随着经济社会活动的飞速发展，互联网金融的快速兴起，面对外部市场竞争的压力和银行内部强监管的要求，商业银行的数字化转型迫在眉睫。数字化转型的本质是生产力、生产关系的重构，对商业银行来说就是推陈出新，通过5G、大数据、云计算等数字技术运用完成金融服务的线上化、场景化、去同质化，实现智能合约、智能决策、智能风控全流程管理，打造精细化管理的特色银行。数字化转型对商业银行提质增效，不断增强核心竞争力有着非比寻常的意义，对商业银行反洗钱工作的质效提升同样具有不可磨灭的作用。

一、通过开展数据整合，深入数据挖掘，不断提高反洗钱数据质量。数据是反洗钱情报的载体，也是反洗钱工作的对象，数据质量的优劣，直接影响了商业银行反洗钱工作的有效性。数字化时代“数据为王”，数据治理和数据整合是数字化转型的基础工作，也是落实商业银行反洗钱工作的基本要求。利用大数据和云计算技术，通过数据抽取、数据清洗、数据标准化、数据同步、数据质量管理几个步骤，完成数据治理，实现数据整合，不断强化数据的真实性、准确性、完整性和逻辑性，最终实现反洗钱数据质量大提升。

数据整合好比建筑地基，要想万丈高楼平地起，地基一定要扎实。打牢了基础，接下来就是通过数据挖掘盖起反洗钱工作的“高楼大厦”了。早先的商业银行反洗钱数据分析多是对碎片化数据的分析，例如独立的客户、单客户一定时间内的账户交易等，给反洗钱工作人员带来了很高的研判难度。采用分类技术、聚类技术、链路分析技术，通过数据整合后的数据挖掘，建立完整的“数据大厦”，为反洗钱工作人员提供全面可靠的风险等级分类和客户资金流向，大大减轻了反洗钱工作人员的工作压力。

二、通过引入智能风控，强化风险识别，持续提升反洗钱风险控制能力。风险控制是贯穿商业银行内部管理的生命线，也是商业银行反洗钱工作的主要努力方向。智能风控作为商业银行数字化转型的重要举措之一，也是建立健全反洗钱风险监测、风险识别、风险控制全流程管控的必要手段。通过人工智能和大数据的深度学习和智能反馈，不断优化算法，进行数据建模，构建反洗钱智能风险管理体系，突破人工验证审核的传统工作方式，以智能风险监测和风险识别作为主要风险控制手段，解放反洗钱人力物力，不断提高反洗钱风险控制能力。

与传统的反洗钱风控手段相比，智能风控以模型策略代替人工，不但大大减轻了工作人员的压力，更重要是提升了风险控制的时效性和准确性。一是通过风险监测系统实现实时监测、实时识别和实时控制，及时防范反洗钱风险；二是通过高度的数据关联和大量的数据分析，实现精准的风险识别和风险控制；三是减少了人工识别风险的工作，降低了对反洗钱工作人员的能力要求，解决了反洗钱队伍建设薄弱的问题。

三、通过建立智能评价，完善事后评价，充分实现反洗钱智能跟踪。反洗钱工作规则不断更新迭代，需要不断探索，久久为功，这与数字化转型异曲同工。因此，通过数字化转型建立智能评价系统，建立完善的反洗钱事后评价体系，实现反洗钱智能评价和智能跟踪，能够为反洗钱工作的迭代升级和优化更新提供可靠的数据支撑，是完成反洗钱自评估工作的重要举措之一。

反洗钱智能评价不但是对反洗钱工作质量的检验，也是对反洗钱工作人员的人工处理的再次校验，通过数据检查和数据核对，对人工报送信息进行二次复核，对反洗钱风险控制进行再次补充，最终不断提升商业银行反洗钱工作质量，提高商业银行反洗钱工作人员工作水平。

强化金融科技驱动，落实商业银行数字化转型，完成数据整合，引入智能风控，建立智能评价，从数字化角度全面提升商业银行反洗钱能力是一项需要长期奋斗的工作。只有通过不断学习，不断探索，练好数字化本领，用好数字化技术，最终才能实现反洗钱技术的数字化，使商业银行反洗钱水平达到一个全新的高度。

（张磊）