综合国际经验和国内实践，充分发挥金融机构监测防控“前哨”作用，是应对非法集资高发态势的重要途径，是防范风险向持牌金融机构传染的必要环节，也是破解当前预警质量总体不高“瓶颈”的关键举措。课题组通过横向对标国际经验，纵向盘点国内实践，系统梳理我国涉非风险监测防控的薄弱环节和掣肘因素，探索研究构建以机制创新、科技赋能为重点的非法集资资金监测体系，力求推动金融机构之间信息互联互通，发挥风控模型集群效应，全面提升非法集资防控效能。　　一、境外经验做法　　课题组梳理了美、德、英相关法律和监管实践。这三个国家均坚持金融持牌经营原则，对未经许可公开募集资金的行为打击态度鲜明，并无一例外地要求金融机构严格监测、上报可疑或非法活动线索。　　（一）设立专门的金融情报部门（FIU）。美国有专门的金融情报机构（FinCEN），负责收集、构建强大的金融交易数据库，形成执法、监管、金融机构间信息交换与共享平台。德国联邦金融监管局（BaFin）有权利用账户信息自动访问程序，跟踪境内资金流动，并建立专门收集和分析可疑交易报告的FIU。英国打击严重有组织犯罪局（SOCA）在其犯罪资产部内设立英国金融情报中心，专司收集分析可疑交易报告，并通过执法机关对可疑线索和金融犯罪进行调查。　　（二）提供坚实的履职保障。美、德、英均为金融机构在客户准入审查、交易监控等方面制定了清晰的履职标准，要求机构全面监测并上报可疑线索。其中美国要求金融机构先排查后上报，德国要求不确定即上报，英国则采取根据具体情况上报的灵活方式。美国模式能更好发挥金融机构主观能动性，也更适应我国非法金融活动高发的实际需要。同时，设置履职豁免规则，消除金融机构对披露信息责任的担忧，如美国“安全港规则”使机构免受民事责任困扰，德国参照执行欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的规定，明确对信息数据获取、使用的豁免情形。　　（三）严格处罚履职不力的金融机构。对于金融机构瞒报、漏报可疑线索，或涉足非法金融活动甚至提供便利的情形，境外监管部门通常会采取严格的处罚措施。较典型的有摩根大通（系“麦道夫”案涉案账户所在的主要银行）被处罚案、台湾兆丰银行纽约分行被处罚案等。　　（四）充分应用科技手段。以美国为代表，先进科技手段在发达国家非法金融活动监测防控中发挥着至关重要的作用，也是金融机构实现快速、精准发现线索的必要保证。如纳斯达克交易所采用的SMARTS市场监视技术、Paypal建立的“黑盒式”风控体系等。同时，以Facebook为代表的互联网公司，在非法金融行为的应对和处置中发挥技术优势，形成了一套较为成熟的机制，主要包括严格把关广告；对可疑账户实施冻结调查，并与执法机关建立合作机制；通过暂停交易、限制使用付款、向当局报告、停用账户等措施，规范第三方支付业务等等。　　二、境内实践探索　　目前境内监测实践主要分为资金信息监测和社会信息监测两个部分。　　（一）资金信息监测实践。依托反洗钱机制，地方处非职能部门与属地人民银行分支机构建立合作，由金融机构利用系统筛查、人工审查和柜面发现相结合的方式，排查疑似非法集资线索并及时报告。此方式依托现有工作机制，避免了多头报送和重复建设，但监测模型无法因地制宜调节，金融机构工作时效性也难以保证。依托机构业务系统，梳理非法集资监测识别点，通过AI人工智能系统处理加工，形成资金异动监测预警统一模型，嵌入金融机构业务系统，由金融机构梳理可疑交易并报送疑似非法集资风险报告。此方式可根据地域差异自主调节参数设置，能进一步提高精准度，但是对跨机构资金流向判断存在局限性，而且给金融机构增加了一定工作负担。直采交易数据模式，地方建立资金监测系统，对涉嫌非法集资犯罪的交易线索进行实时分析。