第三方支付機構客戶洗錢風險評估

陳艷萍 彭振輝

【摘要】在海量的交易中， 只有少部分客戶可能從事洗錢活動， 第三方支付機構沒有必要也不可能針對所有客戶的交易記錄進行監控。 因此， 如何有效評估客戶洗錢風險， 以便第三方支付機構使用有限資源， 對不同洗錢風險等級的客戶展開有的放矢的監管， 以提高反洗錢的質量和效率就顯得尤為重要。 基于此， 結合第三方支付機構的業務特點， 從識別各業務環節面臨的客戶洗錢風險出發， 通過為客戶洗錢風險建立三因素12個指標的評估體系， 再利用模糊層次分析法為各個因素指標賦予權重， 確定客戶洗錢風險等級并提出相應的應對措施。

【關鍵詞】第三方支付機構;洗錢風險;風險評估;模糊層次分析法

【中圖分類號】 F830? ? ?【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2020）23-0099-7

一、引言

隨著我國電子商務的發展， 第三方支付交易規模不斷擴大。 中國支付結算協會數據顯示， 2017年我國第三方支付機構交易總額達218.9萬億元， 同比增長68%。 第三方支付交易因具有非面對面、跨境和便捷等特點， 越來越受到為洗白非法所得犯罪分子的青睞[1] 。 隨著《中國人民銀行辦公廳關于加強特定非金融機構反洗錢監管工作的通知》（銀辦發[2018]120號）等政策的發布和實施， 第三方支付機構受到的反洗錢監管越來越嚴。 截至2018年， 因違反反洗錢規定， 支付寶等10家第三方支付機構被處以1510.8萬元的罰款， 同比增長223.17%; 僅2020年上半年， 商銀信等20多家支付機構也被開出2.38億元的巨額罰單。 即便如此， 但由于受到風險管理意識、組織管理體系、監測分析手段等因素的制約， 以及洗錢風險評估標準和方法的缺乏， 第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險仍在不斷加大。

基于此， 本文擬結合第三方支付機構的業務特點， 從識別各個業務面臨的客戶洗錢風險出發， 通過分析， 為評估客戶洗錢風險建立包含三因素12個指標的評估體系， 并為每個指標建立相應的分級標準， 再利用模糊層次分析法為各因素指標賦予權重， 最后確定客戶洗錢風險等級并提出相應對策。

二、第三方支付機構的業務類型

（一）第三方支付機構與洗錢的涵義

第三方支付機構也稱非金融支付機構， 其涵義有廣義和狹義之分。 廣義的第三方支付機構是指非金融支付機構作為資金往來的支付中介， 在收付款人之間提供網絡支付、銀行卡收單、預付卡的發行與受理， 以及中國人民銀行確定的其他支付服務[2] 。 狹義的第三方支付機構是指具有一定實力和信用擔保資格的獨立機構， 與非銀行支付機構網絡支付清算平臺（簡稱“網聯”）對接， 并與各大銀行簽約， 促進買賣雙方進行線上交易的支付機構。 本文第三方支付機構指的是前者。

洗錢是一種將非法所得合法化的行為， 主要通過多種方式掩飾違法所得產生收益的來源及性質， 使其形式合法。 洗錢風險是一種集成風險， 是金融機構或非金融機構因其向市場提供金融產品或金融服務， 而面臨被犯罪分子利用清洗非法收益的風險。

（二）第三方支付機構的業務類型

根據中國人民銀行2010年發布的《非金融機構支付服務管理辦法》（中國人民銀行令[2010]第2號）， 我國第三方支付業務主要包括網絡支付、銀行卡收單、預付卡的發行與受理以及中國人民銀行確定的其他支付服務。 網絡支付是指收付款人通過計算機、手機等電子設備， 借助公共網絡信息系統的遠程支付指令， 并且收付款人的設備互不交互， 由第三方支付機構向收付款人提供轉賬服務的活動， 主要包括互聯網支付、移動支付等。 銀行卡收單是指通過POS終端為客戶代收貨幣資金的行為， 根據銀行卡持卡人支付渠道的不同， 又分為線上收單和線下收單兩種。 預付卡的發行與受理是指以磁條、芯片等技術形式， 以卡片、密碼等形式發行的預付卡， 允許用戶購買和享受商品或服務的預付價值。

