【金融视点】金融机构客户洗钱风险与客户收益之间平衡点的分析

金融机构洗钱风险管控难点及痛点

划分客户洗【xǐ】钱和恐怖【bù】融资风险（以下【xià】统称“客户洗钱风险【xiǎn】”）等级，是【shì】金融机构【gòu】在与客户建立业务关系及关系存续【xù】期间，在落实“风【fēng】险为本“理念，科学配置【zhì】反洗【xǐ】钱资源、全面【miàn】评估客户风险、建立健全洗钱风险评估机制、动态【tài】管理【lǐ】风险情形【xíng】的【de】工作中，重要【yào】且不可或缺【quē】的【de】方法之一。

从金融机构反洗钱工作的角度看，一方面，部分金融机【jī】构对客户洗钱风险等级【jí】划【huá】分工作可能存在“形式大【dà】于实质【zhì】”的情况【kuàng】，对该工作重要性与【yǔ】风【fēng】险【xiǎn】的【de】理解不【bú】到位【wèi】，以【yǐ】至于【yú】定期审核工作未起到【dào】设计的作用，或【huò】在理由【yóu】不充分的情况下调整了风【fēng】险【xiǎn】等级【jí】；另一方面，客【kè】户洗钱风险等级划分完成后，部分【fèn】金融【róng】机构可能将风【fēng】险较高客户的风险管控措施“一【yī】刀切”，缺乏【fá】有针【zhēn】对性的定制化【huà】手段，导致有效性欠【qiàn】缺。

(资料图片仅供参考)

从金【jīn】融【róng】机【jī】构【gòu】管理的角度看，洗钱【qián】风险作为其【qí】在【zài】经营过程【chéng】中面临的众多风险中的一【yī】种，其所花费的成本难以量【liàng】化，使得管理层难以【yǐ】评估是否【fǒu】已【yǐ】配备了与风险相当的【de】资源【yuán】。从部门职能【néng】来讲，理所当然地业务部门关注收益，合【hé】规部门关【guān】注【zhù】风险。因此，如何将反洗钱合规职【zhí】能与业务职能更【gèng】紧密【mì】联【lián】系，用【yòng】合规提供生产力【lì】，在风险和【hé】自身收益【yì】之间寻找一个平【píng】衡点，或成为金融机构运营管理【lǐ】方面的重要话题。

本文从客户【hù】洗钱风险角度出发，结合数据测算，对客【kè】户洗钱风险与客户收【shōu】益之间的【de】关系进行深【shēn】度【dù】分析，从金融机构【gòu】结合洗钱【qián】风险角【jiǎo】度【dù】，协助对客【kè】户的收益【yì】情况【kuàng】开【kāi】展工作，提供管【guǎn】理信息和决策依据【jù】。

客户洗钱风险与客户收益象限图

以金融机构在日常工【gōng】作【zuò】中【zhōng】评定的客户洗【xǐ】钱风险结果为横【héng】轴【zhóu】，客户为金融机【jī】构带来的收益（参考文后的说明）为纵【zòng】轴，每一名客户【hù】都可以【yǐ】根据自身洗【xǐ】钱【qián】风险【xiǎn】等级与收益在直角坐标【biāo】系中生成【chéng】坐标，并根【gēn】据坐【zuò】标所处的位置划分至以下四【sì】个象【xiàng】限：

以第一象限——高风险正收益为例，展开分析

通常【cháng】而言，处于第二【èr】象限——低风险正收益的客户是最【zuì】高“性【xìng】价比”的客户，处于【yú】第四【sì】象限——高风【fēng】险负收益的客户是【shì】让金【jīn】融机构最“头【tóu】疼”的【de】客户【hù】，而处于第一象限——高风【fēng】险正收益与第三【sān】象限——低风【fēng】险负收【shōu】益的客【kè】户往【wǎng】往【wǎng】是让机构最“纠结”的【de】客【kè】户【hù】。金融机构【gòu】需在风险与收益之间权衡利弊，寻找符合自身【shēn】风险【xiǎn】偏好的平衡点。下【xià】文【wén】以第一【yī】象限——高风险正收【shōu】益为例【lì】，展开讲解此方法在实操【cāo】中【zhōng】的可行性。以A银行为例，如下【xià】图所示，A银行【háng】通过对客户洗钱风险等级的评定与收益【yì】的计算，发现10名客【kè】户归属于第一象限——高风【fēng】险正收【shōu】益。

注：本文图例中“X01”至“X10”代指客户编号。

A银行【háng】将该【gāi】10名客户【hù】的客户档案及洗钱风险评分与【yǔ】收【shōu】益情况罗列至下【xià】表。其中，客户洗钱【qián】风险评分按照A银【yín】行与客户初次建立业务关系及后续业【yè】务存续期间的风险得分及调整结果，最高分10分，最【zuì】低分【fèn】1分【fèn】，超过【guò】7.5分为【wéi】高风险；考虑到收益结果【guǒ】较为分【fèn】散【sàn】，为了便于理解，本文将收益【yì】按离散程【chéng】度进行赋分，最高【gāo】分10分【fèn】，最低分1分。

为【wéi】了协助A银行管理层与【yǔ】反【fǎn】洗钱【qián】主管【guǎn】部门能够更有针对【duì】性【xìng】地开展精【jīng】细化风【fēng】险管理，本文将隶属于该象限的客户按照【zhào】该象限的面【miàn】积进行三等分，划分结【jié】果【guǒ】如下：