此方式便于根据地域差异调节系统参数设置，打破了本地区金融机构间数据壁垒，有利于直观监测辖内相关资金流量，但是集中研判工作量巨大，目前还未有成熟高效的智能分析工具。　　（二）社会信息监测实践。社会信息排查，借助基层行政力量、社群力量或第三方力量，加大重点场所的现场排查力度。一些地方将基层网格员、楼宇物业管理员、金融机构网点营业员吸收为涉非“情报员”，将监测触角延伸至社会各个角落，但所耗成本较高、产出较低。举报奖励机制，容易陷入“局外人难识别，局内人不举报”的尴尬局面，整体效果不佳。网络数据监测，缺少质量较高的关键性数据，风险命中率低。　　（三）融合资金信息和社会信息具有现实必要性。实践表明，单纯依靠资金信息或社会信息监测，均难以取得良好效果。只有把两种监测数据和方式有机结合，将结果进行横向比对验证，才能精准定位并全面描绘风险线索。　　课题组选取两起金融机构监测发现非法集资案例，进一步探讨实践中利用资金数据预警非法集资的痛点及启示。　　案例一：个人客户非法集资监测案例　　2019年4月，A银行反洗钱业务系统监测发现个人客户A交易异常，该客户账户转出交易大都通过非柜面渠道进行，账户短期交易频繁、累计交易金额大，与其职业、收入明显不符，账户呈现资金分散转入、集中转出，集中转入、分散转出等特征。　　经调查，该客户开户预留单位为某投资管理有限公司，注册于2013年，客户A系法定代表人及大股东。该账户自2017年初至2019年每月收入支出金额大体相当，有一定资金过渡账户特征，但不显著。2019年1月前，该账户长期表现出收款次数多，对外转账少，存在分散转入、集中转出的募集户特征，但交易频次并未畸高，异常交易行为难以触发预警线。2019年1月起，该账户对外支出类交易快速增长，表现为集中进、分散出，体现出付息户的特征。　　客户A还通过第三方支付、拆分账户功能等手段隐藏交易特征，使得传统金融机构监测账户异动更加困难。此案例中，客户A账户资金主要来自于快钱支付，交易金额3336.7万元，占入账总额的50.89%。同时，通过公司员工B和员工C账户开展分散交易，使A账户处于较低交易频率状态。通过员工B账户累计转入538.73万元，占入账总额的8.22%；通过员工C账户累计转入479.13万元，占入账总额的7.31%。其余零散个人客户转入资金仅占33.58%。　　综上所述，客户A实际自2017年初起账户交易情况已呈现一定异常，但直至2019年上半年，交易量出现大幅增长，并在4月出现累计交易金额和交易频次双高形态，集中进账、分散出账特征逐渐清晰，进而被反洗钱系统监测发现。经过长期交易特征分析，并结合客户走访，最终认定为可疑交易。　　案例二：公司客户非法集资监测案例　　2019年5月，B银行报告B商业保理公司疑似从事非法集资活动。B公司于2016年6月在B银行开立一般存款账户。2018年6月前，该账户主要资金来源为关联企业，资金主要去向为无关联异地一般工商企业，资金流向特征与该企业主营商业保理相符。2018年6月至11月，该账户未发生实质交易，2018年11月至2019年1月，该公司在不到两个月期间内，分散收取48名个人的89笔汇款合计562.1万元，交易对手开户行分布在多个省市；收取上述汇款后随即划转B公司在异地他行同名账户，怀疑通过同名账户过渡资金，有意规避监测。　　进一步调查发现，B公司于2019年4月因为“通过登记的住所或者经营场所无法联系”被纳入经营异常名录，同时未及时变更重要身份信息，经联系后客户未配合变更。在尽职调查过程中，B公司人员自称其“经营业务包括募集民间资金，汇总到总公司，再发布理财产品，待产品到期后向个人进行支付本息”。