来源：第一支付要闻
疫情期间，远程工作、不能与客户面对面加大了金融机构反洗钱的难度，假视频、虚假身份等欺诈行为挑战着银行业金融机构的KYC策略。实际上，洗钱与反洗钱的搏斗近年来愈演愈烈，洗钱的新动向是互联网化，花样翻新后，比特币、聚合支付、网贷跑路、跨境电商都可以成为洗钱的手段，而反洗钱模型也在据此迭代更新。
但AI在反洗钱中的使用还在探索期，与传统专家经验的规则引擎相比还显示不出明显优势。
花样百出的洗钱模式
虽然说比特币洗钱已经是币圈人人皆知的秘密，但风险究竟有多大并没有多少人知道。
3月23日，中国互联网金融协会《洗钱新风险与反洗钱新应对》的公益反洗钱活动中，中国计算机学会信息系统专委会委员、复旦大学中国反洗钱研究中心特聘研究员李振星提醒，比特币交易规模已经不容小觑。比如2019年12月31日，24小时内比特币成交量达到了235亿美元，相当于同时段上交所交易量的72%、深交所的53%、纽交所的24%和纳斯达克的32%。
通过比特币等虚拟货币洗钱理论上在国内是不可行的，因为根据2013年央行等五部委发布的《关于防范比特币风险的通知》，各金融机构和支付机构不得买卖或作为中央对手买卖比特币，不得直接或间接为客户提供其他与比特币相关的服务，包括：为客户提供比特币登记、交易、清算、结算等服务。
国内不可以通过互联网支付和银行来买卖比特币，但是仍有漏洞可钻。比如美国财政部外国资产控制办公室（OFAC）今年3月初刚刚公布的案例显示，2018年4月朝鲜黑客窃取了比特币之后两个中国人通过场外兑换业务帮其兑换成了法币，其中通过人民币银行账户转移了价值3400万美元的资金，还有价值140万美元的比特币转成了苹果iTunes的礼品卡。
“虽然在国内不能碰，但也有不法分子在境外支付结算比特币，然后转到国内账户，国内的金融机构不会知道。但实际上境内金融机构作为发卡行、结算收单行，应当仍然有合规责任。”李振星表示。
李振星提到的另一个例子是2019年被福建公安抓捕归案的“通宝支付”，该平台通过聚合第三方支付平台、合作银行等接口，为赌博、私彩等非法经营提供便利的资金支付结算通道，成为犯罪分子的“金融结算中心”。
具体而言，该平台为赌博、诈骗网站等“商户”提供支付二维码或H5支付网页，将非法资金收集至其控制的他人平台账户之后，再通过网络支付平台提现至银行卡，从中抽取2.5%到4%的佣金。最后，“通宝支付”将资金归集返还给“商户”，实际上是中介机构在收付款方之间提供货币资金转移服务，通过平台开设账户、发展代理、链接“商户”形成资金通道。此案涉及商户账户1214个，涉及支付宝账户1342个，链接了2000多家赌博网站，涉案金额高达28亿元人民币，最终被警方捣毁27个犯罪窝点，抓获95名团伙成员。
上述洗钱模式在国内已经得到足够重视。
1月13日，公安部通报，2019年，全国公安机关共侦破网络赌博刑事案件7200余起，抓获犯罪嫌疑人2.5万名，查扣冻结涉赌资金逾180亿元。
除了上述两种新型犯罪之外，还有“赌博+电商+预付卡+线下实体店”结合的场景，更为隐蔽。比如哥斯达黎加的赌博网站5Dimes诱使用户使用亚马逊礼品卡作为体育博彩资金，获胜者以礼品卡奖励，或者让他们在亚马逊官网上挑选商品，来作为洗黑钱的方式。
中互金协会副秘书长何红滢在上述活动中指出，当前利用新冠肺炎疫情消息进行的诈骗活动是过往网络金融诈骗行为的延续，通过反洗钱工具监测和阻断相关资金链条是成功防控所不可或缺的手段。
支付机构反洗钱工作不容忽视
无论从罚单数量、还是罚金数额来看，央行对于支付行业的反洗钱监管正在不断加强。
苏宁金融研究院高级研究员黄大智在接受《华夏时报》记者采访时表示：“从整体趋势来看，对于无证经营支付业务、收单领域、反洗钱等违法违规行为的监管仍将是重点。但是，随着2019年断直连、备付金全额上缴、支付的双向开放等，接下来与跨境相关的外汇、跨境反洗钱或将成为阶段性重点。”
洗钱一直是国家重点打击的违法犯罪行为，去年，央行、银保监会、证监会等金融监管部门针对反洗钱工作，打出了一系列政策“组合拳”。
2019年2月21日，银保监会发布2019年的第1号令《银行业金融机构反洗钱和反恐怖融资管理办法》；2019年6月施行的《关于进一步加强支付结算管理防范电信网络新型违法犯罪有关事项的通知》（85号文）则是对支付机构反洗钱工作提出了具体的要求。支付机构不得直接或变相为互联网赌博、互联网销售彩票平台，非法外汇、贵金属投资交易平台，非法证券期货类交易平台等非法交易提供支付结算服务；要加强账户实名制管理、转账管理和特约商户管理，落实责任追究制度。
另外，2020年央行工作会议特别强调，进一步加强反洗钱协调机制建设，继续强化反洗钱监管力度。
