近年来随着全球金融生态环境深刻变革，国际、国内洗钱活动也发生了显著变化，银行业面临的反洗钱形势日趋严峻。中国人民银行近日公布，日前联合五部门共同打击利用离岸公司和地下钱庄转移赃款的专项行动，过去半年已取得初步战果，共破获相关重大案件92起，涉案金额8000余亿元人民币。而在互联网迅猛发展的复杂新形势下，采用基于大数据的智能化管控也正成为反洗钱中的“新武器”。

复旦大学中国反洗钱研究中心秘书长严立新介绍，洗钱的上位犯罪包括毒品、黑社会、走私、恐怖活动、贪污贿赂、金融诈骗等，上述“七宗罪”不仅严重危及地区和国家安全，扭曲决策基础，误导政策方向，也极大侵蚀了社会信用，损害社会公平正义，导致社会财富大量外流，引发社会系统风险。

值得注意的是，互联网技术的发展尽管使得资源优化配置和交易效率得以提高，但也为金融犯罪提供了温床。当前，我国网络洗钱犯罪呈高发态势，犯罪分子利用网络交易洗钱已成常态。记者了解到，仅今年上半年，蚂蚁金服反洗钱团队就已向反洗钱监测分析中心报送各种洗钱可疑交易报告300多份，其中多份已移送公安机关。

蚂蚁金服反洗钱专家介绍，蚂蚁金服反洗钱中心汇兑型地下钱庄模型就发现了这样一名用户。该用户在支付宝上有着非常多的资金交易对手，部分在国内，部分在国外，单日交易十分频繁，且呈现分散转入集中转出的特征。同时，这些账户间的资金往来不是整数，数字常常能被汇率整除。进一步深入分析发现，该用户上游的资金来源基本上都是在韩国、日本、法国等境外登录。而在这名用户的下游，则是一批来自全国各地的账户，经分析为其“马仔”。进一步分析后，反洗钱人员判断，这名用户背后的资金链条，应该是海外的上游账户把人民币打给他之后，再由他分散转给全国各地的“马仔”们，“马仔”们到银行兑换成外币后汇给海外的账户。这很有可能是一个汇兑性地下钱庄团伙，随后将其报给公安机关立了案。

蚂蚁金服反洗钱中心资深总监李小杰介绍，反洗钱人员首先需要在海量网络数据中清洗出跟反洗钱有关的数据，建立数据集市。通过分析黑样本以及线下反洗钱积累的经验，研究人员归纳出各种洗钱相关上位犯罪的可疑特征，建立起数据模型。一旦账户情形和这些数据模型匹配，依靠大数据建立起来的智能反洗钱系统会自动预警，认为账户存在可疑交易。再由人工做进一步分析，确认可疑后提交给反洗钱部门或是公安机关。

“随着我们从IT进入DT时代，大数据的价值正在进一步被挖掘。由于大数据能够更准确、更及时、更全面、更完整地记录信息，所以在打击洗钱和犯罪等领域有着重要作用，这也会成为整个社会的趋势。”严立新指出。

不过，也有部分民众担心利用大数据打击犯罪是否会侵犯到隐私。对此，专家指出，大数据并一定意味着要触碰用户隐私。“利用的数据都经过分类和清洗，与打击犯罪无关的数据不会涉及，同时这些洗白过的数据也区别于原始数据，不会泄露用户隐私。”蚂蚁金服反洗钱团队相关负责人说。