通过大数据去挖掘并发现洗钱交易信息的可能性有多大?  蚂蚁金服近期数据显示,仅今年上半年,蚂蚁金服反洗钱团队就向反洗钱监测分析中心报送各种洗钱可疑交易报告300多份,其中多份已移送公安机关.蚂蚁金服的反洗钱工具,就是大数据.  复旦大学中国反洗钱研究中心秘书长严立新表示,随着我们从IT进入DT时代,大数据的价值正在进一步被挖掘.由于大数据能够更准确,更及时,更全面,更完整地记录信息,所以在打击洗钱和犯罪等领域有着重要作用,这也会成为整个社会的趋势.  洗钱作为一项极为隐蔽的犯罪,据严立新介绍,洗钱的上位犯罪包括毒品,黑社会,走私,恐怖活动,贪污贿赂,破坏金融秩序,金融诈骗"七宗罪".而洗钱的方式多种多样,因此反洗钱存在甄别关系,非法与合法同构,内外协作三大难题.  国际货币基金组织的数据显示,全球GDP总量超过70万亿美金,而每年全球非法洗钱的金额占到全球GDP总量的2%-5%.  "只要有钱的地方就有洗钱的可能,有洗钱的可能会有反洗钱的存在."严立新认为,了解客户是反洗钱的基础,大宗可疑交易要识别和上报,同时客户交易信息资料的记录保存是反洗钱的三个主要手段.要破解反洗钱三大难题,可以依靠大数据智能系统.  那么大数据又是怎样发现这些犯罪分子隐秘的洗钱手段把他们挖出来的呢?  蚂蚁金服反洗钱中心资深总监李小杰表示,反洗钱人员首先需要在海量网络数据中清洗出跟反洗钱有关的数据,建立数据集市.通过分析黑样本以及线下反洗钱积累的经验,研究人员归纳出各种洗钱相关上位犯罪的可疑特征,建立起数据模型.  例如网络赌博,这些账户单日交易频繁,常常分散转出,因为赌徒分散在全国各地,同时会有一些不定向返利,因为赌博不是每个人都会赢.再比如贪污受贿,受贿人往往对某一领域拥有掌控权,账户资金交易量巨大,但额度又和用户本人身份不匹配等.  一旦账户情形和这些数据模型匹配,依靠大数据建立起来的智能反洗钱系统会自动预警,认为账户存在可疑交易.再由人工做进一步分析,确认可疑后提交给反洗钱部门或是公安机关.其中运用了人工智能和机器学习等前沿科技,由于用智能方式代替了传统人工排查,大大提高了效率,也减小了误报率.  不过,也有部分民众担心利用大数据打击犯罪是否会侵犯到个人隐私."利用的数据都经过分类和清洗,与打击犯罪无关的数据不会涉及,同时这些洗白过的数据也区别于原始数据,不会泄露用户隐私."蚂蚁金服反洗钱团队相关负责人说.  据李小杰介绍,下一步蚂蚁金服将利用大数据对毒品,黑社会,恐怖活动,走私,贪污贿赂,破坏金融管理秩序,金融诈骗等7大类洗钱上位犯罪,全部建立起智能监控模型.  作者:李静瑕来源一财网)media_span_url('')