财经讯 近年来，洗钱活动更加趋于隐秘性、专业性，但是从本质上分析还是有迹可循，类型大多集中在非法地下钱庄、腐败洗钱、毒品洗钱、走私洗钱、非法集资洗钱、涉税犯罪、恐怖融资、赌博或是非法经营票据。

　　国际货币基金组织统计，全球每年非法洗钱的数额约占世界各国GDP总和的2%到5%，大约在1.5万亿至3万亿美元之间，且以每年1000亿美元递增。中国每年的洗钱规模不少于2000亿元人民币，大体相当于中国经济总量的2%。

　　由于危害众多，打击洗钱犯罪已经成为很多国家的重要任务，除了司法机关，银行甚至是新兴互联网金融公司也开始在反洗钱工作中扮演重要角色。仅今年上半年，蚂蚁金服反洗钱团队就已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。

　　所谓洗钱，就是把从非法渠道获取的“黑钱”，以隐瞒、掩饰等手段通过某种渠道进行清洗，使其表面合法化。就像衣服脏了需要清洗一样，很多不法分子努力想把不干净的钱“洗白”，以障人眼目。

　　复旦大学中国反洗钱研究中心秘书长严立新将“洗钱”比喻成经济活动中的黑洞，没有犯罪就没有洗钱。严立新指出，洗钱的上位犯罪包括毒品、黑社会、走私、恐怖活动、贪污贿赂、金融诈骗等，上述“七宗罪”不仅严重危及地区和国家安全，扭曲决策基础，误导政策方向，也极大侵蚀了社会信用，损害社会公平正义，导致社会财富大量外流，引发社会系统风险。

　　值得注意的是，在互联网金融风生水起后，尽管资源优化配置和交易效率得以提高，但也为金融犯罪提供了温床。当前，我国网络洗钱犯罪呈高发态势，犯罪分子利用网络交易洗钱已成常态。

　　据公安部门介绍，由于网络洗钱的不用透露真实信息、全球化程度高、成本低廉、不间断交易、受众广等特点成为当前洗钱的重要场所。

　　蚂蚁金服最新数据显示，仅今年上半年，其反洗钱团队就已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。

　　在近期的一个案例中，一个汇兑性地下钱庄团伙因为数据交易异常浮出水面，蚂蚁金服的反洗钱专家在做出判断后向公安机关报案。而除了地下钱庄，蚂蚁金服利用大数据打击网络赌博也日渐成熟。团队负责人介绍说，目前在支付宝里面抓赌博非常精准。

　　例如，某账户只在8-9月份或是世界杯期间特别活跃，然后交易经常发生在半夜0-5点（欧洲各种俱乐部比赛和杯赛和国内存在时差），系统会怀疑这个账户存在网络赌球行为，发出预警，然后再由专人对这些可疑行为进行分析判定。

　　蚂蚁金服反洗钱中心资深总监李小杰说，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。

　　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。

　　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。

　　严立新指出，随着人们从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。

　　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隐私。对此专家指出，大数据并一定意味着要触碰用户隐私。“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。