金融机构客户身份识别及洗钱风险评估研究

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1、分类号:F830学校代码:10109密级:公开太原科技大学硕士学位论文(学术型)学位论文题目:金融机构客户身份识别及洗钱风险评估研究英文题目:ResearchonCustomerIdentificationandMoneyLaunderingRiskAssessmentofFinancialInstitutions研究生姓名:张燕华导师姓名及职称:薛耀文教授培养单位:经济与管理学院学科专业:管理科学与工程论文提交日期:2016年4月论文答辩日期:2016年6月1日答辩委员会主席:孙国强教授论文独创性声明本人郑重声

2、明:所呈交的论文,是本人在导师指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果。对本研究所做的任何贡献的个人或集体均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明产生的法律责任由本人承担。论文作者签名:日期:中文摘要中文摘要我国于2003年建立反洗钱制度,在反洗钱初期对于我国的洗钱活动起到很大的威慑作用。随着反洗钱工作的逐步深入,“合规为本”监管方式的弊端也逐步暴露出来。仅仅根据某客户是否违反了“一法四规”中的某一条或者某几条交易标准而断定该客户

3、是否洗钱已不能很好的适应当前的状况,鉴于此,世界各国也都呼吁向“风险为本”监管方式转变。“风险为本”的本质是对金融机构的产品、服务以及客户的洗钱风险进行评估,然后采取与风险程度相匹配的反洗钱措施,可以更高效的利用反洗钱监管资源。在贯彻“风险为本”监管思路上论文从对金融机构客户洗钱风险进行评估着手,首先对一般人群洗钱风险进行评估,对于洗钱风险较高的客户重点监管。而对于那些通过利益关系人进行洗钱的公职人员来说,同样需要关注其洗钱风险,但由于不能像一般人群那样直接判断其洗钱风险,论文对其洗钱行为单独研究。主要研究内容如

4、下:(1)通过对国内外相关文献进行梳理,论文认为在反洗钱监管方式由“合规为本”向“风险为本”转变过程中,金融机构客户所在的地区、办理的业务类型以及客户所属行业是评判客户洗钱风险的主要指标,每个一级指标又被细分为三个不同风险等级的二级指标,据此构建了一套评价客户洗钱风险的指标体系。由于我国对金融机构客户洗钱风险评估的研究更多的集中在理论层面的分析,实践中如何具体实施少有涉及。论文采用实证的方式,依据对采集到的221例典型洗钱案例统计分析结果分别对业务类型,行业因素进行具体划分,并通过聚类分析对地域因素洗钱风险等级进

5、行具体划分。(2)通过对洗钱案例进行统计分析,提取出每个洗钱案例中三个相应的评价指标,得出这些指标在各一级指标下二级指标上的具体分布情况。论文采用等级标度法对不同风险等级的二级指标进行量化,得到原始评价矩阵。通过对原始评价矩阵进行标准化处理,使用熵权法计算出各一级指标权重,并结合隶属度函数确定出客户洗钱风险等级。同时使用C5.0算法构建决策树模型,检验了使用熵权法确定出的各指标权重的有效性。(3)当客户身份确定情况下可以使用上述方法对其洗钱风险进行评估,对于当前不法公职人员时常利用利益关系人来洗白其违法所得的现状

6、,首先需要对利益关系人身份进行识别。针对此问题论文在对参与公职人员洗钱活动的利益关系人范围进行界定的基础上,从行为科学角度提出利益关系人身份识别流程。并对不同业务类型异常交易如何辨识进行了分析,根据异常交易锁定交易主体,并对交易主体的利益关系人进行识别,确定其幕后是否存在公职人员,同时对利益关系人身份识别过程中可能存在的模糊性问题提出了相应的识别策略。I金融机构客户身份识别及洗钱风险评估研究(4)对于此类公职人员洗钱风险的问题,通过利益关系人识别出幕后操纵洗钱的利益主体之后,论文提出通过比较利益关系人与利益主体身

7、份重合度判断利益主体的洗钱风险,在此基础上构建了两者身份重合度模型图对利益主体的洗钱风险进行具体研究,并利用洗钱案例进行了应用分析。最后从反洗钱相关制度的完善与执行、金融机构客户身份的识别,客户洗钱风险评估方法的探索等几个方面提出对策建议。关键词:反洗钱;熵权法;公职人员;利益关系人;风险评估论文受国家自然科学基金项目《不法公职人员洗钱行为及其网络拓扑结构分析》(71273159)资助。IIABSTRACTABSTRACTChinahasestablishedanti-moneylaunderingsystemi

8、n2003,whichhasagreatdeterrenteffectonourcountry’smoneylaunderingactivitiesintheearlystage.Withthegradualdeepeningoftheanti-moneylaundering,thedisadvantagesofthe"rule-based"regulatoryappro

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