基于大數(shù)據(jù)的證券公司可疑交易行為研究

郝文力 趙馨田

基于大數(shù)據(jù)的證券公司可疑交易行為研究

郝文力 趙馨田

可疑交易報送是《中華人民共和國反洗錢法》賦予證券公司的一項重要反洗錢工作，可疑交易的識別和報送是證券公司履行反洗錢義務(wù)的一項重要手段，但是大量的防衛(wèi)性數(shù)據(jù)使該項工作無法有效發(fā)揮識別洗錢風(fēng)險的作用，而且增加了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)篩查負(fù)擔(dān)。證券公司應(yīng)該運用大數(shù)據(jù)分析理論重新識別可疑交易，大數(shù)據(jù)理論下的可疑交易是包含多類信息有機(jī)結(jié)合的大數(shù)據(jù)集合，具有全體性、高效性、相關(guān)性特征。證券公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)理論分析可疑交易應(yīng)做好多維度大數(shù)據(jù)建立工作，組織開發(fā)科學(xué)的監(jiān)控系統(tǒng)，自主設(shè)計監(jiān)控指標(biāo)，提高報送質(zhì)量及主動分析能力。

大數(shù)據(jù) 可疑交易 洗錢 證券公司

一、前 言

《中華人民共和國反洗錢法》（以下簡稱《反洗錢法》）頒布實施如今已歷經(jīng)十載，一系列制度的建立確立了中國反洗錢的工作框架，在反洗錢監(jiān)管、案件調(diào)查、國際合作、宣傳培訓(xùn)等方面都取得了重大成就。在人民銀行的領(lǐng)導(dǎo)下，各金融機(jī)構(gòu)參與反洗錢工作，將反洗錢工作落實到金融體系運行中，其中可疑交易報送作為金融機(jī)構(gòu)反洗錢三大任務(wù)之一，成為提供洗錢線索最重要的工作內(nèi)容，十年實踐中可疑交易報送經(jīng)歷了從無到有到逐漸完善的過程，但也出現(xiàn)了防衛(wèi)性報送等一系列問題，對可疑交易數(shù)據(jù)的研究成為目前完善反洗錢工作的重要內(nèi)容。

二、運用大數(shù)據(jù)分析可疑交易洗錢行為的重要意義

在《反洗錢法》的框架基礎(chǔ)上，人民銀行先后制定了新的《金融機(jī)構(gòu)反洗錢規(guī)定》和《金融機(jī)構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法》，可疑交易數(shù)據(jù)報送成為金融機(jī)構(gòu)反洗錢三大基本義務(wù)之一。根據(jù)人民銀行反洗錢局2013年《反洗錢年度報告》顯示，2013年反洗錢分析監(jiān)測中心共接收可疑交易報告2453.10萬份，篩選向外報送有效可疑交易線索165份。大量的無效性數(shù)據(jù)充斥導(dǎo)致反洗錢分析監(jiān)測部門無法及時分析堆積如山的報告，執(zhí)法部門也難以掌握最新的有效洗錢動態(tài)。在人民銀行風(fēng)險為本政策導(dǎo)向下，強(qiáng)調(diào)要求報告機(jī)構(gòu)更加注重主觀識別和綜合判斷，努力減少防衛(wèi)性報送。2014年《反洗錢年度報告》統(tǒng)計顯示2014年反洗錢分析監(jiān)測中心共接收可疑交易報告1772.53萬份，相較2013年下降27.7%，向外報送有效可疑交易線索282份，較2013年增長70.9%。從接收的可疑交易報告的總量和反洗錢分析監(jiān)測中心向外報出數(shù)量來看，防衛(wèi)性報送情況得到一定緩解。但是根據(jù)2014年的數(shù)據(jù)，仍然每十萬份可疑交易報告僅有一條有效線索。反洗錢工作因此陷于對交易歷史的分析，而缺少對即時數(shù)據(jù)的處理和對未來趨勢的預(yù)測。[]所以提高可疑交易報告有效性在進(jìn)行政策引導(dǎo)下，應(yīng)采用科學(xué)的技術(shù)分析手段，運用大數(shù)據(jù)分析理論。同時，在對可疑交易的界定方面，《金融機(jī)構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法》第十一條至第十三條要求金融機(jī)構(gòu)將48種交易或行為作為可疑交易進(jìn)行報告，[]但是對可疑交易的界定主要著眼于交易行為本身。應(yīng)當(dāng)將交易行為疊加綜合交易人員信息、交易目的、交易習(xí)慣等因素綜合考慮，形成數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)多樣大規(guī)模的數(shù)據(jù)集合，將可疑交易數(shù)據(jù)的有效識別建立在有效的信息系統(tǒng)和技術(shù)手段支持的基礎(chǔ)上的同時，倚仗科學(xué)的大數(shù)據(jù)分析理論，運用多維度的數(shù)據(jù)供給、歷史及未來的數(shù)據(jù)及行為預(yù)測，更精準(zhǔn)地從大量證券交易行為中獲取更可靠的可疑交易數(shù)據(jù)。

