近年來隨著全球金融生態環境深刻變革，國際、國內洗錢活動也發生了顯著變化，銀行業面臨的反洗錢形勢日趨嚴峻。中國人民銀行近日公佈，日前聯合五部門共同打擊利用離岸公司和地下錢莊轉移贓款的專項行動，過去半年已取得初步戰果，共破獲相關重大案件92起，涉案金額8000余億元人民幣。而在網際網路迅猛發展的複雜新形勢下，採用基於大數據的智慧化管控也正成為反洗錢中的“新武器”。

　　復旦大學中國反洗錢研究中心秘書長嚴立新介紹，洗錢的上位犯罪包括毒品、黑社會、走私、恐怖活動、貪污賄賂、金融詐騙等，上述“七宗罪”不僅嚴重危及地區和國家安全，扭曲決策基礎，誤導政策方向，也極大侵蝕了社會信用，損害社會公平正義，導致社會財富大量外流，引發社會系統風險。

　　值得注意的是，網際網路技術的發展儘管使得資源優化配置和交易效率得以提高，但也為金融犯罪提供了溫床。當前，我國網路洗錢犯罪呈高發態勢，犯罪分子利用網路交易洗錢已成常態。記者了解到，僅今年上半年，螞蟻金服反洗錢團隊就已向反洗錢監測分析中心報送各種洗錢可疑交易報告300多份，其中多份已移送公安機關。

　　螞蟻金服反洗錢專家介紹，螞蟻金服反洗錢中心匯兌型地下錢莊模型就發現了這樣一名用戶。該用戶在支付寶上有著非常多的資金交易對手，部分在國內，部分在國外，單日交易十分頻繁，且呈現分散轉入集轉机出的特徵。同時，這些賬戶間的資金往來不是整數，數字常常能被匯率整除。進一步深入分析發現，該用戶上游的資金來源基本上都是在南韓、日本、法國等境外登錄。而在這名用戶的下游，則是一批來自全國各地的賬戶，經分析為其“馬仔”。

　　進一步分析後，反洗錢人員判斷，這名用戶背後的資金鏈條，應該是海外的上游賬戶把人民幣打給他之後，再由他分散轉給全國各地的“馬仔”們，“馬仔”們到銀行兌換成外幣後匯給海外的賬戶。這很有可能是一個匯兌性地下錢莊團夥，隨後將其報給公安機關立了案。

　　螞蟻金服反洗錢中心資深總監李小傑介紹，反洗錢人員首先需要在海量網路數據中清洗出跟反洗錢有關的數據，建立數據集市。通過分析黑樣本以及線下反洗錢積累的經驗，研究人員歸納出各種洗錢相關上位犯罪的可疑特徵，建立起數據模型。一旦賬戶情形和這些數據模型匹配，依靠大數據建立起來的智慧反洗錢系統會自動預警，認為賬戶存在可疑交易。再由人工做進一步分析，確認可疑後提交給反洗錢部門或是公安機關。

　　“隨著我們從IT進入DT時代，大數據的價值正在進一步被挖掘。由於大數據能夠更準確、更及時、更全面、更完整地記錄資訊，所以在打擊洗錢和犯罪等領域有著重要作用，這也會成為整個社會的趨勢。”嚴立新指出。

　　不過，也有部分民眾擔心利用大數據打擊犯罪是否會侵犯到隱私。對此，專家指出，大數據並一定意味著要觸碰用戶隱私。“利用的數據都經過分類和清洗，與打擊犯罪無關的數據不會涉及，同時這些洗白過的數據也區別於原始數據，不會洩露用戶隱私。”螞蟻金服反洗錢團隊相關負責人説。