银行业反洗钱（AML）是什么？它是如何运作的？

十月2024， 执法网 评估了一个 道明银行被罚款1.3亿美元这是美国存款机构有史以来被处以的最大罚款。该银行允许数万亿美元的年度交易未受监控，漏报了数千份可疑活动报告，并且十多年来未能对已知的风险采取行动。这一结果并不令人意外，这是对银行不当行为的必然结果。 反洗钱合规性 将其视为行政开支，而非风险管理职能。

根据 禁毒办每年，全球GDP的2%到5%（估计为800亿美元到2万亿美元）会通过洗钱活动流入银行。银行是这一问题的核心，监管机构也要求银行负责识别通过其系统的可疑交易。

本文介绍了反洗钱在银行业中的运作方式、监管框架的要求，以及能够经受住监管审查的计划与那些会引发执法行动的计划之间的区别。

银行系统中的洗钱运作方式

洗钱是指将非法所得资金伪装成合法来源的过程。犯罪分子通常会将资金循环经过三个阶段，而银行的控制措施旨在拦截每一个阶段。

洗钱的三个阶段

这里有 洗钱的三个阶段。 和 安置 这是第一阶段，非法现金通过存款、电汇或贸易交易进入金融系统。 分层 接下来，资金通过一系列交易转移，以掩盖其来源。 之路 是最后阶段，洗白后的资金以看似合法的收入形式重新进入经济体系。

银行在资金存放和分层环节面临最大的风险。用于洗钱活动的单一账户、一系列略低于联邦报告门槛的结构性存款，或接收不明转账的空壳公司，这些都是反洗钱控制机制旨在识别的模式。道明银行的案例正是围绕这类活动展开的。由于银行的自动化控制系统资源不足，那些表现出持续洗钱行为的账户一直未被监控。更广泛地审视银行业反洗钱处罚情况，就能明白为何对检测基础设施投入不足会造成如此惨重的损失。

银行反洗钱监管要求

任何银行的运营都离不开反洗钱监管框架。不同司法管辖区的义务有所不同，但都遵循以国际标准为基础的共同架构。

FATF建议和基于风险的方法

此 FATF 40项建议 是反洗钱和反恐融资合规的全球标准。它们要求金融机构识别和评估洗钱风险，并应用相关法规。 客户尽职调查 根据风险程度，持续监控交易，并将可疑活动报告给相关金融情报机构。基于风险的方法是基石。银行应更加关注高风险客户和关系，而不是不顾风险高低，对所有账户一概采用相同的控制措施。在欧盟，新的 反洗钱局（AMLA） 从 2025 年起，将直接监管风险最高的金融机构，在现有国家框架之上增加一个集中执法层。

美国《银行保密法》的要求

此 银行保密法 美国银行必须建立基于四个基本要素的反洗钱（AML）计划。这四个要素分别是：内部政策和程序、指定的合规官、持续的员工培训计划以及独立的审计职能。根据《银行保密法》（BSA）和金融犯罪执法网络（FinCEN）的要求，银行还必须就超过10,000万美元的现金交易提交货币交易报告（CTR），并就任何疑似非法融资活动提交可疑活动报告（SAR）。FinCEN对道明银行（TD Bank）的审查发现，该行在所有四个计划支柱方面均存在缺陷，并且由于多年来监管不力，积压了大量未经审查的可疑活动报告，情况更加恶化。

银行业反洗钱合规的关键组成部分

一个运转良好的反洗钱项目包含五个环环相扣的流程。任何一个环节出现漏洞，都可能造成监管审查中引起注意的风险。

客户尽职调查和强化尽职调查

客户尽职调查 (CDD) 包括在客户加入系统前收集和验证身份信息，以及评估客户带来的风险。对于高风险客户，包括 政治公众人物 (PEP)位于高风险司法管辖区的客户，或所有权结构复杂的实体， 加强尽职调查（EDD） 适用，需要进行更深入的调查、资金来源审查以及更频繁的持续关系审查。