三、證券公司可疑交易報送存在的主要問題

1、證券公司的可疑交易報告重量不重質(zhì)

根據(jù)《金融機(jī)構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法》第八條規(guī)定，證券公司應(yīng)當(dāng)在可疑交易發(fā)生后的10個工作日內(nèi)以電子方式報送中國反洗錢監(jiān)測分析中心。“可疑”是一種主觀認(rèn)識，證券公司在做判斷時更傾向于以較低的標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)定可疑，以規(guī)避監(jiān)管機(jī)構(gòu)的處罰，所以證券公司進(jìn)行可疑交易報送僅是從監(jiān)管角度履行職責(zé)，避免受到監(jiān)管處罰，而非從識別洗錢風(fēng)險角度，這必然與監(jiān)管機(jī)構(gòu)對可疑交易報送制度設(shè)計的初衷不符。同時，證券公司將可疑交易報送作為反洗錢義務(wù)的目的，報送即完成了其目的，而監(jiān)管機(jī)構(gòu)則認(rèn)為報送可疑交易僅是反洗錢工作的起點。所以，由于證券公司與監(jiān)管機(jī)構(gòu)對反洗錢工作認(rèn)識角度的不同，證券公司在履行可疑交易報告義務(wù)時往往形式意義大于實質(zhì)意義，也就導(dǎo)致了大量無效報告的存在。在風(fēng)險為本政策導(dǎo)向下，證券公司應(yīng)當(dāng)更加注重主觀識別和綜合判斷，努力減少防衛(wèi)性報送。

2、證券公司的可疑交易報告內(nèi)容單一

證券公司的可疑交易數(shù)據(jù)通常來自于證券風(fēng)險監(jiān)控平臺的數(shù)據(jù)警示提醒，國內(nèi)領(lǐng)先的證券風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)對于可疑交易的監(jiān)控也僅能從單一交易行為本身出發(fā)，比如無交易戶資金大額劃轉(zhuǎn)、無交易戶資金頻繁收付、短期交易開銷戶等，都是從單次操作角度定性可疑。同時，證券公司上報的可疑交易數(shù)據(jù)也是單條交易行為。事實上，“可疑”作為推理性的結(jié)論，應(yīng)當(dāng)建立在大量具有說服性證據(jù)的基礎(chǔ)之上。單條交易記錄的報送難以證明該行為可疑，同時也增加了監(jiān)管機(jī)關(guān)對數(shù)據(jù)篩查的工作量。

四、大數(shù)據(jù)視角下證券公司可疑交易的形成和特征

1、證券公司可疑交易大數(shù)據(jù)的內(nèi)容

根據(jù)《金融機(jī)構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法》，雖然強(qiáng)調(diào)金融機(jī)構(gòu)在分析基礎(chǔ)上對可疑交易的主觀識別和判斷，但仍然沒有完全取消客觀標(biāo)準(zhǔn)，并首次新增了證券期貨業(yè)和保險業(yè)的可疑交易報告的客觀標(biāo)準(zhǔn)。反洗錢主管部門對可疑交易報告的客觀標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行明確規(guī)定，對于滿足可疑交易設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)的交易應(yīng)當(dāng)予以上報。但是反洗錢主管部門制定的客觀標(biāo)準(zhǔn)僅是從資金調(diào)度和交易行為本身出發(fā)，無法實現(xiàn)市場環(huán)境、客戶交易習(xí)慣、外部機(jī)構(gòu)信息互聯(lián)等多維度的數(shù)據(jù)分析共享。