通过对非交易信息的排查，结合资金交易分析，发现该公司经营模式与经营范围和经营资质不符，B银行最终认定该公司涉嫌非法集资。　　（一）监测周期长是难点痛点。案例一中客户A早在2013年已注册投资管理公司，后被查实非法集资。从调取账户流水看，最晚自2017年起，客户A已开始利用银行账户从事集资活动，但直至2019年交易量大幅提高后才引起关注，监测滞后性比较显著。　　（二）非交易数据亟待引入监测体系。以案例二为例，触发预警的重要原因为B银行发现该客户被列入异常经营名录。银行对交易行为的监测预判在此案例中已失去先机。随着非法集资账户交易隐蔽性不断提高，引入、挖掘非交易信息的特征并建立融合监测体系至关重要。　　（三）临界值的确定是交易行为监控的核心技术难点。监测模型阈值的选择与发现疑点的数量极大相关，各家金融机构均需要通过不断调试以平衡精确度和效率。监测门槛降低，有利于及早发现违规苗头，但会极大拖累处置效率；监测门槛提高，又可能导致遗漏。　　（四）人工核查是监控涉非行为的重要手段。在案例一中，A银行存在类似交易的账号有数十个，但近两年来该行仅报送了这1条交易线索。在机构日常业务中，对每个疑似账户均需通过人工多维度分析核实，很大部分未经延伸验证即被排除嫌疑。人工分析对保证线索有效性作用关键，但这又要受到多种内外部因素影响。　　四、困难及问题　　（一）缺乏监管协作，监测碎片化突出。现有多种碎片化监测途径缺乏统筹规划，运动式监测问题突出，连续性明显不足，影响预警效果。部分创新产品和业务模式面临着同类业务监管不一致、不同监管部门定性不一致、不同地区监管标准不一致等问题，容易滋生不法行为跨区跨界规避监测、地区套利等现象。同时，一些非持牌机构“无人认领”问题依然突出，传统的监管、防控方式存在着一定的真空地带。　　（二）信息壁垒森严，存在“信息孤岛”。各金融机构间的监测系统相对封闭，而非法集资资金流转往往横跨多家机构。以某市为例，辖内银行共有1192.87万个对公账户，其中单家企业最多在44家不同银行开立活期账户，有1.52万家企业在5家以上不同银行开立活期账户，有22.3万家企业在至少2家不同银行开立活期账户，仅靠单家银行数据很难对交易行为准确定性。随着第三方支付广泛应用，传统金融机构和互联网金融机构间数据壁垒问题加剧，更加大了监测难度。资金数据、公安数据、工商数据、信访数据以及其他部门数据壁垒未能打破，数据利用效率不高，全景式监测缺乏支撑。　　（三）监测预警技术手段有待进一步提升。资金腾挪手法不断升级，资金通过众多的关联公司、关联账户拆分转移，资金关系追踪难、认定难。监测模型精准度不高，单纯依靠“蝴蝶模型”难以有效区分集资交易和正常交易。非法集资数据分析缺少量化的评估标准和分级预警机制。　　（四）相关法律规定不完善。《反洗钱法》对反洗钱预警信息使用有严格限制。相关法律规定较为笼统，未明确对客户信息的监测和使用范围，缺少客户信息披露豁免的“安全港规则”。加之金融机构对疑似非法集资账户管控手段有限，考虑到客户投诉及违约诉讼风险，在预警通报和采取账户限制措施时往往审慎有余。　　五、对策建议　　金融机构是非法集资监测预警体系的重要一环。从长远看，可以考虑借鉴美国经验，建立国家级金融情报机构及大数据基础设施，整合资金交易、政务执法、金融监管、涉法涉诉等各类数据，达成跨部门、跨地区信息共享和处置协同，实现全国“一张网”防控金融风险。从近期、中期看，压实金融机构“前哨”责任，并完善其“站岗放哨”的法律、机制、数据和技术保障，至关重要。针对目前工作存在的问题与困难，提出如下建议：　　（一）健全金融机构履行监测职责的法律政策。一是加快《防范和处置非法集资条例》落地实施，明确金融机构法定职责，赋予其收集使用数据、监测风险、共享信息以及对风险账户采取适当控制措施的权利。