制裁筛查、监视名单核查和负面媒体报道

所有新客户和大多数现有客户都要接受筛选。 制裁名单、PEP数据库和全球观察名单，包括由……发布的名单 OFAC联合国安理会、欧盟和英国财政部。 不良媒体筛选 与这些检查同时运行，扫描新闻和法律数据库，查找结构化列表可能尚未反映的负面报道。

活跃流通的监视名单数量庞大，而且更新频率很高，因此对于每周处理新客户数量超过几个的机构来说，人工筛选是不切实际的。

交易监控和可疑活动报告提交

客户注册完成后， 交易监控 系统持续运行。规则和机器学习模型会标记出偏离预期行为的模式，包括结构化交易、账户间快速转移、向高风险司法管辖区转账，或与客户资料不符的异常波动。当标记的交易需要升级处理时，银行会向其金融情报部门提交可疑活动报告（SAR）。未能及时提交可疑活动报告是道明银行（TD Bank）执法行动的核心原因，由于监控系统缺乏足够的资源进行审查，导致数千笔可疑交易未被报告。

反洗钱筛查软件如何在银行的合规体系中运作

人工反洗钱流程在大规模应用时很快就会失效。一家每天要处理数百名新客户的中型银行，如果手动进行黑名单核查、负面媒体搜索和政治公众人物（PEP）查询，必然会造成流程延误和错误。 AML筛查软件 实现这些检查的自动化，并将结果反馈到银行现有的合规工作流程中。

银行机构对筛选软件的核心功能需求包括：在客户注册时进行实时观察名单和制裁检查；持续监控，在名单更新时重新筛选现有客户；在风险信号出现在正式名单之前，通过负面媒体报道将其曝光；以及案例管理界面，分析师可以在其中调查、记录和关闭标记的警报。

误报是大多数银行低估的实际操作问题。在特定地区常见的姓名、与政治敏感姓氏部分匹配，或旧版监控名单中过时的条目，都可能触发警报，需要分析师手动处理。优秀的筛选软件通过模糊匹配逻辑、风险评分和可配置的警报阈值来降低误报率。校准不当会产生噪音，而正确的校准则能筛选出真正重要的匹配项。

数据的新鲜度与覆盖范围同样重要。如果一个平台每天或每周更新一次观察名单，就会遗漏在此期间被列入制裁名单的新成员。对于开展代理银行业务或跨境支付的银行而言，近乎实时的数据更新并非可有可无的功能。

对于负责管理身份验证和入职后监控之间更广泛重叠部分的合规团队而言， 金融科技领域的 KYC 和 AML 合规性 介绍了这两个功能在实践中是如何联系的。

Shufti 的反洗钱筛查如何满足银行合规要求

Shufti的反洗钱筛查涵盖超过100,000万个数据源、3,500多个全球监控名单以及215个以上制裁制度下的2.6万个政治公众人物（PEP）档案。数据每15分钟更新一次，这意味着持续监控能够实时反映名单变更，而非仅按夜间批量更新。

负面媒体筛查涵盖超过 50,000 万个新闻来源，并利用自然语言处理技术将结果归类到 415 多个风险类别中。合规团队不仅能收到原始警报，还能获得匹配结果的背景信息。在分析师资源有限、误报率必须保持在足够低的银行环境中，这种背景信息至关重要，因为团队需要专注于真正的风险信号。

对于需要在多个司法管辖区进行合规管理的银行而言，舒夫蒂的 银行合规解决方案 通过单一API将反洗钱筛查与身份验证和业务验证检查连接起来。如果团队分别使用不同的工具进行KYC、AML和业务验证，则会面临集成方面的额外负担以及监管机构容易发现的审计漏洞。将这些检查整合到一个平台中，既可以减轻运营负担，又可以减少监管审查中经常暴露出的文档漏洞。