三、第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險

（一）網絡支付業務面臨的客戶洗錢風險

網絡支付因具有匿名、快捷、跨境等特點， 備受洗錢犯罪分子青睞， 故該項業務面臨的客戶洗錢風險最高， 且主要存在于第三方支付和轉賬業務中。

1. 第三方支付業務面臨的客戶洗錢風險。 第三方支付作為買賣雙方的中介， 可以有效解決電子商務交易中的信用問題， 促進交易的實現。 但是第三方支付機構在交易過程中， 只是充當一種支付及收單角色， 與客戶非面對面， 資金往來完全通過互聯網完成， 客戶可以通過互聯網自由收取和支付世界任何地方的資金[2] 。 因此， 對洗錢交易的判斷非常困難， 客戶洗錢風險高。 目前， 利用第三方支付功能進行洗錢的風險可能主要發生在虛假交易和被掩蓋的非法交易中。

（1）虛假交易。 由于受主客觀條件的限制， 導致對第三方支付機構客戶身份的識別不到位。 虛假的客戶信息、幾乎不受限制的交易額， 結合虛擬商品、欺詐性交易和其他特定交易場景， 為犯罪分子掩蓋非法資金來源和行蹤提供了便利。 例如， 在江蘇“樂天堂”網絡賭球案件中， 犯罪分子利用虛假身份證構建虛假交易， 在非正常交易時間利用多賬號分散轉入并集中轉出非法資金。

（2）被掩蓋的非法交易。 第三方支付機構與社交媒體的深度聯系使得第三方支付的交易成本較低， 便于資金交付， 因此犯罪分子通常通過對合法商戶和交易場景進行合理的包裝， 然后在網站上或移動端販售非法商品， 進而獲取非法所得。 例如， 在吉林通化特大網絡販毒案件中， 洗錢犯罪分子利用虛假身份在購物網站上開設虛假簡易商店， 然后在網絡購物平臺交易， 經過第三方支付機構付款、快遞公司運輸貨物等程序， 完成網絡販毒交易， 使網絡成為毒品蔓延的新途徑。 此類洗錢犯罪具有網上店鋪陳設簡陋、資金交易頻繁、交易呈規律性及交易金額固定或成倍數關系等特點。

2. 轉賬業務面臨的客戶洗錢風險。 轉賬業務可細分為轉給其他支付寶用戶、國際匯款和轉到銀行卡等。 網聯運行之前， 第三方支付機構的跨行轉賬業務可以分解為兩筆同行轉賬業務， 此模式繞過了中國人民銀行的清算系統， 信息流和資金流都掌握在第三方支付機構手中， 使中國人民銀行無法掌握準確的資金流向， 客戶洗錢風險較大。 隨著網聯的成立和備付金100%集中存管等政策的實施， 發卡銀行可以還原真實交易場景， 掌握資金交易數據， 有效降低洗錢者利用信用卡套現、多賬號轉賬等業務模式的洗錢風險。

（二）銀行卡收單業務面臨的客戶洗錢風險

銀行卡收單業務面臨的客戶洗錢風險主要存在于線下收單和線上收單業務中。

1. 線下收單業務面臨的客戶洗錢風險。 目前利用線下收單業務面臨的客戶洗錢風險主要包括： ①非法套現。 由于采用第三方支付機構套現的風險小、成本低， 加之某些第三方支付機構具有通過套現增加交易量從而獲取高額手續費的動機， 因此存在第三方支付機構對客戶洗錢風險疏于管理的情形， 造成洗錢者與非法商戶串通， 通過POS機、二維碼掃碼等方式讓非法客戶進行消費， 隨后非法商戶將扣除手續費后的資金提現轉移給洗錢者， 從而實現非法資金的變現和轉移。 ②預付卡充值。 洗錢者利用預付卡不記名的特點， 在線下利用銀行卡為預付卡充值， 從而達到清洗非法資金的目的。