二是修订《反洗钱法》。允许主管部门将反洗钱系统相关预警信息提供处非职能部门作为线索，强化监管协作。三是健全依法行使账户调查权的法规体系。明确处非职能部门查询涉非账户交易流水的权力。四是建立限制措施投诉豁免制度，补充消费者救济途径，消除金融机构履职后顾之忧。　　（二）完善金融机构监测预警工作机制。一是明确工作主体。境内各类金融机构和地方金融企业均应承担涉非监测预警职责。二是落实防控职责。金融机构应建立专门的工作机制并设立领导小组和工作小组，切实承担主体责任。三是规范报送路径。金融机构发现的涉非线索，经过一定程序的核查后报送至同级处非职能部门。四是强化激励约束。金融管理部门加强指导督促。各级处非职能部门协同同级金融管理部门建立激励问责制度，对未落实监测防控要求的，监管部门依法对相关机构和责任人予以处罚，并采取下调监管评级、加大现场检查频次或设立专项检查计划等措施。对成效显著的适当奖励，树立非法集资“防控有责、成功有奖”的鲜明导向。　　（三）多措并举，解决数据孤岛问题。一是国家层面建立处非联办与反洗钱主管部门常态化数据交换机制。及时共享涉非资金交易线索并对重大涉非疑点进行共同研判，同时自上而下推进各级处非职能部门与同级反洗钱部门间数据共享。二是构建可疑数据归集筛查机制。在当前报送模式基础上，建立处非联办与各金融机构总部“总对总”的纵向数据共享机制，形成全国涉非交易线索库。三是建立信息反馈回应机制。各级处非职能部门定期向金融机构反馈涉非黑名单、灰名单。　　（四）构建统一数据标准的非法集资监测模型。研究发布统一数据标准的资金监测要点，在全国推广，并根据形势变化以及数据反馈情况不断更新迭代。监测要点主要逻辑为：首先依照模型，在海量的账户数据中筛选符合非法集资特征的交易账户，初步框定涉非主体范围；再结合外部数据查询分析相关主体的基本信息、社会关系、经营情况、集资手法及宣传名目等，以资金流带动信息流，以信息流验证资金流，综合研判非法集资风险。在基础模型之上，由金融机构结合自身业务特点，进一步叠加特色识别点，差异化设定每一细项的监测阈值，并通过奖惩机制激发机构优化模型的积极性。　　（五）细化金融机构防非职责，严防风险传染。一是强化客户风险识别。各机构以“了解你的客户”为原则，充分利用内外部数据，落实客户风险审查。二是高质高效上报可疑线索，并积极配合司法机关开展案件调查侦办。三是强化员工管理。建立网格化管理模式，做好员工异常行为监测预警、常态排查与隐患清理。四是强化印章及场所管理。严格用印审批、用印管控、印章保管，将关键印章纳入机控管理。加强办公场所访客和人员管控，防范内外部人员利用机构印章、网点、柜面、交易渠道等开展非法集资活动。五是强化舆情管理。开展全媒体非法集资舆情的监测报告，及时处置内外部机构利用金融机构名义进行虚假宣传等情况。　　(文章来源：银保监会网站）

　　商业银行风险管理流程包括：　　1、风险识别：即银行结合自身发展战略、经营状况等因素，识别出可能影响其战略目标实施或经营活动产生的潜在事项的过程。　　2、风险计量：即银行充分认识到不同风险计量方法的优势和局限性，并适时采用敏感性分析、压力测试等方法作为补充的过程。　　3、风险监测：即监测银行各种风险水平的变化和发展趋势，在进一步恶化前将监测数据提交至相关部门以采取恰当的控制措施，并确保风险在银行设定目标范围之内的过程。　　4、风险控制：即银行对已经识别和计量的风险采取分散、对冲等策略，以及合格的风险缓释工具进行有效管理和控制风险的过程。　　其中商业银行风险管理是商业银行日常管理活动内容的重要组成部分。
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