電信詐騙等新型網(wǎng)絡(luò)違法犯罪嚴(yán)重危害人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全和合法權(quán)益，犯罪分子實(shí)施電信詐騙獲取非法資金后，利用金融機(jī)構(gòu)通過(guò)一系列交易將資金轉(zhuǎn)移，形成洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)公安部提供的數(shù)據(jù)，2019年全國(guó)共破獲電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件20萬(wàn)起、抓獲犯罪嫌疑人16.3萬(wàn)人。

從近期監(jiān)管發(fā)布的洗錢(qián)案列來(lái)看，基金業(yè)、證券業(yè)正逐漸成為進(jìn)行洗錢(qián)犯罪活動(dòng)的新領(lǐng)域。在對(duì)異常交易進(jìn)行監(jiān)測(cè)、分析以及配合公安機(jī)關(guān)對(duì)相關(guān)案件調(diào)查取證的過(guò)程中，我們均發(fā)現(xiàn)了犯罪分子將電信詐騙的非法所得通過(guò)基金業(yè)務(wù)進(jìn)行資金隱匿的真實(shí)案例。為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)并切斷不法分子轉(zhuǎn)移非法資金的鏈條，以風(fēng)險(xiǎn)為本，以金融科技力量為輔，易方達(dá)基金（以下簡(jiǎn)稱“我司”）對(duì)基金業(yè)務(wù)中涉及電信詐騙的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控進(jìn)行了一些嘗試，希望通過(guò)對(duì)真實(shí)案例的深入分析來(lái)探索符合行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)特征的可疑交易監(jiān)測(cè)分析指標(biāo)和模型。現(xiàn)就我司針對(duì)涉嫌電信詐騙的洗錢(qián)監(jiān)控模型構(gòu)建做一些介紹和交流。

一、基金行業(yè)電信詐騙洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn)基本情況

根據(jù)《中國(guó)洗錢(qián)和恐怖融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告（2017）》，金融理財(cái)詐騙、賭博博彩詐騙、虛假兼職詐騙和冒充身份詐騙是被害損失資金最多的四類電信詐騙類型。由于普惠金融的推廣，客戶只需在基金銷售網(wǎng)點(diǎn)開(kāi)立賬戶、申請(qǐng)網(wǎng)上銀行后就可以進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)，互聯(lián)網(wǎng)金融所帶來(lái)的便利性使犯罪分子將目光轉(zhuǎn)向基金行業(yè)，通過(guò)基金的申贖轉(zhuǎn)換將電信詐騙的非法所得進(jìn)行藏匿和轉(zhuǎn)移。中國(guó)人民銀行發(fā)布的《關(guān)于加強(qiáng)支付結(jié)算管理防范電信網(wǎng)絡(luò)新型違法犯罪有關(guān)事項(xiàng)的通知》總結(jié)了25條涉電信詐騙犯罪可疑特征清單，但由于基金業(yè)務(wù)運(yùn)作時(shí)資金流轉(zhuǎn)相對(duì)封閉，基金公司本身并不掌握資金來(lái)源、去向信息，基金公司監(jiān)測(cè)這類洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn)的難度加大。

二、基金行業(yè)電信詐騙監(jiān)控模型初探

01基金行業(yè)電信詐騙涉案客戶畫(huà)像特征分析

我司將所有過(guò)往處理的電信詐騙案例進(jìn)行歸整，剖析、梳理并嘗試歸納案件特征，總結(jié)分析涉嫌電信詐騙的基金客戶所具有的主要身份特征以及交易特征。總結(jié)分析如下：

（1）身份特征

● 銀行卡歸屬地域分布較為集中。從客戶綁定的銀行卡歸屬地來(lái)看，涉嫌詐騙的客戶多來(lái)自華南、華東以及東北等地，異地開(kāi)戶較為普遍。這與《中國(guó)洗錢(qián)和恐怖融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告（2017）》的結(jié)論存在一致性，該報(bào)告認(rèn)為，電信詐騙作案源頭地、輸出地具有相對(duì)集中性，福建省、湖北省、廣西自治區(qū)、海南省、廣東省的部分縣市是電信網(wǎng)絡(luò)詐騙重點(diǎn)地區(qū)，遼寧省、河南省、湖南省、四川省、河北省、江西省、安徽省也有個(gè)別縣市電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪情況突出。