2. 線上收單業務面臨的客戶洗錢風險。 第三方支付機構的線上收單業務主要依靠網絡支付為客戶提供收單服務， 其面臨的客戶洗錢風險和網絡支付基本相同， 此處不再贅述。

（三）預付卡的發行與受理業務面臨的客戶洗錢風險

預付卡具有的匿名、可轉讓和第三方充值等特點， 使其成為許多國家新型支付手段中常用的洗錢工具。 預付卡在購買、充值和使用等環節均有可能匿名進行， 使用場景多樣， 且使用者的身份信息不易辨識， 因此洗錢者利用預付卡洗錢的風險較大。 但是， 由于我國第三方支付機構關于預付卡業務有充值限額和購買量等限制， 并且其使用場景范圍較小， 整體市場規模不是很大， 因此該項業務面臨的客戶洗錢風險較小。

四、第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險評估及應對

（一）第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險評估指標選取

中國人民銀行2013年發布的《金融機構洗錢和恐怖融資風險評估及客戶分類管理指引》（銀發[2013]2號）顯示， 金融機構、第三方支付機構等應履行反洗錢義務的主體， 有責任按照客戶的特點和賬戶屬性， 并結合地域、業務、行業和其他定性或定量指標， 對客戶的洗錢風險進行分級， 有效監督和防止客戶洗錢的潛在風險。 本文主要借鑒丁佳、封思賢[3] 對客戶洗錢風險因素的分類方法， 并結合上述規定， 對第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險進行分析。 由于客戶身份與其所屬行業之間的聯系較為緊密， 掌握客戶身份也就意味著了解其所屬行業， 因此本文把客戶身份和客戶所屬行業合并為一項， 統稱為客戶因素， 分別從客戶因素、業務因素和地域因素三個指標層面對客戶洗錢風險展開分析。

1. 客戶因素層面洗錢風險指標分析。 借鑒《支付機構反洗錢實用手冊》中客戶因素層面洗錢風險指標的選擇[2] ， 以及識別出的第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險， 本文使用以下四個風險指標來衡量客戶層面洗錢風險的高低。

（1）客戶信息公開程度。 客戶信息公開程度越高， 盡職調查的成本越低， 風險越易管理， 客戶洗錢風險等級越低; 反之， 其風險等級越高。 通常來講， 國家機關、事業單位以及受證監會監管的上市公司等的信息可見性較高， 第三方支付機構開展盡職調查的成本相對較低， 其風險等級可相應降低; 而對于網上店鋪的個體工商戶， 由于第三方支付機構可以獲取的信息較少， 其風險等級較高。

（2）客戶注冊時間。 通常來講， 客戶注冊時間越長， 其社會經濟活動記錄越完整， 第三方支付機構就越容易開展客戶盡職調查， 客戶洗錢風險等級越低; 反之， 風險等級越高。

（3）業務關系建立渠道。 第三方支付機構與客戶建立業務關系的方式主要有面對面直接受理、線下代理、網絡受理、網絡代理和其他方式五種。 根據網絡的匿名性和代理方式的不同， 客戶洗錢風險各不相同， 呈依次遞增趨勢。

（4）客戶行業（職業）。 根據我國反洗錢監管體系及西方七國反洗錢金融行動特別工作組（FATF）等國際標準， 具有較高洗錢風險且應納入反洗錢監管范圍的行業（職業）通常包括： 貴金屬、珠寶業、房地產業、藝術品、典當行、拍賣行、離岸公司、娛樂業、廢品收購業、賭博業等。 一些客戶自身處于無業或者待業狀態， 第三方支付機構無法獲取這類客戶有價值的信息， 所以該類客戶的洗錢風險最高; 賭博業和離岸公司的洗錢風險排在第二位; 由于金融業受到金融機構反洗錢的監管， 故其洗錢風險較低。

