筛查、名单检索、名单回溯性审查等业务功能，提供在海量数据下的高性能精准名单匹配服务，以及认定处置机制，为金融机构进行名单筛查、分析和报告提供强有力的系统工具支撑。

2.覆盖各种业务场景，有效防范合规风险

针对多种业务场景进行实时名单监控和回溯性审查工作。全面满足金融机构各种业务模式，支持实时、准实时、批后的相关处理机制，满足对名单信息在线和离线调用，从而及时识别风险。

3.构建完备的名单信息库

名单数据来源主要包含第三方数据及金融机构内部自定义数据，既具备主流名单数据的解析处理能力，又支持金融机构维护专属私有名单数据，将外部数据与内部数据整合，实现名单数据独立维护，名单类别统一管理，从而建立满足各金融机构业务现状、完善且可持续更新的名单信息库。

4.丰富的名单筛查规则

系统提供多样化、可配置的名单筛查匹配规则，支持全文检索和分类检索，具备强大的智能模糊匹配能力，包含多种中文匹配场景、语义处理、多语言支持等几十种检索规则，可基于不同业务筛查场景的需要，适应性选择所需规则内容。

5.高效精确的筛查与匹配引擎

内置高效精准的算法筛查模型，提供模糊匹配/精确匹配模式，采用搜索引擎技术，并利用文本分析、自然语言处理、排序学习等人工智能技术，在丰富的筛查规则基础上，建立智能算法模型，并通过机器学习持续优化，进一步提高预警精确率，降低人工甄别工作量。

6.面向场景的服务配置管理体系

系统具备灵活强大的筛查配置管理体系，可针对如客户准入、跨境交易、一次性金融服务、回溯客户、回溯交易等不同的业务场景，分别设计筛查对象类型、筛查规则、匹配名单范围、预警阈值等策略，帮助金融机构搭建满足不同业务场景，不同筛查策略及管理的模型。

7.风险为本的预警处置与审核

名单预警结果可依据业务策略设定的风险程度高低，采用不同等级的告警处置策略及系统审核方式，制定差异化审批流程。同时，处置方式既支持返回结果嵌入业务系统审核，也可在名单系统独立进行集中认定，将业务控制建议反馈至业务系统，实现全流程闭环名单筛查管理。

8.多维度统计分析服务

系统提供多种统计分析方法，全面有效地满足对外报送各类监管报表的要求，以及内部精细化管理分析的需要，并提供良好的可视化效果。

9.高性能、高可用的系统架构

系统基于多层架构模式，集成分布式消息服务及实时流计算处理框架，具备高并发、高吞吐、低延迟的技术特点，大幅提高名单实时筛查性能，保证对实时交易的处理时效；各组件均为分布式架构，避免单点故障，从而实现系统的高可用。

四、金融行业客户名单

光大银行、兴业银行、广发银行、华夏银行、渤海银行、中国银联云闪付、天津银行、乐山商行、蒙商银行、泉州银行、杉德支付等。

五、客户评价

中国光大银行法律合规部评价：

为更好满足监管机构的要求，做好人民银行执法检查的全面落实整改工作，切实提高反洗钱和制裁合规方面的名单监控水平，提升名单认定人员的工作效率，基于该解决方案建设反洗钱名单监控系统。该系统可全面满足国内外针对反洗钱及制裁合规要求对名单监控的需求，构建灵活全面的客户名单管理平台；在名单数据管理方面，可支持将多数据来源的名单导入或自动同步到系统进行分类、分级管理，提供了名单信息启用、停用等等全方位的管理服务，保证了我行名单监测系统名单库更新的及时性及可维护性；在筛查配置管理方面，可针对筛查场景和客户类型灵活配置，根据筛查场景不同，对名单筛查相关参数进行调整，参数包括筛查项，筛查规则，匹配预警阈值等；通过与我行各业务系统的对接，实时提供业务关联方与名单库的筛查匹配、结果反馈，达到关联业务系统的业务处理效率、性能，以及高可用要求；在统计分析方面，具备将各类名单数据更新情况及预警处置情况进行统计功能，提供了综合的数据分析和多维的数据展示方式。

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