需要指出的是，在以往的反洗钱工作中，银行等金融机构是主角，随着非银行支付机构的出现和发展，支付机构如今也站到了反洗钱的一线阵地。
实际上，这一角色的变化是支付机构本身的业务性质所决定。黄大智向本报记者指出，“第三方支付以其方便、快捷的特点受到越来越多人的青睐，这当中当然也包括不法分子。支付业务交易无时间、空间限制，客户身份识别不到位、交易记录可追溯性较差的缺陷，都为洗钱犯罪提供了良好的滋生空间。”
支付业务是金融服务创新产品，大量运用新技术、新架构，导致反洗钱技术手段落后于业务创新速度，且由于支付业务的复杂性和即时性让反洗钱工作的时效性很难保证，只能在事后进行分析判断。
一言以蔽之，支付业务的种种特性均满足洗钱犯罪分子的需求，这也是央行等金融监管部门日趋重视第三方支付机构反洗钱工作的关键因素。
支付机构反洗钱能力普遍不足
相比于银证保等传统金融机构，普遍“道行尚浅”的支付机构在反洗钱工作上正面临着严峻的考验。
黄大智表示：“与上述传统金融机构相比，第三方支付机构出现的时间更短，在反洗钱工作上的建设更薄弱，互联网支付的性质也使得反洗钱变得更加的复杂和困难。”
记者了解到，反洗钱的核心是做好客户识别（KYC），一是客户身份识别，二是资金来源及去向识别，资金交易与客户的行业属性、经营收入等特征是否匹配。
对此，支付行业分析师传鹏在接受《华夏时报》记者采访时指出，“相比银行等金融机构，支付机构反洗钱最大的难点在于在网络上对于客户身份信息难甄别，交易真实性难确定。”
同样，此次财付通反洗钱违规受罚的责任人，时任财付通反洗钱中心高级总监周治明也曾于2018年公开谈到反洗钱工作所面临的三重挑战：自助金融服务快速扩展，加大了用户身份识别难度；网络支付业务普及，增大追踪交易难度；多重账户交易复杂，掩盖了交易真实目的。
《华夏时报》记者了解到，针对支付机构反洗钱所面临的压力，腾讯的做法是打造一套智能反洗钱系统，结合移动支付业务的特点，利用大数据和AI来核实用户真实身份、追踪交易路径、识别交易风险，实现智能反洗钱。
而从实际情况来看，以大数据和AI赋能的智能反洗钱系统能否完全取代人工，这其中仍然需要划上一个问号。
“支付机构去建立客户身份信息识别，大额交易、可疑交易报备机制且在反洗钱技术上的研发投入增加了运营的负担，同时法律方面缺少足够法律法规支持和参考以及缺少足够的反洗钱专业人才，也使反洗钱体系建立出现一定困难。”传鹏在接受采访本报记者时表示。
AI算法难显优势
从事反洗钱工作多年的普华永道中国金融业管理咨询总监李昀接受21世纪经济报道记者采访时表示，涉及跨境贸易的交易结算，全球多数银行都使用SWIFT系统，各家银行会对交易名单进行筛查，如果触发关键字会进行交易拦截。跨境交易中往往涉及企业、个人、金融机构多个实体，比如汇款发起人会通过发起银行向收款人银行打款，但过程中可能会有几家代理银行经手。这时候反洗钱不仅仅是发起行的责任，串联的这一系列银行都应当承担这一职责。
李昀称，在反洗钱合规投入方面，各家银行规模不同。他举例称，美国的大银行在这方面每年的投入在千万美元左右，包括科技投入和人员投入，而国内四大行大约每年千万级人民币左右，城农商行则比较低。人员配置上，人手较多的大行大约百人左右全职从事反洗钱工作，小银行则几到十几人。
针对不同的洗钱场景，反洗钱机构有一套成熟的模型判断，多数场景的共同特征是汇聚账户金额大、支付确认结算迅速。比如，一个传统反洗钱的场景监测中，如果连续三个工作日中有2天进行现金交易，每天交易总额超过17.5万元人民币，但小于20万元，而交易对象相同，就会被模型“盯上”。
反洗钱模型绕不开的一个指标是误报率。误报率通常指的是在反洗钱过程中，提交可疑交易报告的笔数和系统中产生的风险交易预警的笔数之比。
李昀介绍，一般来说，金融机构会先用建立反洗钱监测模型的方式筛选出一部分初步判断有洗钱风险的交易，这过程中所建立的模型参考的维度包括是否存在组织交易，是否一对多或者多对一交易，是否涉及高危国家或高危客户等。但产生预警之后还需要人工干预，根据客户更细致的信息，包括交易对手方的关联关系、负面舆情进行更为复杂的尽职调查，最终形成可疑交易报告提交金融监管部门，之后可能会立案追踪。系统预警100次交易，最终上报了5-10次可疑交易，也算一个正常水平。误报率高低反映的是金融机构风险偏好和系统参数设置的合理性，是金融机构在效率和有效性之间寻找平衡的结果。
李振星表示，一般行业内误报率达到95%，根据麦肯锡报告，通过引入AI手段，可以减少20%-30%的误报率，能够极大地减少人员投入。但不少业内人士都指出，目前还是规则模型作为主导，AI模型作为补充。