2. 業務因素層面洗錢風險指標分析。 結合《支付機構反洗錢實用手冊》和已識別的洗錢風險[2] ， 本文采用以下四個指標來衡量客戶業務層面洗錢風險的高低。

（1）高風險產品和服務。 網絡支付相比于銀行卡收單和預付卡的發行與受理業務， 交易規模大、隱蔽程度高且交易場景豐富， 相比于POS機、二維碼掃碼等線下支付， 交易金額限制較少， 因此網絡支付的客戶洗錢風險最高。 其中， 主業是網絡、電子科技、信息服務的客戶（可認定這些行業的客戶為特殊業務客戶）相較于其他客戶洗錢風險更高。

（2）可疑交易行為特征。 在長期的經營過程中， 客戶的交易行為（如出入賬頻率等）具有一定的規律性。 洗錢作為一種偶發行為， 可能會打破這種規律， 使得該時間序列內的交易行為特征出現異常， 因此客戶交易行為特征可能會直接對客戶洗錢風險的評價產生影響。 具有洗錢嫌疑的客戶其資金行為通常有以下特征： 短期分散轉入， 集中轉出; 短期集中轉入， 分散轉出; 以固定比例分散返利; 短期內頻繁大進大出等。

（3）可疑交易金額特征。 同樣， 在長期的經營過程中， 客戶會建立穩定的交易金額波動等內在規律， 洗錢活動作為一種偶發行為， 會打破這種規律， 造成時間序列內的交易金額特征出現異常， 因此客戶交易金額波動可能會直接對客戶洗錢風險的評價產生影響。 可疑交易客戶的交易金額通常有以下特征： 交易金額與新產品或服務價格差異較大; 交易金額固定或成倍數關系; 平時交易量很大， 當日賬戶余額為零或者較少等。

（4）客戶交易主要時段。 正常人的休息時間都在夜晚， 而一些類似網絡賭球的洗錢者作案時間往往發生在午夜， 因此客戶交易時間段對客戶風險評級有借鑒作用。 2016年中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的《2017年中國網絡購物的客戶群體市場研究報告》的數據顯示， 消費者網絡交易時段分布概率由高到低依次為： 10：30 ～ 17：30、17：30 ～ 23：30、7：30 ～ 10：30、23：30 ～ 2：30、2：30 ～ 7：30。

3. 地域因素層面洗錢風險指標分析。 考慮到客戶國籍、注冊地、營業地等地域因素與洗錢或者其他犯罪活動存在關聯， 本文采用客戶營業地、客戶注冊地、國別地域和客戶營業地與注冊地的一致性四個指標， 來分析地域層面客戶洗錢風險的高低。 具體來說： 客戶營業地代表客戶日常經營活動的發生地， 若該地域洗錢風險較高， 則可能會對客戶洗錢風險的評價造成較大影響; 客戶注冊地代表客戶開始經營活動的發生地， 若該地域洗錢風險較高， 可能也會對客戶洗錢風險的評價造成一定影響; 客戶主要經營人員所在的國別地域不同， 客戶自身洗錢風險的大小可能也不同; 異地開展業務或者在未注冊國家開展業務， 本身也會出現一定的洗錢風險。

