基于聚類算法的地下錢莊監測分析研究

陳好孟

摘 ? 要：地下錢莊的“對敲”模式掩蓋了境內人民幣交易與境外外幣交割行為之間的內在聯系，給發現和打擊地下錢莊違法行為帶來了很大困難。本文以大數據聚類技術為工具，以地下錢莊內外軋差涉及的資金跨境支付為立足點，提出了“地下錢莊跨境支付交易社區理論”，按照“動機—行為—特征分析框架”對地下錢莊的交易行為特征進行分析，明確“對碰—循環式線索篩查框架”在監測分析和打擊地下錢莊中發揮的重要作用。

關鍵詞：地下錢莊;聚類算法;交易社區理論

中圖分類號：F830 ?文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2020）06-0009-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.06.002

隨著我國對外開放力度的不斷加大和國際貿易的迅速發展，以地下錢莊為代表的非法跨境收支活動也在不斷加劇。通過虛構交易背景，利用跨境收支渠道在境內外轉移資金，地下錢莊已經成為騙出口退稅、騙招商補貼、跨境洗錢等違法犯罪活動的重要支付渠道，成為影響我國國家經濟社會安全的重要因素。為此，自2015年起，最高法、最高檢、中國人民銀行、公安部、國家外匯管理局在全國持續開展打擊利用離岸公司和地下錢莊轉移贓款專項行動。隨著打擊力度加大，地下錢莊的交易變得更加隱蔽復雜，已經從傳統交易模式向使用跨境資金單體循環的“對敲”交易模式轉變，資金在境內和境外獨立循環，境內只有人民幣的收付和交割，而無外幣的交易，境內外各自形成獨立的資金清算循環體系，僅在定期內外軋差結算時涉及資金跨境交易。地下錢莊的“對敲”模式導致監管部門難以在海量數據中發現境內人民幣交易與境外外幣交割行為之間的內在聯系，給監管部門發現和打擊地下錢莊違法行為帶來了很大困難。本文以大數據聚類技術為工具，以地下錢莊內外軋差涉及的資金跨境支付為立足點，提出了“地下錢莊跨境支付交易社區理論”，按照“動機—行為—特征分析框架”對地下錢莊的交易行為特征進行分析，明確“對碰—循環式線索篩查框架”在監測分析和打擊地下錢莊中發揮的重要作用。

一、相關研究

從現有文獻看，對地下錢莊的研究多以理論研究和案例分析為主，研究內容集中在地下錢莊分類、交易模式、發展趨勢、查處方法以及地下錢莊對國家經濟金融安全的影響等，研究的著重點是地下錢莊的打擊及查處。從事地下錢莊研究的人員工作領域分布鮮明又偶有交叉的特點，主要分布在公安、司法、人民銀行及國家外匯管理部門。公安部門的研究人員對地下錢莊的研究集中在已破獲的地下錢莊典型作案方式、作案工具及案件特點等案例分析方面[1]。司法部門的研究重點在于地下錢莊查處的定性及處罰依據[2，3]。人民銀行有關人員的研究主要是從反洗錢視角，研究利用地下錢莊進行洗錢的方式、特點及打擊查處辦法 [4]。在這些部門中，國家外匯管理部門關于地下錢莊的研究論文篇數較多，涵蓋了地下錢莊經營發展趨勢、交易方式及特征、交易對手打擊懲處方式及監管建議[5]。已有文獻對地下錢莊的研究雖有部分內容涉及跨境支付，但僅從理論上研究了地下錢莊跨境支付的動機及方式，沒有對異常跨境支付與地下錢莊識別進行數理論證，沒有系統分析地下錢莊跨境支付的行為特征，如何利用大數據技術監測分析地下錢莊交易線索在學術研究領域尚屬空白。

二、理論假設和監測分析模型設定

地下錢莊非法買賣外匯活動在我國經濟金融體系中由來已久，其產生主要是與不發達經濟體之間跨境支付的不便以及境外賭博、非法跨境轉移資產、洗錢、走私、騙政府獎勵、騙出口退稅等違法犯罪活動的需求有關。隨著我國外向型經濟的蓬勃發展，騙政府獎勵、騙出口退稅成為推動地下錢莊非法買賣外匯活動不斷加劇的重要因素。以我國出口市場占比較大的非針織類服裝（HS編碼62開頭）為例，比較我國海關出口數據和國際組織（UN、WTO）公布的對方國家進口數據，可以發現我國存在相當規模的虛假出口①。據此，可以進一步推斷出地下錢莊以跨境收匯的方式廣泛參與了騙招商獎勵和騙出口退稅的事實。

