近年来，为顺应金融科技发展形势、提升服务经济能力，我国商业银行等金融机构积极部署数字化转型相关工作，大力推进人工智能、大数据等互联网金融科技的应用落地。互联网金融具有虚拟化、隐蔽性、复杂性和跨区域性等特征，因此给不法分子带来可乘之机。也成为了当前银行反洗钱工作中的热点和难点。
一、银行在反洗钱工作面临的困境
(一)客户身份识别难。在传统的支付模式中，商业银行要求客户提供真实的身份信息并联网核查验证，而在网络环境中客户可能存在身份信息被盗用或者借给他人使用的情况，因此加大了客户身份信息识别的难度。
(二)可疑交易甄别和资金监控难。互联网交易信息可以实现短时间内快速多笔资金转移，涉及资金量大，交易复杂，洗钱人员可通过小额多笔、分散再集中的方式在多账户间划转，从而规避大额监控，这对银行反洗钱人员来说也是工作困难所在。
(三)信息碎片造成信息搜集难。借助互联网金融平台完成一笔交易，需要发卡机构、互联网支付机构、电信运营商、收单机构、持卡人、商户甚至外包服务机构共同参与，支付流程的碎片化导致了交易信息和客户身份信息的分割，致使同一客户的身份信息和交易信息被分散保存在不同机构。由此，各银行机构均难以掌握开展反洗钱工作所需要的充分信息，从而导致反洗钱工作效率大幅度降低。
二、提升银行反洗钱能力的对策思考
(一)做好客户身份识别，严把开户准入关。建立健全反洗钱制度，加强客户身份识别和尽职调查工作，将犯罪行为扼杀在摇篮里，采取多样化的方式加强对客户的初次识别。1、对于首次办卡的个人，临柜人员和大堂人员在受理业务时应首先核查客户身份证件的真实性、有效性，并与客户本人面部特征进行比对，不能完全依赖机器人脸识别，此外还可以增加多种方式进一步核实客户的身份以及询问开户用途等，真正做到“了解你的客户”。若发现客户有回答迟疑、躲闪、不配合、手机号使用非本人等情况，可初步判断为可疑对象，应再次加强对客户的进一步识别，以降低开户过程中存在的风险隐患。2、在开立对公账户时，严格履行尽职调查的义务，对企业注册地和经营地都要上门核实，询问法人企业规模、经营状况以及开户意愿，并做好企业受益所有人的持续识别工作，对于异常情况应加强甄别，不能走形式走过场，给不法分子带来可乘之机，一旦对公账户被不法分子利用将会造成严重的后果。
(二)利用数据技术，提高交易监测工作的有效性。面对当前反洗钱工作的新挑战，商业银行应当加强和完善反洗钱工作技术设施，积极引入大数据、人工智能等金融科技工具。通过大数据、云计算等技术的运用，升级反洗钱数据库技术，对数量巨大、分布广泛的数据进行收集、存储、整合，深入挖掘客户多层次、多元化的信息，打通各数据间的关联环节，丰富课余交易监测模型，全方位描述客户可疑交易行为，提高提取可疑交易的准确度。
(三)充分利用大数据加强互联网金融的反洗钱模型探索
互联网金融在运营中实时获得各类交易数据，更包括了消费金融行为等多维度信息。客户身份识别就像蜘蛛网一样，各方面的信息积累越多，这些信息可根据客户属性、交易对手、资金进出等方面构成预警监控体系。借助现代科技，特别是大数据分析、人工智能的应用，设计出自定义交易监测指标的反洗钱模型，充分用于当前互联网金融下的反洗钱工作。李芝澍
