数据为先:反洗钱数据治理的实践与对策.pdf

随着严厉打击金融犯罪成为全球金融监管的共识,近两年来中国人民银行(下简称“人 行”)对于我国金融机构的反洗钱要求不断提升。但金融机构在合规方面仍有较多不足, 以至于2019年末和2020年初以来,国内多家股份制银行、外资行以及非银金融机构密集 受到处罚,个别罚单的金额甚至破纪录地超过千万元人民币。
总结这些被处罚个案的经验教训可见,良好的反洗钱合规离不开相关系统的支持来完成有 效的监测,而行之有效的反洗钱系统则离不开良好的数据基础作。从这个意义上,做好反 洗钱数据治理工作,并不只应该是“亡羊补牢”,而更应该做到“未雨绸缪”。每家金融 机构反洗钱合规工作的质量,也牵涉到整个国家的金融安全。
我们看到反洗钱数据治理工作的行业实践主要存在以下几点趋势: • 传统的反洗钱监测工作通常发现监测数据出现漏洞太晚,会很大地拖累反洗钱合规的有 效性和效率。
• 金融机构需要及早地发现和解决数据问题,“数据为先”的思路可以让金融机构在战略 性实现反洗钱合规战略时抢占先机——特别是要实现搭建或改进反洗钱系统架构等重要 而费时的目标之际。
• 使用反洗钱专项数据集市或数据池来关联原始数据及目标系统建立数据架构和模型的方 法,可以让合规数据治理更有的放矢。
• 自动化和可视化技术的引入,让数据治理框架下周期性地进行数据校验和数据改进工作 不再成为数据管理者的“老大难”问题,让数据导向下的风险决策更加透明和高效。

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