目前在國家外匯管理局系統，打擊地下錢莊的難點主要包括：一是大部分分局被動接收公安機關移交處罰交易對手，打擊主動性和威懾性亟待提高;二是主動發現線索僅集中于深圳、廣州等沿海經濟發達、跨境資金收支量大的地區且以流出渠道為主，其他分局難以從流出渠道發現線索。為了解決上述問題，通過對地下錢莊行為特征的分析，確定了從流入渠道發現地下錢莊非法買賣外匯線索的新思路，提出了地下錢莊跨境支付交易社區理論，探索利用分布統計模型檢驗特征等有效性工具，解決地下錢莊監測分析的實施路徑問題，并結合正在偵辦的某地下錢莊案進行分析和驗證②，證明方法的科學有效性。

（一）地下錢莊動機—行為—特征分析

根據對我國近年來破獲的一系列大型地下錢莊案件的跟蹤、比較研究以及長期以來對異常跨境收支活動的甄別分析，發現地下錢莊非法買賣外匯活動并非簡單的“兩頭軋差”，其背后存在著深刻復雜的動機和運作模式。地下錢莊非法買賣外匯活動具有如下特點：一是地下錢莊是騙退稅非法產業鏈的重要組成部分;二是地下錢莊長期處于“境外缺頭寸”狀態;三是跨境支付是地下錢莊的“剛性需求”。根據上述推斷（見圖2），在地下錢莊的非法跨境支付活動中，存在騙退稅、騙招商補貼、做假賬、走私或進口低報的境內違法公司（a）;地下錢莊控制的境內付款公司（b）;地下錢莊控制的境外收款公司（c）;地下錢莊或境內違法公司控制的境外付款公司（d）;境內非法投資者或洗錢者（e）;我國出口商、境外務工人員（f）等6類交易主體。