一個完整的洗錢過程往往需要跨越時間、地域、設(shè)計周密復(fù)雜等一系列交易環(huán)節(jié)。在分析層面上，可疑交易數(shù)據(jù)分析往往需要從單筆交易、相關(guān)賬戶、賬戶所屬客戶、客戶關(guān)聯(lián)組織等多個切面的層次進(jìn)行綜合分析才能做出準(zhǔn)確判斷。[]系統(tǒng)要識別和還原這一完整過程必須為其提供大跨度時間和空間的系列數(shù)據(jù)。所以證券期貨業(yè)可疑交易大數(shù)據(jù)的形成不僅僅包括在單個證券期貨公司系統(tǒng)內(nèi)部的客戶交易行為、客戶信息資料等數(shù)據(jù)，還應(yīng)當(dāng)包括對于其他證券期貨公司中該客戶的交易行為以及關(guān)聯(lián)客戶交易行為的數(shù)據(jù)互聯(lián)，在保障客戶信息安全的前提下僅在觸發(fā)可疑交易時做出風(fēng)險提示而非具體信息。同時，除了對交易行為的分析，還應(yīng)當(dāng)包括與財產(chǎn)關(guān)系、社會關(guān)系等數(shù)據(jù)的互聯(lián)。

2、證券公司可疑交易大數(shù)據(jù)的特征

首先，隨著計算能力和存儲能力的提升，大數(shù)據(jù)分析方法與傳統(tǒng)分析方法的最大區(qū)別在于分析的對象是全體數(shù)據(jù)，而不是數(shù)據(jù)樣本。證券交易行為本身即是一項數(shù)據(jù)體量大、種類多、更新快、價值密度低的數(shù)據(jù)集，在證券交易行為的基礎(chǔ)上，還需要關(guān)聯(lián)客戶資產(chǎn)信息數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)客戶交易數(shù)據(jù)、客戶歷史交易數(shù)據(jù)等，形成多維度的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，使結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有機(jī)關(guān)聯(lián)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用要求在整個數(shù)據(jù)集中查找出符合可疑交易分析結(jié)論的數(shù)據(jù)，而非抽樣分析，保證了對可疑交監(jiān)測的全面性、完整性。

其次，大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計的最大特點在于不追求算法的復(fù)雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數(shù)據(jù)集的分析。通過多維度多層次數(shù)據(jù)的集合歸整關(guān)聯(lián)，以及對算法的設(shè)計和選擇，對于瞬息萬變的數(shù)據(jù)，最終的篩選結(jié)果并不要求精確性，也即篩選的數(shù)據(jù)達(dá)到具有可疑交易風(fēng)險較高的程度即可，而非要求所有篩選數(shù)據(jù)直接達(dá)到認(rèn)定洗錢行為的程度，以保證對可疑交易監(jiān)測的高效性。

最后，對于基于大數(shù)據(jù)分析得出的證券期貨業(yè)可疑交易行為數(shù)據(jù)的結(jié)論邏輯應(yīng)當(dāng)是相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系。通過對來源廣泛、種類繁多、變化迅速、結(jié)構(gòu)多樣的數(shù)據(jù)集在內(nèi)部建立關(guān)聯(lián)關(guān)系而對某一次證券交易行為做出可疑交易識別，在邏輯僅能做出相關(guān)判斷，而無法做出因果判斷。所以運用大數(shù)據(jù)分析方法篩選出的大數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)人工分析的重要性。

