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user: 2. 银行个人客户洗钱风险综合评价模型 银行个人客户洗钱风险评估的关键在于评价指标体系的选取，而当前的指标体系大都依赖于客户的个人信息和交易信息。本文从客户个人流水信息中提取出相应的评价指标，重新建立指标体系，进而构建洗钱风险综合评估模型。 2.1. 个人客户流水数据采集 银行流水是客户通过银行账户流入和流出的资金记录，是实时记录的客观数据，客户通过银行开立的账户进行各种资金往来，如转账、消费、用于理财等，都会被一一记录下来。银行流水基本包括有交易时间、交易金额、交易对象以及交易类型等，这些信息客观真实地反映了客户交易的基本情况，具备了定量计算所需数据以及定性分析所需信息。 2.2. 洗钱风险综合评价指标体系 当前有关银行客户洗钱的评价指标主要从客户的身份、正常交易的数量以及客户的行为这三个维度出发，以大额可疑异常交易的风险识别点和反洗钱的检查系统为标准，来进行筛选评估。丁昱 [ 4 ] 根据我国反洗钱的相关条例，从客户的身份以及客户正常交易数量与行为来设计了一套开放的、可根据后续需要进行调整的客户和账户风险分类指标体系。本文在该指标体系的基础上，结合银行个人流水数据的特点，重新构建洗钱风险综合评价指标体系。 2.2.1. 洗钱风险评价指标的选取原则 银行客户的洗钱风险评价指标体系是银行进行客户洗钱筛选的基础与前提，是判定结果是否具有客观性和真实性的标准，必须要遵循一定的指标选取原则 [ 8 ]： ① 科学性原则。洗钱风险评估的各项指标应建立在科学实用的基础上，要有清晰明了的层次结构，并且能真实客观地反映银行客户的交易情况。 ② 全面性原则。选取的评价指标不仅需要全面反映出与客户洗钱相关的各方面信息，还能够相互配合。 ③ 可操作性原则。评价指标所需数据必须准确，易于采集。 ④ 公正性原则。选取的洗钱风险评价指标必须客观反映出客户的交易情况，不能偏袒。 ⑤ 可比性原则。评价指标的选取要具有概括性和普遍性，便于能够准确科学地进行纵向或横向比较。 2.2.2. 洗钱风险综合评价指标体系 本文在已有的指标体系的基础上，按照评价指标的选取原则，从银行客户的个人流水数据中选取交易次数、交易金额、应报大额交易数量以及疑似可疑交易这4个二级指标以及总交易次数、现金交易次数、总交易金额等11个三级指标来建立新的基于银行客户个人流水数据的洗钱风险综合评价指标体系，如表1所示。 对表1中的指标解释如下： 交易次数(Y 1 )，共包含2个三级指标，即总交易次数(X 1 )和现金交易次数(X 2 )。其中现金交易次数指的是存取款总次数，因为客户的取款与存款是属于现金交易的一种。通常情况下，犯罪分子会将洗钱的金额进行多次交易来降低被发现的风险，因此，交易频率会在一定程度上反映洗钱的可能性，说明交易次数越多，客户存在洗钱的可能性也就越大，洗钱风险越高。 交易金额(Y 2 )，共包含4个三级指标，即总交易金额(X 3 )、总现金交易金额(X 4 )、平均交易金额(X 5 )和平均现金交易金额(X 6 )。其中平均交易金额是指总的交易金额除以总的交易次数，而平均现金交易金额则是现金交易金额除以现金交易次数。交易金额的大小很大程度上会反映出客户是否存在洗钱的可能，即交易金额越大，则存在洗钱风险的可能性也就越大。 应报大额交易(Y 3 )，共包含2个三级指标，即大额现金交易次数(X 7 )和大额转账交易次数(X 8 )。其中大额现金交易次数指的是存款与取款的总金额不低于20万元的交易次数，而大额转账交易次数指的是转入和转出的总金额不低于50万元的交易次数。洗钱的金额是相对比较庞大的，大额的交易金额次数会反映出客户是否有洗钱的可能，且存在大额交易的客户，其交易次数越多，洗钱风险较高。 疑似可疑交易(Y 4 )，共包含3个三级指标，即个人短期交易金额或现金交易金额巨大的交易次数(X 9 )、短期分散转入集中转出或集中转入分散转出的比例(X 10 )和个人短期大量金额为整数的交易次数(X 11 )。其中个人短期交易金额或现金交易金额巨大的交易次数指的是5天时间内总交易金额大于100万元或10天时间内现金交易金额大于100万元所发生交易的次数，而短期分散转入集中转出或集中转入分散转出的比例指的是10天时间内转入转出比或转出转入比不小于5的比例值，个人短期大量金额为整数的交易次数指的是10天时间内至少发生5次大笔整数交易，且交易总金额大于40万元的次数。