10台服务器搭建系统后，成功在短时间内加载48亿条、约1.5T源数据，并进行全检查时段、全业务范围下穿透式数据筛查，将客户身份识别、风险等级划分、大额和可疑交易报送等反洗钱核心业务全部涵盖。这是人民银行南京分行在对某股份制银行检查现场，运用反洗钱大数据云分析系统的场景。

　　“利用大数据技术是反洗钱监管工作的必然趋势，否则只能像消防员一样随时准备灭火，疲于应对。”南京分行反洗钱处副处长范海鸿说。近年来，南京分行反洗钱处坚持“科技赋能”，在现场监管和非现场监管领域广泛应用监管科技手段，依托现代信息技术助力反洗钱监管提质增效。

　　此前，南京分行结合大数据存储及运算技术，开发了反洗钱大数据云分析系统，并在对某券商的检查现场成功搭建运行。该系统具有低技术难度快速部署、海量存储高效处理、模型化设计等技术特点，通过对海量数据全面分析，为实现覆盖式、穿透式的执法检查提供了强有力的工具支撑。同时，面对反洗钱执法检查中的不同场景，该系统还可以根据实际需求快速调整更新数据分析模型或自定义函数分析组合，并在总分行多个重点现场监管项目中得到成功运用。

　　“检查范围全覆盖，客户信息‘全息化’，交易线索全跟踪。”据范海鸿介绍，在对某股份制银行总行的现场检查过程中，系统存储并处理了20类业务500亿条、约5T的衍生数据，运算力强大。在身份不明客户筛查中，检查组为客户绘制包含自然属性、交易行为、交易习惯等要素在内的“全息画像”，锁定一批交易行为、交易习惯明显异常的目标群体，并不断运用迭代算法缩小目标范围，最终锁定7户身份不明客户。

　　除了检查传统合规问题外，借助大数据的运算存储能力，该系统可以匹配并重现交易的全链条。检查组对大额现金交易、跨境交易等重点风险业务进行筛查过程中，发现“虚假现金交易”等一批异常交易线索以及多笔涉及跨境交易、应预警而未预警的交易，进而反证了被查银行在内控制度建设、系统建设及风险防控等方面存在的典型问题。

　　在加强现场监管的同时，为全面、实时掌握反洗钱义务机构的风险状况，南京分行还开发了“反洗钱风险管理平台”应用于非现场监管。平台以收集义务机构日常反洗钱工作信息和数据为基础，依托大数据技术开展风险分析、识别及处理，实现了与义务机构档案管理电子化、分类评级模块化、风险评估动态化等功能，大大解决了反洗钱监管对象众多而监管力量不足的难题。