五、大數(shù)據(jù)視角下證券公司可疑交易洗錢行為分析

1、大數(shù)據(jù)視角下的可疑交易行為識別

大數(shù)據(jù)理論的發(fā)展能夠?qū)崿F(xiàn)通過對大量與證券交易行為相關(guān)的資料進(jìn)行分析，把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)，例如客戶年齡、社會關(guān)系、職業(yè)、信用等與客戶交易行為相關(guān)的信息集中、萃取和提煉出來，找出其證券交易行為與相關(guān)信息的在洗錢中的內(nèi)在規(guī)律，以求最大化的開發(fā)大數(shù)據(jù)歸集對于可疑交易識別的功能。

首先應(yīng)針對截面數(shù)據(jù)的統(tǒng)計監(jiān)測方法對大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險識別。所謂截面數(shù)據(jù)，即在某一時點上的數(shù)據(jù)間的類比分析。《金融機(jī)構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法》第十二條第四款、第六款將“長期閑置的賬戶原因不明地突然啟用，并在短期人發(fā)生大量證券交易”、“開戶后短期內(nèi)大量買賣證券，然后迅速銷戶”列為可疑交易標(biāo)準(zhǔn)。該客戶標(biāo)準(zhǔn)僅從客戶自身的交易習(xí)慣進(jìn)行分析，而忽略了市場環(huán)境、忽略了群體行為數(shù)據(jù)。事實上在證券市場上漲期，上述兩種行為大量存在，并無法起到識別可疑交易風(fēng)險的作用。從截面數(shù)據(jù)分析角度進(jìn)行對比分析，對于因市場環(huán)境等外在因素導(dǎo)致的群體性行為可避免被誤認(rèn)為可疑交易。

其次應(yīng)針對時間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計監(jiān)測方法對大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險識別。時間序列即對單個客戶自身的所有證券交易行為進(jìn)行歷史記錄，根據(jù)其自身的所有綜合信息測算出其交易習(xí)慣，并根據(jù)客戶信息的更改隨時重新測算，相當(dāng)于通過大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計為每個客戶建立個人交易習(xí)慣檔案，對于落在交易習(xí)慣范圍外的數(shù)據(jù)則具有可疑交易嫌疑。對客戶歷史信息的建立，能夠識別出個體相對于自身的可疑，而非相對于群體的可疑，個體的可疑對于識別洗錢風(fēng)險更具現(xiàn)實意義。

2、大數(shù)據(jù)視角下的可疑交易風(fēng)險評估

通過多層次、多領(lǐng)域數(shù)據(jù)的集合可以搭建出具有聯(lián)動性的大數(shù)據(jù)集合，以幫助識別出證券可疑交易行為。通過大數(shù)據(jù)相關(guān)分析及回歸分析方法，測定不同因子間的相關(guān)關(guān)系規(guī)律性，將相互聯(lián)系、相互依賴、相互制約的數(shù)量關(guān)系內(nèi)在邏輯進(jìn)行搭建，將不確定、不嚴(yán)格的依存關(guān)系，通過多變量間的關(guān)聯(lián)而變得清晰。交易是一個過程，財產(chǎn)關(guān)系是一種狀態(tài)，狀態(tài)和過程存在相互印證的關(guān)系，在某些情況下，脫離財產(chǎn)關(guān)系，僅從交易行為獲得取涉嫌犯罪的線索是很難的。例如對于法人賬戶的非股份交易過戶行為，如果單純看到該法人在信用系統(tǒng)中顯示有較高的債務(wù)負(fù)擔(dān)，則二者并無關(guān)聯(lián)，如果該法人賬戶的股份通過非交易行為過戶的接收方恰為其債權(quán)人，則該非股份交易過戶即不可疑，為非貨幣交易償還債務(wù)行為。即通過該種信息網(wǎng)的形式，達(dá)到對可疑交易的風(fēng)險評估效果，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效性。