1. 境內違法公司（a）騙出口退稅、騙招商獎勵的動機，導致以下行為特征：

（1）成立境內空殼公司。相關關系特征：法人代表與聯系人相同或均為空;同一交易社區的公司之間注冊資本、經營期限、經營范圍完全相同的比例較高。

（2）異地配單。相關關系特征：出口貨物的報關地與出口企業所在地不一致;出口貨物的抵運國與付款國不一致。

（3）構造出口單據。因果關系特征：貨物貿易收款的結算方式中電匯比例極高、貨物貿易預收及延收比例極低。

（4）出口高報。因果關系特征：同一家企業同一類出口商品同一計量單位價差大;出口商品單價為整數的比例極高;同時進口低關稅商品和出口高退稅率商品。

（5）構造退稅。因果關系特征：出口收匯率極高;出口收匯周期短。

（6）使用債務性資金。因果關系特征：資本金收匯后快速結匯或跨境支出不留余額;貨款收匯后快速支出不留余額。

（7）隨機配資。因果關系特征：貨物貿易的境外付款人多為淺交易者;從多個國家收入資本金。

（8）集中利益輸送。因果關系特征：企業呈縣域集中分布。

2. 地下錢莊控制的境內付款公司（b）向境外調出頭寸的動機，導致以下行為特征：

（1）成立境內空殼公司。相關關系特征：法人代表與聯系人相同或均為空;同一交易社區的公司之間注冊資本、經營期限、經營范圍完全相同的比例較高。

（2）虛構跨境付款交易背景。因果關系特征：可疑付款比例極高、進口零關稅商品比例較高。

3. 地下錢莊控制的境外收款公司（c）從境內調入頭寸的動機，導致以下行為特征：

（1）成立境內空殼公司行為。同一交易社區的境內付款公司法人代表與聯系人相同或均為空的比例較高。

（2）虛構跨境收款交易背景行為。可疑收款比例極高;境內付款人可疑付款比例極高;境內交易對手進口零關稅商品比例極高。

4. 地下錢莊控制的境外付款公司（d）向境內違規企業匯入虛假貨款、資本金的動機，導致以下行為特征：

（1）成立境內空殼公司行為。相關關系特征：法人代表與聯系人相同或均為空;同一交易社區的公司之間注冊資本、經營期限、經營范圍完全相同比例較高。

（2）隨機配資行為。因果關系特征：貨物貿易的境內收款人多為淺交易者;從多個國家向境內匯入資本金。

（3）虛構跨境付款交易背景行為。因果關系特征：向多個行業的企業匯入資本金;出口高退稅率商品的客戶過于集中。

（二）地下錢莊跨境支付交易聚類社區理論的提出

從地下錢莊的行為動機特征分析可以看出，地下錢莊的“客戶”有以下三項基本需求：一是騙退稅、騙招商補貼、做假賬的境內違法公司（a）需要從境外收到貨款和投資款;二是走私或進口低報的境內違法公司（a）以及境內非法投資者或洗錢者（e）需要將境內資金轉移境外;三是我國出口商、境外務工人員（f）需要將境外資金匯往境內。

最理想的狀況是：如果第三項需求的資金規模正好等于第一、二項需求的資金規模，地下錢莊只需將來自（f）客戶的境外資金的一部分在境外直接支付給（e）客戶的境外賬戶，另一部分以貨款和投資款名義通過境外空殼公司（d）跨境支付給境內（a）客戶，用于騙退稅等非法活動，并最終流入（f）客戶的境內賬戶，即俗稱的“兩頭軋差”。地下錢莊將能以最低成本和最隱蔽的方式完成交易。

但實際情況是，（a）客戶騙招商獎勵、特別是騙退稅屬于大規模的持續性行為，（f）客戶的境外資金規模遠遠無法滿足上述流入需求，勢必使地下錢莊處于“境外缺頭寸”狀態。地下錢莊只能通過成立境內空殼公司（b）或收購個人購匯額度以保稅區轉賣付款、預付貨款、構造進口付款、境外投資、境外放款、個人付匯、個人境外提鈔等名義將來自客戶（a）（e）的資金或其自有資金購匯轉移到境外空殼公司（c）用于平補境外頭寸。

根據以上對流入、流出渠道的分析，不難發現：如果僅從單個收入貨款、資本金以及發生保稅區轉賣付款、預付貨款的境內公司觀察，幾乎無法發現其與地下錢莊非法跨境收支行為的關聯。實際情況往往是，即使發現了資本金非法結匯或預付貨款長期不進口的企業也只能作為個案處理。為了解決這一難題，從系統論的觀點出發，地下錢莊交易網絡是一個互相重疊的整體，雖然無法獲得其境內人民幣資金劃轉和境外資金劃轉的信息，但是通過觀察其流入渠道和流出渠道的交易群體，也能識別一定規模以上的地下錢莊及其境內客戶群[6]。

基于以上認識，提出了“地下錢莊跨境支付交易社區理論”（見圖3），通過流出渠道向境外付款的（b）公司與（c）公司之間以及通過流入渠道向境內付款的（d）公司與（a）公司之間實際上形成了兩類迥然不同的交易聚類社區。將（b）公司與（c）公司之間的交易社區稱為流出型交易聚類社區，將（d）公司與（a）公司之間的交易社區稱為流入型交易聚類社區。由于他們的交易動機與正常的跨境貿易、投資行為相背離，其交易模式以及交易參與者的行為、屬性均與正常交易社區有顯著不同。按照信息論的方法，可以通過給全部境內、外交易參與者打標簽的方式，向交易社區中引入新的信息。

在流出型交易社區中，除構造進口付款渠道外，其他流出渠道均需要大量支付保稅區轉賣款、預付貨款等異常特征較明顯的資金，因此境內付款公司多集中在沿海跨境收支量大的地區。而流入型社區的境內收款公司則遍布全國各地。從打擊地下錢莊的社會效益考量，發現和打擊流入型交易社區可以聯合更廣泛地區公安機關的力量并且實現地下錢莊和騙退稅等違法境內公司一起打擊。