犯罪分子在洗钱过程中可能为了方便，直接进行整数交易，而大多数普通客户在交易时多多少少都会有小数的产生，因此，疑似可疑交易的存在也会使得客户的洗钱风险增大。 Table 1 Integrated evaluation index system for money laundering ris 一级指标 二级指标 三级指标 综合评价指标 交易次数(Y 1 ) 总交易次数(X 1 ) 现金交易次数(X 2 ) 交易金额(Y 2 ) 总交易金额(X 3 ) 总现金交易金额(X 4 ) 平均交易金额(X 5 ) 平均现金交易金额(X 6 ) 应报大额交易(Y 3 ) 大额现金交易次数(X 7 ) 大额转账交易次数(X 8 ) 疑似可疑交易(Y 4 ) 个人短期交易金额或现金交易金额巨大的交易次数(X 9 ) 短期分散转入集中转出或集中转入分散转出的比例(X 10 ) 个人短期大量金额为整数的交易次数(X 11 ) 表1. 洗钱风险综合评价指标体系 2.3. 洗钱风险综合评价模型 从对表1中评价指标的解释可以看出，指标之间存在一定的相关性，为了消除指标之间的相关性并对数据进行降维，本文采用因子分析的方法提取公因子，利用公因子来建立综合评价模型。 2.3.1. 综合评价指标的降维优化 首先，对所有的指标进行归一化处理，消除各个评价指标之间的量纲关系，使得数据具有可比性，提高评价结果的准确率。然后，计算该评价指标体系的KMO值并进行巴特利特球度检验，得到KMO值为0.657，大于0.5，且巴特利特球度检验统计量的观测值为1，345，454.048，相应的p值为0.000，则说明可以进行因子分析。最后，通过累计贡献率高于75%的标准来提取公因子，根据运行结果的总方差解释来看，前五个公因子共解释了原有变量总方差的79.521%，总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果尚可，如表2所示。 Table 2 Factor total variance explanatio Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 3.133 28.479 28.479 3.133 28.479 28.479 28.479 1.987 18.066 46.545 1.987 18.066 46.545 46.545 1.649 14.995 61.540 1.649 14.995 61.540 61.540 1.001 9.097 70.638 1.001 9.097 70.638 70.638 0.977 8.883 79.521 0.977 8.883 79.521 79.521 0.846 7.693 87.214 0.747 6.791 94.005 0.307 2.787 96.791 0.210 1.907 98.698 0.119 1.081 99.779 0.024 0.221 100.000 表2. 因子总方差解释 2.3.2. 因子旋转与公因子命名 通过旋转后的因子载荷矩阵，见表3，可以看出每个原始指标所归于哪一个公因子中。第一个公因子(记为 F ′ 1 )包含有大额转账交易次数、个人短期交易金额或现金交易金额巨大的交易次数和总交易次数，都是关于客户进行交易的次数，可将其命名为交易次数因子；第二个公因子(记为 F ′ 2 )包含有现金交易次数和大额现金交易次数，都是关于现金交易的次数，可命名为现金交易次数因子；第三个公因子(记为 F ′ 3 )包含有交易总金额、平均现金交易金额、平均交易金额和现金交易金额，是关于银行客户进行各种交易的金额，可命名为交易金额因子；第四个公因子(记为 F ′ 4 )为个人短期大量金额为整数的交易次数，可命名为整数交易因子；第五个公因子(记为 F ′ 5 )为短期分散转入集中转出或集中转入分散转出的比例，可命名为转入转出因子。这五个公因子的名称以及构成见表4。 