六、證券公司在大數(shù)據(jù)下如何做好可疑交易報告

1、多渠道建立多維度的大數(shù)據(jù)體系

可疑交易大數(shù)據(jù)的建立分為內(nèi)部信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集以及實現(xiàn)與外部多機(jī)構(gòu)的信息系統(tǒng)互聯(lián)兩方面。首先，證券公司應(yīng)有效整合可疑交易監(jiān)測分析與客戶盡職調(diào)查兩項工作，客戶盡職調(diào)查與可疑交易的報告二者之間是密切關(guān)聯(lián)、相輔相成的關(guān)系。[ ]通過客戶盡職調(diào)查、客戶風(fēng)險等級劃分工作全面收集客戶信息，通過多手段多渠道保障客戶信息采集的真實準(zhǔn)確完整。其次，構(gòu)建有效的系統(tǒng)對接保障數(shù)據(jù)的傳輸準(zhǔn)確、安全。風(fēng)險監(jiān)控平臺的數(shù)據(jù)應(yīng)與客戶柜臺系統(tǒng)一致，做好內(nèi)部系統(tǒng)的對接與關(guān)聯(lián)，保障大數(shù)據(jù)建立的有效性。最后，在各證券公司間應(yīng)建立客戶關(guān)聯(lián)賬戶信息以及關(guān)聯(lián)人賬戶信息的關(guān)聯(lián)機(jī)制，保證不侵犯客戶隱私及客戶交易安全的前提下盡可能地實現(xiàn)大數(shù)據(jù)完整性。外部信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方面，首先需要出臺制度性的規(guī)定，保證證券公司在向外部機(jī)構(gòu)索取數(shù)據(jù)過程得到外部機(jī)構(gòu)配合，做到有法可依。目前除了與公安部門戶籍管理系統(tǒng)相連接外，證券公司還未建立與工商、稅務(wù)、技術(shù)監(jiān)督管理等部門信息管理系統(tǒng)的接口，證券公司與外部橫向信息傳輸難以落實，真正的大數(shù)據(jù)體系就無法建立，而外部信息的收集與科學(xué)關(guān)聯(lián)是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立起來的關(guān)鍵。

2、開發(fā)更加科學(xué)的反洗錢監(jiān)控系統(tǒng)

目前證券公司采用的反洗錢監(jiān)控系統(tǒng)普遍存在數(shù)據(jù)抓取單向性的問題，無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)狀態(tài)下數(shù)據(jù)互聯(lián)互通下的數(shù)據(jù)分析要求。沒有科學(xué)可用的監(jiān)控信息系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)的集合及數(shù)據(jù)的有機(jī)關(guān)聯(lián)將失去意義，只有具備配套的監(jiān)控系統(tǒng)來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)下可疑數(shù)據(jù)的識別，可疑交易的大數(shù)據(jù)分析理論才能落地，才具有現(xiàn)實意義。所以，證券公司應(yīng)當(dāng)組織開發(fā)適應(yīng)于大數(shù)據(jù)分析理論的反洗錢監(jiān)控系統(tǒng)，同時證券監(jiān)督管理部門也應(yīng)當(dāng)予以支持。

3、積極開發(fā)可疑交易指標(biāo)

在大數(shù)據(jù)分析理論之下，僅從證券交易行為自身角度出發(fā)制定的可疑交易標(biāo)準(zhǔn)將不再適用。證券公司應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身的反洗錢要求及水平制定符合自身情況的可疑交易標(biāo)準(zhǔn)，更加強(qiáng)調(diào)可疑交易報送的質(zhì)而非量。可疑交易指標(biāo)的開發(fā)應(yīng)以風(fēng)險管理為原則，以洗錢風(fēng)險作為根本評價指標(biāo)，轉(zhuǎn)變應(yīng)對監(jiān)管機(jī)構(gòu)檢查的可疑交易報送思路，切實的將反洗錢作為該項工作的核心。可疑交易指標(biāo)的開發(fā)應(yīng)對大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集為依據(jù)，建立多維度信息關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計的意義。

4、提高報送數(shù)據(jù)質(zhì)量

證券公司的可疑交易數(shù)據(jù)報送通常以數(shù)據(jù)包的形式，內(nèi)容包含客戶基本資料以及識別出的單筆可疑交易，并未形成推理性的信息組合。在大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)理論分析之下，完全可以形成對交易推定可疑并形成合理懷疑的信息組合，所以證券公司在向監(jiān)管機(jī)構(gòu)報送可疑交易報告時，應(yīng)當(dāng)保證報告的完整、清晰、推論合理，減少監(jiān)督管理部門的可疑交易信息洗錢風(fēng)險評估的工作量。

