案例名称

工银BRAINS反洗钱系统输出实践

案例简介

工银BRAINS依托工行多年实践，全面落实“风险为本”的管理理念和监管政策要求，运用大数据和人工智能技术，构建“专家+智能”一体化的反洗钱管理体系，有效提升洗钱风险防控能力。其提出和践行的“三化模型”设计理念，纳入监管108号文件，有效指导金融同业开展模型设计与调优工作，实践成果多次获人行权威奖项并发文推广。工银BRAINS凭借其架构领先、性能充沛、自主可控、安全可靠的技术优势，已为29家金融机构反洗钱工作保驾护航。

创新技术/模式应用

工银BRAINS智能反洗钱平台是首家由银行机构面向市场的推出的反洗钱系统。分别在2014年和2019年获得人民银行科技发展二等奖，2020年获得中国银行业金融科技应用成果大赛唯一特等奖。依托工行深耕多年的反洗钱工作实践与自身强大的金融科技实力，在管理方式、模型设计、技术能力等方面具备行业先进性和创新性：

1、管理方式的创新性

业内最早开展反洗钱集中处理改革，建成了“集中做、专家做、系统做”创新反洗钱工作模式，建立健全适合集中处理、风险水平可控、质量效率兼顾的反洗钱工作机制和操作流程，工银BRAINS反洗钱系统将工行先进创新管理理念进行系统化，有效的减少网点工作负担提高经营效率，同时能够提升反洗钱人员水平和工作质量，有效防控洗钱风险并减少监管处罚。

2、模型设计的创新性

业内最早构建“专家+智能”一体的精准模型体系。在专家模型方面，创新提出了“案例特征化、特征指标化、指标模型化”的模型设计理念。该理念被纳入到108号文中，指导各金融机构开展模型建设工作。工银BRAINS反洗钱平台深刻践行三化模型设计理念，构建了涵盖全场景模型和全纬度指标体系的可疑模型，能够全面高效的筛查洗钱风险。在智能模型方面，使用机器学习研发了涉恐、涉毒等洗钱场景的有监督模型，使用知识图谱技术研发了团伙化模型，以真实数据训练保证模型可疑交易抓取精准性和团伙上报效率，有效防范洗钱风险。

3、技术能力创新性

工银BRAINS反洗钱平台遵循“横向解耦纵向分层”理念 ，采用全面自主研发的技术架构，结合业务特点设计符合反洗钱场景特点的模型计算引擎，实现基于海量数据的高性能运算，平台技术体系全栈支持国产化保障系统安全运行；平台基于图数据库构建知识图谱，建立业务对象关联关系，支持通过图查询、分析、推理手段提供关联角度分析，提升反洗钱资金流向分析和洗钱团伙挖掘场景的识别效率；在智能模型领域，采用多种AI算法，支持联邦学习，可有效提升模型的甄别能力。

项目效果评估

工银BRAINS反洗钱平台输出，是工行响应银保监提出“推动大型银行向中小银行输出风控工具和技术”这一号召的有力实践，是工行践行大行担当，为提高反洗钱系统行业整体水平，弥补金融机构在反洗钱领域模型有效性低，甄别效率和效果较差，系统运行效率逐年走低，无法全面覆盖监管要求等现实痛点和反洗钱工作的巨大挑战。促进相关工作向国际更高水平迈进贡献力量。

目前工行已经将反洗钱系统和模型输出到多家同业金融机构，截至2022年4月，工银BRAINS反洗钱平台在银行业已成功输出17家客户，涵盖国有银行、城商行、省联社、农商行、外资银行、村镇银行等类型客户，在非银行业已成功输出12家客户，涵盖支付、保险、基金、理财、资管、投资、财务公司。累计为全国296家法人金融机构、3.69亿客户，每日监测交易6900万笔，有效防范洗钱犯罪。助力提升金融行业反洗钱整体水平，彰显大行担当。

在某大型城商行反洗钱系统建设输出项目中，系统实现全面覆盖银行业监管要求，在管理流程中集成智能化甄别工具，有效提升甄别效率，通过工行42个专家模型进行输出，可疑交易预警率下降62.5%，模型准确率提升67.9%，涉赌涉诈场景的识别率从3.6%提升至40.4%，通过反洗钱系统输出，甄别效率的显著提升，在海量数据基础上极大缩短了批量任务执行时间。保障反洗钱工作有效支撑，实现金融机构反洗钱工作的高质量发展。

项目牵头人

侯建梅 工银科技技术二部副总经理 反洗钱团队负责人

责任编辑：韩希宇