● 預(yù)留地址存疑。客戶預(yù)留地址不完整或者虛假，隱匿身份的意圖明顯。甚至存在諸如“客戶健康和第三個(gè)”等明顯無(wú)效信息。

● 身份證、手機(jī)號(hào)碼地址、銀行卡歸屬地址不一致。

（2）行為特征

● 同一手機(jī)設(shè)備同時(shí)操縱多個(gè)賬戶。涉嫌詐騙的客戶常存在同一手機(jī)設(shè)備同時(shí)操縱多個(gè)不同客戶賬戶的現(xiàn)象。

● 被操縱的多個(gè)賬戶信息具有一定的關(guān)聯(lián)性。疑似被批量操縱的賬戶，賬戶信息往往具有同質(zhì)的特征，例如客戶的身份證件號(hào)碼以及地址信息均顯示來(lái)自同一地域等，涉嫌批量購(gòu)買(mǎi)或收集客戶身份信息的可能性較大。

（3）交易特征

● 申購(gòu)模式。涉嫌詐騙的客戶在開(kāi)戶后，有時(shí)會(huì)在一個(gè)月至三個(gè)月內(nèi)無(wú)操作，然后先申購(gòu)10元或100元等小額金額進(jìn)行測(cè)試，一日會(huì)進(jìn)行多次測(cè)試。隨著測(cè)試頻率的增加，金額也逐漸提升，以100萬(wàn)元、50萬(wàn)元、1萬(wàn)元以及5000元居多。

如我司2019年1月上報(bào)人行的一筆可疑交易涉及客戶X某案例中，某公司報(bào)案稱其農(nóng)行卡被盜刷，資金轉(zhuǎn)入我司X某客戶的賬戶，交易金額近900萬(wàn)元。檢查X某的交易記錄發(fā)現(xiàn)，該客戶從上年年底開(kāi)始，連續(xù)嘗試申購(gòu)超過(guò)幾十次，均未成功，每筆申購(gòu)交易金額均為整數(shù)，如10000元、5000元等。我司接到警方通知后立即對(duì)該客戶賬戶進(jìn)行了凍結(jié)以防止犯罪分子將資金再次轉(zhuǎn)移，并配合警方完成后續(xù)調(diào)查取證工作。

● 申購(gòu)基金類型。涉嫌詐騙的客戶申購(gòu)嘗試的基金產(chǎn)品基本上是貨幣型基金。這與貨幣型基金低風(fēng)險(xiǎn)、高流動(dòng)性的特質(zhì)密切相關(guān)，犯罪分子很可能出于對(duì)資金流動(dòng)性的需求而偏好此類產(chǎn)品。

02基金行業(yè)電信詐騙監(jiān)控模型指標(biāo)的設(shè)定

遵循案例特征化、特征指標(biāo)化、指標(biāo)模型化的監(jiān)控模型分析構(gòu)建要求，為了從較為零散的客戶特征中構(gòu)建出比較完善的監(jiān)控模型，我司進(jìn)一步從涉嫌電信詐騙案例的客戶畫(huà)像特征中提煉相關(guān)核心指標(biāo)。

（1）客戶特征的歸類與篩選

從總結(jié)客戶畫(huà)像特征到設(shè)定相關(guān)指標(biāo)，將初步的業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案的落地。在將客戶畫(huà)像特征提煉為模型、進(jìn)行特征指標(biāo)化之前，還需要對(duì)上述特征進(jìn)行進(jìn)一步的歸類和篩選，找出特征之間可能存在的看似矛盾但確實(shí)存在的隱藏信息。