Table 3 Factor load matrix after rotatio Rotated Component Matrix Component 1 2 3 4 5 Zscore (大额转账交易次数) 0.940 −0.010 0.062 0.016 0.041 Zscore (短期内大额交易次数) 0.918 −0.069 −0.004 0.018 0.039 Zscore (总交易次数) 0.797 0.519 0.049 0.008 0.022 Zscore (现金交易次数) 0.046 0.977 0.025 −0.002 −0.003 Zscore (大额现金交易次数) 0.049 0.975 0.041 −0.001 −0.002 Zscore (交易总金额) 0.345 0.160 0.699 0.032 −0.025 Zscore (平均现金交易金额) −0.074 −0.028 0.693 −0.015 0.035 Zscore (平均交易金额) −0.017 −0.118 0.664 0.000 −0.013 Zscore (现金交易金额) 0.017 0.430 0.655 −0.001 −0.001 Zscore (个人短期大量金额为整数的交易次数) 0.028 −0.002 0.001 0.999 −0.001 Zscore (短期分散转入集中转出或集中转入分散转出比例) 0.069 −0.001 0.005 −0.001 0.996 表3. 旋转后的因子载荷矩阵 Table 4 Common factor composition of risk assessment index system for money launderin 公因子名称 公因子构成指标 交易次数因子( F ′ 1 ) 个人短期交易金额或现金交易金额巨大的交易次数、大额转账交易次数、总交易次数 现金交易次数因子( F ′ 2 ) 现金交易次数、大额现金交易次数 交易金额因子( F ′ 3 ) 交易总金额、平均现金交易金额、平均交易金额、现金交易金额 整数交易因子( F ′ 4 ) 个人短期大量金额为整数的交易次数 转入转出因子( F ′ 5 ) 短期分散转入集中转出或集中转入分散转出的比例 表4. 银行个人客户洗钱风险评价指标体系公因子构成表 2.3.3. 基于熵值法的洗钱风险综合评估模型 本文利用熵值法对表4中的公因子计算权重，构建银行个人客户洗钱风险综合评估模型。熵值法能科学客观地计算各公因子的权重，基本步骤如下： ① 对第j项指标进行等分分段，统计每段范围内所包含的客户个数，并计算每段范围的概率： P i j = X i j / ∑ i = 1 k X i j ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ;   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ，这里的表示将第j项指标等分为k段， X i j 表示第j项指标第i段范围内所包含的客户个数。 ② 计算第j项指标的熵值： e j = − a × ∑ i = 1 k P i j ln ( P i j ) ，其中 a = 1 / ln ( k ) > 0 ， 0 ≤ e j ≤ 1 。 ③ 计算第j项指标的差异系数： g j = 1 − e j ④ 求第j项指标的权重： w j = g j / ∑ j = 1 m g j 由上述熵值法确定各项评价指标权重的基本步骤，可根据各个公因子得分来计算相应评价指标的熵值与权重，得到每项评价指标的熵值与权重，如表5所示。 Table 5 Entropy value and weight of evaluation inde 评价指标 熵值 权重 交易次数因子( F ′ 1 ) 0.7672 0.1699 现金交易次数因子( F ′ 2 ) 0.7446 0.1864 交易金额因子( F ′ 3 ) 0.8293 0.1246 整数交易因子( F ′ 4 ) 0.6266 0.2725 转入转出因子( F ′ 5 ) 0.6619 0.2467 表5. 评价指标的熵值与权重 根据表5中所得的权重，将各个因子评价指标进行加权求和，得到银行客户洗钱风险的综合评价值，即 F i = ∑ j = 1 6 F ′ i j × w j     ( i = 1 ，   2 ，   ⋯ ，   n ) (1)