（三）聚類算法的改進

當前，監管部門對地下錢莊的監測分析主要采取人工聚類的手段，在地下錢莊這個違規手法層出不窮的監管領域，人工聚類的分析方法起到了一定的作用。但受人工信息處理能力和方式的制約，人工聚類也存在一定的局限性：一是監測指標的泛化能力不強，根據局部事實設計的規則模型往往不能涵蓋全部事實;二是監測指標面臨規則遷移的挑戰，地下錢莊交易手法的不斷演變，往往使當前有效的人工聚類規則模型隨著時間的推移失效。為有效解決上述問題，建立了“智能化監管體系”（見圖4），整個體系以大數據為基礎，以人工聚類和機器聚類為支柱，以圖數據為載體，以節點排名算法為核心，以數據可視化為抓手。

[數據可視化

][節點排名算法

][圖數據

][人工聚類

][機器聚類

][大數據

]

圖4：智能化監管體系圖示

該體系的數據來源于8個領域：（1）外匯局通過數據接口采集的資金流、貨物流及登記備案信息。（2）大數據公司出售的企業實際控制人和社保信息。（3）外匯局采集的行政處罰信息和主體涉匯負面信息。（4）國稅總局提供的企業涉稅負面信息。（5）各地海關提供的企業報關負面信息。（6）公安機關提供的購買出口報關單、購買增值稅發票等情報。（7）最高人民法院依法公開的非法經營外匯業務、逃匯、虛開發票、騙退稅、走私、信用證詐騙等犯罪行為的判決信息。（8）世界貿易組織（WTO）與世界海關組織（WCO）等公布的國際貨物流統計數據。

信息論認為，信息熵的本質是信息的差異性或不確定性，信息的差異越大，信息熵越大，信息所包含的信息量越大，地下錢莊跨境支付交易社區與正常交易的差異越小、交易行為越混雜，被發現的可能性越小。地下錢莊將采取一切可能的手段掩飾隱瞞非法交易，致使監管部門收集的信息難以識別異常交易;極端情況下，除非引入新的信息，否則任何算法和規則模型都不可能有效發現地下錢莊線索。大數據則是向系統引入新信息的唯一途徑，在引入大數據的基礎上，人工聚類和機器聚類是發現異常特征和規則模型的兩個有效手段。長期以來，監管主要依賴人工聚類的方式發現異常特征和規則模型，未來將更多地依靠機器聚類的方式發現異常特征和規則模型。機器聚類的目的是解決人工聚類泛化能力不強問題和應對規則遷移的挑戰。同時，面對海量資金流、物流數據和其他大數據，機器聚類在效率、成本方面顯然有人工聚類無法比擬的優勢。考慮到監管領域普遍存在的負樣本稀疏、分類標簽未知的現實，選擇無監督聚類作為技術路線。參照主體畫像的通行做法，設計“社區聚類算法”，具體如下：

使用TF-IDF算法分別計算交易主體全體和個體的資金流、貨物流特征向量。TF-IDF算法基于信息論中的交叉熵理論[7]，其思想可以理解為：在同一個主體中反復出現的特征提供的信息量大，在所有主體中都出現的特征提供的信息量小。計算公式如下：

[TF-IDF=i=1nWiD×logDallDw]

其中：[Wi]表示特征向量i的數量（例如交易金額），[D]表示主體中全部特征向量的數量（例如付款總額），[DW]表示出現特征向量i的主體個數，[Dall]表示全部主體的個數。

資金流特征向量包括：收入/支出、企業代碼（境外主體名稱）、交易編碼、結算方式、國別、金額區間、交易金額占比、交易對手數量占比。

貨物流特征向量包括：進口/出口、企業代碼、貿易方式代碼、商品編碼、口岸、國別、計量單位、成交總價占比、均價、整數占比。

分別計算境內企業之間和境外主體之間特征向量的余弦相似性。余弦相似性用于表示空間中兩個多維向量之間的夾角，夾角小的兩個向量相似。計算公式如下：

[cosθ=i=1nxi×yii=1nxi2×i=1nyi2]