例如，我們發(fā)現(xiàn)，部分客戶的地址、銀行卡歸屬地以及手機(jī)號(hào)碼來(lái)自不同地域，看似存在矛盾，但這個(gè)“看似存在矛盾”的特征，實(shí)則指向了部分犯罪嫌疑人之間可能為同鄉(xiāng)，或通過(guò)批量買(mǎi)賣(mài)客戶身份信息或盜取他人賬戶信息開(kāi)戶，隱匿賬戶實(shí)際操縱人的真實(shí)身份的電信詐騙洗錢(qián)犯罪模式。

（2）核心指標(biāo)的覆蓋與結(jié)合

例如，前文提到我司發(fā)現(xiàn)涉嫌從事電信詐騙的客戶交易的產(chǎn)品基本上都是貨幣基金，且由于貨幣基金產(chǎn)品申贖的便捷性，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，是廣大投資者進(jìn)行短期現(xiàn)金管理的主要產(chǎn)品工具，如果僅僅排查貨幣基金交易客戶，被排查客戶的覆蓋率一定會(huì)提升，但相應(yīng)的，命中正常客戶的概率也會(huì)大幅度提高，特征的準(zhǔn)確率將受到影響，也增加了可疑交易人工分析的壓力。但假若把交易的產(chǎn)品類型、交易金額以及交易頻次結(jié)合起來(lái)，加入更多的限制性條件或?qū)Χ鄠€(gè)特征進(jìn)行合并，便能夠使得原本低指向型特征轉(zhuǎn)化為高指向型特征，就可以有效提高可疑交易監(jiān)測(cè)指標(biāo)有效性。

通過(guò)以上一系列探索，我司提煉出涉嫌電信詐騙監(jiān)控的五個(gè)核心指標(biāo)，用以捕捉日常基金交易中涉嫌電信詐騙的犯罪行為，這五個(gè)核心指標(biāo)分別為：交易類型、金額、頻次、銀行扣款失敗原因標(biāo)識(shí)和歷史成功/失敗扣款次數(shù)。

03基金行業(yè)電信詐騙監(jiān)控模型參數(shù)設(shè)定

我司對(duì)圍繞五個(gè)核心指標(biāo)建立的涉嫌電信詐騙監(jiān)控模型動(dòng)態(tài)調(diào)整、持續(xù)跟蹤、不斷優(yōu)化。

（1）實(shí)時(shí)驗(yàn)證反饋，取舍模型因子

從案例特征過(guò)渡到指標(biāo)設(shè)定再到參數(shù)的設(shè)定，是從業(yè)務(wù)需求到技術(shù)方案的轉(zhuǎn)換。我們?cè)诳紤]模型指標(biāo)參數(shù)的時(shí)候必須考慮公司現(xiàn)有的應(yīng)用架構(gòu)以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是否支持相關(guān)監(jiān)測(cè)指標(biāo)和參數(shù)的設(shè)定。在涉嫌電信詐騙監(jiān)控模型設(shè)立的初期，我們認(rèn)為該模型的篩查結(jié)果需能提供實(shí)時(shí)反饋，以便可疑交易監(jiān)控工作人員能夠在第一時(shí)間對(duì)該監(jiān)控模型篩選出的涉嫌電信詐騙交易進(jìn)行跟蹤排查，將風(fēng)險(xiǎn)暴露降至最低。因此，我們對(duì)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)指標(biāo)的選擇以及參數(shù)設(shè)定進(jìn)行了一定的取舍。

例如，我司總結(jié)涉嫌電信詐騙的客戶畫(huà)像特征時(shí)候發(fā)現(xiàn)客戶嘗試金額相對(duì)固定，或?yàn)槟硞€(gè)金額的整數(shù)倍。我們?cè)?jì)劃將該特征納入監(jiān)控指標(biāo)，并試圖運(yùn)用申購(gòu)金額的最大公約數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，但在隨機(jī)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證下，該指標(biāo)的有效性不如預(yù)期，誤報(bào)率偏高，且由于每日交易的客戶數(shù)量及客戶交易信息的不可預(yù)測(cè)性，該方案將加大系統(tǒng)運(yùn)算負(fù)荷，技術(shù)人員評(píng)估后反饋實(shí)時(shí)預(yù)警將很難實(shí)現(xiàn)，最終在模型監(jiān)控指標(biāo)中，我們剔除了這個(gè)對(duì)于整數(shù)倍監(jiān)控的考慮，轉(zhuǎn)而將該特征列入后續(xù)人工分析的參考因子。