根據我國反洗錢有關部門的公告及國際組織[FATF、亞太組織（APG）和歐亞反洗錢與反恐融資小組（EAG）]的反洗錢通告， 借鑒Issaoui等[4] 的觀點， 以人均GDP和經濟開放度作為地域因素層面洗錢風險的劃分依據， 將我國地域劃分為高危地區、敏感地區、關注地區和其他地區。 根據中國人民銀行的有關文件和第三方支付機構業界的實踐， 第三方支付機構可考慮將五類區域視為高風險地區。 因此， 本文將四個衡量地域因素層面洗錢風險指標的風險劃分為五級， 由高到低依次為： a.高風險國家地區， 包括： 不合作國家（地區）; 我國有關部門及FATF等國際權威組織公布的， 存在較嚴重恐怖活動、大規模殺傷性武器擴散、走私、販毒等犯罪活動的國家（地區）; 避稅型離岸金融中心; 被我國有關部門風險提示存在嚴重犯罪的境內或外國局部區域; 被中國人民銀行和其他有關部門風險提示的國家（地區）。 b.中國高危地區， 包括北京、上海、廣東、天津、浙江、江蘇中除a所列的其他地區。 c.中國敏感地區， 包括內蒙古、重慶、福建、山東、遼寧中除a所列的其他地區。 d.中國關注地區， 包括吉林、黑龍江、新疆、湖南、河北、海南、江西、河南、廣西、安徽、四川、湖北、陜西、山西中除a所列的其他地區。 e.中國其他地區。

基于以上分析， 將第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險評估指標歸納為表1。

（二）第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險評估模型構建

1. 評估指標無量綱化處理。 本文采用模糊層次分析法對第三方支付機構面臨的客戶洗錢風險評估指標進行無量綱化處理。 首先測試兩兩因素的隸屬度， 再根據0.1 ～ 0.9標度法建立模糊判斷矩陣， 如表2所示。 根據評價對象Mi（i=1，2，3，…，m）、評價指標Nj（j=1，2，3，…，n）， 以及評價對象Mi在Nj指標下的評價值rij（i=1，2，3，…，m; j=1，2，3，…，n）， 形成模糊判斷矩陣R。

其中， rij表示與第j個指標相比， 第i個評價對象的值。

將上述矩陣每行矩陣的數值求和， 得到Ci。

求出矩陣中某個位置的數字值， 用Cij表示。

運用公式（1）和公式（2）將模糊判斷矩陣改為模糊一致矩陣。

對上述矩陣Cij開方， 得到Si。

將上面計算的Si進行歸一化處理， 測算每個Si在全部Si所占的比例， 用Si表示。

使用公式（3）和公式（4）對層次結構進行單排序， 以確定各層次中因素相對于上一層級某個因素的重要性， 即確定各層次因素的權重， 其中n為矩陣的階數。 層次總排序決定每個因素相對于目標層（本文的目標層為第三方支付機構客戶洗錢風險）的重要性。 層次單排序從下到上逐次進行， 最后的層次單排序即為層次的總排序。

2. 第三方支付機構客戶洗錢風險評價指標權重的確定。 本文采用問卷調查的方式， 分別向中國人民銀行陜西分行反洗錢處、中國人民銀行江蘇分行反洗錢處的專家發放調查問卷， 匯總統計103份有效問卷中各位專家對各個客戶洗錢風險指標的評分， 進而確定各個指標相對于客戶洗錢風險的權重。

（1）一級指標權重的確定。 根據問卷調查結果， 一級指標層的客戶因素（B1）、業務因素（B2）和地域因素（B3）相對于第三方支付機構客戶洗錢風險（A）的重要性的比例為1.4848∶1.2727∶1。 因此， 根據0.1 ～ 0.9標度法和B1、B2和B3之間相對重要性的比例關系， 建立A ～ B層模糊判斷矩陣， 如表3所示。

運用公式（1）和公式（2）建立A～B層模糊一致矩陣， 如表4所示。

綜上， B1、B2和B3相對于A的權重為w0=（w01，w02，w03）=（0.5522/（0.5522+0.5066+0.4342），0.5066/

（0.5522+0.5066+0.4342），0.4342/（0.5522+0.5066+0.4342））=（0.3699，0.3393，0.2908）。 由此可見， 一級指標相對于第三方支付機構客戶洗錢風險評估的重要性排序， 由高到低依次為客戶因素、業務因素和地域因素。