5、提高主動分析能力

大數(shù)據(jù)的分析理論對于可疑交易的篩查只能提供相關(guān)性的可靠保證，而非提供因果關(guān)系的絕對保證。即使通過多維度的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析算法得出的數(shù)據(jù)，也并不能完全保證其符合洗錢行為要素，所以必然需要輔之以人工核查。實現(xiàn)對于客戶的可疑交易行為進(jìn)行交易目的分析，提高人工主動分析的能力。提高主動分析能力可以改變證券公司在可疑交易報告報送中的被動地位，保證每一筆報送的數(shù)據(jù)經(jīng)過核查并實現(xiàn)證券公司自身的內(nèi)心確信，而提高可疑交易報送的質(zhì)量。同時，對于可疑交易報送應(yīng)建立不以數(shù)量為標(biāo)準(zhǔn)，而強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)全面性原則。

七、結(jié) 語

反洗錢是《反洗錢法》賦予金融機(jī)構(gòu)的一項重要任務(wù)，要求金融機(jī)構(gòu)將履行反洗錢工作落實到具體業(yè)務(wù)的開展過程中，實現(xiàn)業(yè)務(wù)本身就是反洗錢實施和實現(xiàn)的過程，業(yè)務(wù)與反洗錢工作相輔相成，相互促進(jìn)，所以金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)提高對反洗錢工作的認(rèn)識。同時依靠外部監(jiān)管力量建立與外部機(jī)構(gòu)信息的互聯(lián)互通合作。在證券公司、其他金融機(jī)構(gòu)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)、外部機(jī)構(gòu)的共同努力下推動大數(shù)據(jù)可疑交易數(shù)據(jù)分析和報送的建立，對于整個金融系統(tǒng)識別洗錢風(fēng)險都具有重大意義。同時，應(yīng)用大數(shù)據(jù)理論分析可疑交易是符合國際反洗錢組織風(fēng)險 為本監(jiān)管理念的，是真正實現(xiàn)以風(fēng)險為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)分析理論。

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［2］汪加才，谷瑞軍.金融機(jī)構(gòu)可疑交易監(jiān)測分析的策略與方法研究.海南金融.2012（10）

［3］湯俊.反洗錢可疑交易報告工作績效評估要素及其技術(shù)實現(xiàn).西南金融.2013（3）

［4］潘麗，劉偉.可疑交易監(jiān)測分析制度及效率研究.金融與保險.2009（9）

［5］中國人民銀行.關(guān)于明確可疑交易報告制度有關(guān)執(zhí)行問題的通知（銀發(fā)[2010]48號）

Research on the Suspicious Transactions in Securities Companies Based on Big Data

HAO Wen-li,ZHAO Xin-tian
Vanho Securities Co.,Ltd.,Shenzhen 518000 Yingda Securities Co.,Ltd.,Shenzhen 518000

Submitting suspicious transactions is an important obligation for securities companies by The law of the People's Republic of China on anti-money laundering.But a large number of defensive data make the obligation can't play a role in identifying the risk of money laundering,and which increase the burden of data screening of regulator.Securities companies should apply the theory of big data analysis to re-recognize the suspicious transactions.Suspicious transactions in the theory of big data analysis contain organic combination of multi-classes,and have the characteristic of totality,high efficiency and relevance.In order to apply the theory of big data analysis,first of all,securities companies should set up the mufti-dimension data.Secondly,securities companies should develop the monitor and control system.Thirdly,securities companies should design monitoring index independently.At last,securities companiesshould improvethe qualityofthe suspicioustransactions submission and the ability of proactive analysis.

Big Data,Suspicious Transactions,Money Laundering,Securities Companies

F830

A

郝文力，男，黑龍江省雙鴨山人，碩士，萬和證券有限責(zé)任公司合規(guī)總監(jiān)，研究方向：金融；廣東深圳，518000趙馨田，女，遼寧省沈陽人，碩士，英大證券有限責(zé)任公司內(nèi)控審計部，研究方向：金融