【摘要】我国反洗钱工作是在21世纪初为适应国际反洗钱（ AML ）形势发展而逐步开展起来的，反洗钱监管体系从无到有，从初级阶段向成熟阶段迈进。近年来，随着互联网的蓬勃发展，社会金融活动开始融入各种新型环境，例如移动互联网、物联网、社交网等。随着金融业务载体的不断丰富和发展，数据和业务逻辑都变得纷繁复杂，这给监管的反洗钱业务带来巨大挑战。本文试从金融科技角度阐述大数据技术如何解决反洗钱业务面临的巨大挑战。
1. 引言
反洗钱(AML)是一个全球性问题。近年来，我国陆续出台《银行业金融机构反洗钱和反恐怖融资管理办法》等规定，不断提升金融机构的反洗钱和反恐怖融资工作水平。从国内来看，金融科技发展方兴未艾，正在逐步重塑现有的金融体系生态。但是随着互联网的发展，互联网金融业务及加密数字货币等新型金融载体使得洗钱行为更加隐秘，数据量更加纷繁复杂，洗钱环节更加国际化。从国际的视角来看，2019年以来，中资银行卷入美国对受制裁国家的反洗钱调查。新形势下反洗钱相关的规章制度更加严格，反洗钱已成金融合规中的道德高点，并受监管高度关注。金融机构为符合新规新标而付出的代价越来越大，如何降低此成本也成为金融机构关注的焦点问题。
在此背景之下，追求一种新型的技术工具来帮助金融企业从这些海量业务数据当中拨开数据本身的五花八门的表现特性而直接获取其本质信息，能够高效抓取那些高超并隐蔽的洗钱行为，成为业内共识。在这个历史阶段，大数据技术以其优秀的数据处理能力和超强的业务算法融合能力逐渐在这个行业展露头角，并且以其低廉的性价比逐渐代替传统数据仓库模式下的反洗钱工具。但是，目前大数据在反洗钱领域的应用只能称之为初级发展阶段，机遇与挑战并存。