（2）借助金融科技，選定合理參數(shù)

為了使監(jiān)控模型的參數(shù)設(shè)定更為合理，我司借助金融科技的力量，在海量歷史交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，先對(duì)參數(shù)進(jìn)行一個(gè)預(yù)設(shè)，然后通過(guò)系統(tǒng)真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)顯示異常的參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，最終確定系統(tǒng)模型監(jiān)控參數(shù)。

例如，涉嫌金融詐騙賬戶的交易記錄顯示，賬戶一般存在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行連續(xù)交易的行為，但是由于賬戶余額造成扣款失敗。然而，對(duì)于連續(xù)申購(gòu)扣款失敗的次數(shù)參數(shù)的設(shè)定，并沒(méi)有一個(gè)現(xiàn)成的答案。通過(guò)運(yùn)用金融科技對(duì)不同統(tǒng)計(jì)分位點(diǎn)的考察和論證，結(jié)合剩余風(fēng)險(xiǎn)的考量，我司最終將該指標(biāo)值設(shè)定為連續(xù)申購(gòu)5次及以上的交易。近一年的實(shí)踐驗(yàn)證情況表明，該指標(biāo)參數(shù)的設(shè)定是適合的。

三、涉嫌電信詐騙監(jiān)控模型實(shí)踐效果

我司2019年3月開(kāi)始部署實(shí)施該涉嫌電信詐騙監(jiān)控模型，經(jīng)過(guò)一年多的實(shí)踐和摸索，共篩查出預(yù)警客戶800余名，并對(duì)其中約20名客戶的賬戶的交易類權(quán)限進(jìn)行限制。該批客戶中僅一名客戶在賬戶交易權(quán)限被限制后致電我司了解了一般情況，其余客戶沒(méi)有對(duì)限制交易提出任何異議。實(shí)踐證明該模型為我司發(fā)現(xiàn)電信詐騙案件線索、打擊電信詐騙犯罪作出了一定的貢獻(xiàn)。

四、不斷優(yōu)化涉嫌電信詐騙監(jiān)控模型

綜上，我司通過(guò)客戶畫(huà)像特征分析提煉出五個(gè)核心指標(biāo)，搭建出基金公司涉嫌電信詐騙監(jiān)控模型，并通過(guò)“人工+科技”的手段對(duì)模型參數(shù)不斷調(diào)整。該模型的監(jiān)測(cè)成果表明，模型整體具有合理性與有效性。但需要注意的是，我司對(duì)涉嫌電信詐騙監(jiān)控模型的完善仍在探索過(guò)程中。涉嫌電信詐騙資金的交易環(huán)節(jié)復(fù)雜、交易層級(jí)較多，要有效發(fā)現(xiàn)相關(guān)涉案賬戶，必須結(jié)合多種可疑特征，進(jìn)行綜合判斷。后續(xù)我們會(huì)密切跟蹤電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的新手法、新案例，及時(shí)總結(jié)防范要點(diǎn)并對(duì)現(xiàn)有模型進(jìn)行不斷的優(yōu)化和完善，與其他金融機(jī)構(gòu)一起構(gòu)建反詐的“第一道防線”，以風(fēng)險(xiǎn)為本深入推動(dòng)整個(gè)反洗錢(qián)工作提質(zhì)增效。

專家點(diǎn)評(píng)：易方達(dá)基金打破了基金行業(yè)廣泛存在的認(rèn)為客戶資金屬于同名賬戶劃轉(zhuǎn)，反洗錢(qián)工作中只重客戶身份信息的獲取、輕客戶異常交易監(jiān)測(cè)的慣例，從客戶身份、行為、交易特點(diǎn)等維度，初步構(gòu)建符合本公司特點(diǎn)的電信詐騙監(jiān)控模型，在基金行業(yè)客戶異常交易行為監(jiān)測(cè)方面做了很好的嘗試。