其中：[xi]、[yi]表示兩個特征向量各維度的值。

使用K-Means算法對主體的特征向量聚類，并根據聚類的結果對境內外主體打上機器標簽。人工標簽和機器標簽的產生，為進一步統計分析和人工智能技術的應用提供了必要條件。根據圖論的觀點，地下錢莊跨境支付交易社區中的境內、外主體及其交易可以表示為圖數據中的節點、邊和邊上的權重（例如交易量）。整個圖數據中的交易社區是由多個互相獨立或重疊的交易網絡構成。劃分地下錢莊跨境支付交易社區的目的是將其從眾多交易社區中分離出來。考慮到大型地下錢莊跨境支付社區是重疊社區，通常的社區發現算法無法排除重疊社區中廣泛存在的正常交易網絡。但判斷一組異常節點是否屬于同一個社區并不重要，重要的是找到地下錢莊跨境支付流入型社區和流出型社區的樞紐節點。因此，參考經典的PageRank算法，設計了節點排名算法（NodeRank），以自動發現各個地下錢莊跨境支付交易社區中的樞紐節點并對其排名，節點的風險值決定了節點的排名，而節點的風險值與其自身及直接關聯的節點的風險值有關。節點風險值的計算公式如下：

[nodeRank=risknode+i=1nlnri]

其中：[risknode]是當前節點的風險值，[lnri]是與當前節點相連的i節點的風險值。

三、實證檢驗

近年來，各地監管部門圍繞打擊非法集資、電信詐騙、騙退稅等專項工作，顯著加強了對地下錢莊非法買賣活動的打擊力度，查詢可疑人民幣資金流向和凍結涉及地下錢莊非法交易賬戶的效率顯著提升。通過案例分析可以看出，當前為最猖獗的騙退稅型地下錢莊非法外匯買賣活動具有以下特征：（1）“配票、配單、配資”是出口騙退稅的基本特征;（2）分析跨境資金流和進出口物流是發現地下錢莊非法跨境支付行為的有效手段;（3）掌握異常結匯資金的追蹤和對可疑賬戶的凍結是地下錢莊線索落地的必要途徑。

目前，可掌握的打擊地下錢莊信息包括：公安部門的購買虛假出口報關單、虛假發票企業清單;稅務部門掌握的騙出口退稅企業清單;海關部門掌握的出口高報、進口高報企業清單;外匯局掌握的地下錢莊跨境交易社區。從實踐經驗看，公安、稅務、海關部門掌握的信息無法實現地下錢莊線索的批量精準擴線，而外匯局掌握的跨境收支數據在地下錢莊線索擴線方面具有天然優勢。實證分析的思路是，從公安機關、稅務總局、海關總署部門提供的各類負面主體清單中梳理出可能從事騙出口退稅的境內收款企業。在由境內、外收款人和付款人構成的交易社區中，運用“地下錢莊交易社區指標體系”，采取人工甄別的方式，沿著“違規的境內收款人（騙出口退稅）→可疑的境外付款人→可疑的境內收款人（騙出口退稅、騙招商補貼）/可疑的境內付款人（地下錢莊控制的境內付款公司）”的路徑不斷擴線。對最終確認的涉嫌騙出口退稅、騙招商補貼的境內收款人，由公安機關批量從稅務總局、海關總署、人民銀行分別調取企業的出口退稅記錄、出口報關記錄、貨款或資本金結匯人民幣資金流向數據，追蹤資金流向地下錢莊控制的境內付款公司賬戶或“人頭賬戶”的線索。在抓獲地下錢莊經營者后，公安機關統一凍結相關賬戶，對涉嫌犯罪的當事人移送起訴、將涉嫌非法買賣外匯的當事人移送外匯局處罰。

為檢驗運用基于大數據的聚類技術識別地下錢莊跨境支付交易社區的實際效果，利用上述思路和算法，結合2019年偵辦的某地下錢莊案進行了監測分析。主要做法是（見圖5）：將非現場檢查發現的疑似地下錢莊交易線索（弱線索）與公安機關掌握的購買出口報關單、購買虛開增值稅發票企業情報（強線索）對碰，以碰撞出的境內企業為出發點，引用“地下錢莊控制的境外付款公司（d）”及“境內收款的違法公司（a）”規則模型，在流入型交易社區中循環篩查異常境內企業和境外主體，實現快速精準擴線。