（二）建議

1. 加大對網絡支付業務交易數據的分析力度。 在第三方支付機構的三種業務中， 網絡支付面臨的客戶洗錢風險最高， 因此第三方支付機構應加大對網絡支付業務交易數據的監控力度。 另外， 第三方支付機構在日常的反洗錢工作中， 可以充分利用自身的海量數據優勢， 結合網絡傳銷、網絡賭博、網絡販毒、網絡詐騙等洗錢犯罪的特點， 不斷完善團伙挖掘的客戶畫像識別及分析， 不斷更新文本挖掘的洗錢風險詞庫。 第三方支付機構在對單個異常指標的模型關聯度和指標之間的關系進行分析時， 可以選取最具有識別度的指標， 通過指標間的組合、交叉等不同方式， 構建洗錢犯罪類型的特征集， 并根據實際數據進行動態調整， 以評估客戶洗錢風險。

2. 提高客戶因素信息的完整性和準確性。 客戶因素對于第三方支付機構客戶洗錢風險的評估較為重要， 因此第三方支付機構應在客戶前期調查、客戶簽約、客戶維護的過程中， 不斷完善和提高客戶信息的準確性和真實性。 然而， 目前一些第三方支付機構正在大力拓展客戶數量， 經常委托其他機構代理客戶的盡職調查， 這樣很難保證通過代理渠道獲得的客戶信息的真實性、完整性和準確性， 大大降低了風險評價工作的效果。 為了保證客戶風險評級的準確性， 第三方支付機構應重視客戶信息識別工作， 采用各種客戶盡職調查措施， 提高客戶因素信息的完整性和準確性。 具體包括： ①在與客戶簽訂合同時， 對風險子項所需項目進行優化， 必要時可以設計一些具有邏輯關系的必填項; ②加強對公司客戶拓展人員的反洗錢知識、技能培訓， 及時用國內外反洗錢的先進科研成果和手段武裝員工， 幫助員工了解客戶和交易信息， 努力提高員工的專業素質和相關反洗錢操作技能; ③強化與代理機構的反洗錢合作， 評估代理機構獲取客戶信息的真實性和完整性; ④建立考核通報機制， 對開拓信息質量不高的客戶的負責人或具體部門予以責任追究。

3. 提高指標分級標準的準確性。 客戶行業（職業）、客戶信息公開程度、可疑交易行為特征這三個指標對于第三方支付機構客戶洗錢風險的評估較為重要， 因此在確定這三個指標的分級標準時， 第三方支付機構除了參考中國人民銀行發布的文件， 還應結合自身客戶群體的特點， 與工商、司法、稅務等部門搭建信息共享平臺， 廣泛獲取行業最新的反洗錢風險預警信息， 細化指標分級， 在對指標各級標準的洗錢風險進行賦值時， 考慮各級標準分值的梯度。 例如： 在確定客戶行業（職業）指標的分級標準時， 應結合自身業務特點， 對特定高風險行業（職業）中的眾多行業進行更加細致的分級; 在確定客戶信息公開程度指標的分級標準時， 應加強對個體工商戶信息的收集， 將信息公開詳細程度不同的個體工商戶劃分為不同的洗錢風險等級; 在確定可疑交易行為特征指標的分級標準時， 應充分利用團伙挖掘和文本挖掘等大數據分析工具， 建立“同人模型”和“團伙模型”來確定可疑交易行為的頻率分布。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] 吳鳴.互聯網金融創新背景下第三方支付中立幫助行為研究[ J].

財會月刊，2019（4）：141 ～ 47.

[2] 財付通支付科技有限公司反洗錢中心.支付機構反洗錢實用手

冊[M].北京：中國金融出版社，2018：1 ～ 176.

[3] 丁佳，封思賢.第三方支付機構洗錢風險的評估方法研究[ J].金

融發展研究，2018（12）：49 ～ 56.

[4] Fakhri Issaoui， Toumi Hassen， Touili Wassim.The Effect of

Money Laundering（ML） on Growth： Application to the Gulf Countries[Z].Mpra Paper，2017.

【作者單位】1.廈門國家會計學院， 廈門 361005;2.畢馬威華振會計師事務所（特殊普通合伙）廣州分所， 廣州 510623