該地下錢莊案涉及非法資金交易近百億元人民幣，當事人涉及浙江、福建、黑龍江、新疆等全國10余個省（市、自治區）。目前已抓獲多名犯罪嫌疑人，凍結銀行賬戶4000余個，凍結資金約5億元人民幣。在偵查過程中公安機關掌握了200余家購買出口報關單企業和購買虛開發票企業。按照已經設計的模型，運用大數據和聚類技術幫助公安機關擴線。此前，公安機關曾嘗試利用全國跨境交易數據對掌握的200余家企業實施單輪擴線：從200余家境內企業出發，找到境外付款人，并從境外付款人出發最終找到了20000余家境內收款企業，但對這20000余家境內收款企業開展人工甄別，發現絕大部分屬于正常企業，如果再以這20000余家企業為基礎進行下一輪擴線，將會最終找到國內大部分付款企業，從而失去分析意義。為了在擴線的各階段對異常信息進行有效收斂，使用“對碰—循環式線索篩查框架”開展擴線。首先，以非現場分析發現的全國范圍5000余家疑似地下錢莊境內收款公司（見表1）與上述公安機關掌握的200余家企業（見表2）對碰。以碰撞出的2家有管轄權的購買虛開發票企業為出發點，運用“地下錢莊控制的境外付款公司（d）”規則模型篩選出60家可疑境外企業（見表3）;其次，反查60家境外企業的境內交易對手，運用“境內收款的違法公司（a）”規則模型篩選出1200余家可疑境內企業（見表4）;最后，對篩選出的1200余家異常境內企業進行人工甄別，篩選出騙退稅嫌疑最高的企業400余家。

分析發現，上述400余家企業中包含了公安機關掌握的購買出口報關單企業130余家，普遍具有“公司法人與聯系人相同（一人公司）”“電匯結算方式比例高”“貿易信貸比例低”“異地報關”“賬戶不留余額”“與同一交易對手交易筆數較少（淺交易）”等相關特征，有效驗證了基于地下錢莊跨境支付交易社區理論的聚類分析的科學性。

四、結論

地下錢莊違法犯罪活動嚴重擾亂了正常的金融管理秩序，影響國家經濟金融安全和社會穩定，助長了洗錢等犯罪分子的囂張氣焰。作為游離于監管體系之外的非法金融組織，地下錢莊帶來了巨大的社會危害，不但助長貪污、走私、販毒、逃騙稅、涉賭、詐騙、恐怖融資等上游犯罪，還繞開了我國外匯管理，導致國際游資或投機性短期資本借此通道進入中國市場炒作套利，并造成經濟金融統計失真，影響宏觀決策部門對經濟金融運行形勢的分析判斷、管理決策和政策制定。為此，2020年國家外匯管理局和公安部都將打擊地下錢莊及其交易對手作為重點工作任務。準確發現地下錢莊交易線索是打擊地下錢莊工作的先決條件。本文提出的“地下錢莊跨境支付交易社區理論”“動機—行為—特征分析框架”“分布統計模型”等地下錢莊相關分析指標和模型，并通過案例對方法的科學有效性進行了驗證，下一步，將根據地下錢莊交易方式、手段的不斷變化，對模型和算法進一步優化，為打擊地下錢莊提供有效的信息支撐。

注：

1通過核對中國出口商品的出口報關額與進口國家的海關進口報關額，從宏觀上可以佐證企業虛假報關出口的事實。其業務邏輯是根據《商品名稱及編碼協調制度的國際公約》，不考慮運保費，同一HS編碼的出口額應該等于對方國的進口額。

2遵照保密規定，對第二和第三部分涉及的企業和實證數據進行了脫密處理，但不影響數據計算結果的真實性和方法的科學性。

參考文獻：

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Research on Monitoring and Analysis of Underground Bank Based on Clustering Algorithm

Chen Haomeng

（PBC Jinan Branch，Jinan ? 250021，Shandong，China）

Abstract：The "counter-knock" model of underground banks conceals the internal link between domestic RMB transactions and foreign currency settlements，which makes it very difficult to detect and crack down on illegal activities of underground banks. This paper uses big data clustering technology as a tool，and takes the cross-border payment of funds involved in the internal and external gaps of underground banks as a foothold，it proposes the "Community Theory of Cross-border Payment Transactions of Underground Banks". The characteristics of the important role of the underground bank's trading behavior are analyzed to clarify the "collision-circular clue screening framework" in monitoring analysis and cracking down on the underground bank.

Key Words：underground bank，clustering algorithm，the transaction community theory