基于上图，在同处【chù】于第一【yī】象限——高风险【xiǎn】正收益【yì】的10名客户【hù】中，聚类1（X01，X02，X04）收益可观且不存【cún】在最高风险客户；聚类2（X03，X05，X06，X08）收【shōu】益最【zuì】高，但同时具【jù】备较【jiào】高风险；聚类【lèi】3（X07，X09，X10）相【xiàng】较于【yú】聚类1与聚类2的收益较低，但仍具备【bèi】较高【gāo】风【fēng】险。即，即便在同【tóng】一象【xiàng】限中，从可发展性的【de】角度而言，聚类1＞聚【jù】类2＞聚类3客【kè】户【hù】。同理，可以用类似方法【fǎ】得出其【qí】他【tā】三个象限中，客户洗钱风险等级【jí】与收益【yì】的比较【jiào】关系。

以上分类方【fāng】法仅为举例，如仅需2个聚类，亦【yì】可考【kǎo】虑直接使用算术平均数或中位数等其他较为简【jiǎn】便的计算方【fāng】法进行分类【lèi】。如需要【yào】多【duō】个【gè】（大于2个【gè】）聚类，此处亦【yì】可使用PAM（Partitioning Around Medoid，聚类分析【xī】算法【fǎ】）划分聚类。PAM算法在全量样本中任选N个点作为中心点。按照【zhào】最【zuì】近的原则，将剩余的点分配到当前最【zuì】佳的【de】中心点【diǎn】代表的【de】类中。对【duì】于除【chú】对应【yīng】中心点外的所【suǒ】有其他点，按顺序计【jì】算当【dāng】其为新的中【zhōng】心点时，总距离的值【zhí】，遍历所有可能，选取【qǔ】总【zǒng】距离最小时对应的点作为【wéi】新的【de】中心【xīn】点，直【zhí】至所有【yǒu】的【de】中心点【diǎn】不再发生变【biàn】化。

量化结果的运用

在得到“即便在同一象限中，从可发展性【xìng】的角【jiǎo】度【dù】而言，聚类1＞聚类2＞聚类3客户”的【de】结论后【hòu】，可【kě】以再从客户身【shēn】份与【yǔ】办理业务【wù】类【lèi】型等维度出发【fā】，进行细化【huà】分析。

客户身份维度

本文主要从【cóng】外国政要、离岸【àn】账户、高风险国【guó】家、高风险行【háng】业四个类别展开客户身份维度的分析，金融机【jī】构可【kě】根据自【zì】身【shēn】风险偏好展开更多的类别【bié】，例如【rú】客户身份【fèn】证明文【wén】件的种【zhǒng】类、股【gǔ】权或控制权结构、客户信息公【gōng】开程度评判【pàn】客户风险等【děng】级的身【shēn】份【fèn】特征等。

注：本文表格中“Y”代表“是”，“N”代表“否”。

从示例来看，隶属于【yú】高风险正收益象限的客户中，30%的客【kè】户为外国政要，20%的客户开立离岸账户，10%的客户来自高【gāo】风【fēng】险国【guó】家，20%的客户【hù】属于高风险【xiǎn】行业，说【shuō】明【míng】在【zài】A银【yín】行应【yīng】当重视的洗钱高风险因素中，外国政要首当【dāng】其冲【chōng】，其次为开立离岸【àn】账户和高风险行业，高风【fēng】险国家最次。作【zuò】为发展性最高【gāo】的【de】聚类1，不存在【zài】外国【guó】政【zhèng】要客户、开立离岸【àn】账户的客户、来自高风险国家的【de】客户【hù】，且仅【jǐn】有【yǒu】一名客户属【shǔ】于高风险行业；发展性【xìng】一般的聚类2中【zhōng】外国政要为三个聚类中【zhōng】最【zuì】高【gāo】，开【kāi】立离岸账户与高风险行业居【jū】中；发展【zhǎn】性【xìng】相对最【zuì】弱的聚类3，虽【suī】然【rán】没有高风【fēng】险行业客户，但是外国政【zhèng】要、开【kāi】立离【lí】岸账户的客户【hù】、来自高风险国家的客户占比均较【jiào】大。

根【gēn】据客【kè】户身份维度划【huá】分的类别，下文再从【cóng】风【fēng】险评分【fèn】、收益值，及【jí】收益与风【fēng】险的比率等指标出发，将【jiāng】各聚【jù】类平均值与全行平均值进行对比。

通【tōng】过纵向数【shù】据对比可以看出，A银【yín】行【háng】全【quán】行客【kè】户的平均风险评分为6.2，全行【háng】平【píng】均收益与风险的比率为0.27。隶属于高风险正收【shōu】益象限【xiàn】的客户中，聚【jù】类1、2的收益/风险比率【lǜ】值（0.71、0.91）远高于全行平【píng】均值（0.27），但聚类3客户的收益【yì】/风险比率值（0.14）低于全行平均值（0.27）。

值得注意的是，聚类【lèi】1中【zhōng】高风险行业客户的收益风险比【bǐ】率值在各聚【jù】类中最高，大幅【fú】领先全行高风险行【háng】业客户平均值；聚【jù】类2客户中外国政要客户、离【lí】岸账户客户、高风险行业客户的【de】收【shōu】益风险比率【lǜ】值【zhí】也大幅领【lǐng】先全行客户平均值【zhí】，说【shuō】明【míng】聚类2客户满足【zú】高风【fēng】险高【gāo】收益的特征，但同【tóng】时银行【háng】应当重点管【guǎn】控该类客户所带来的风【fēng】险；另一方面，相比聚类1、2，聚类3客户在各【gè】指标中【zhōng】的表现【xiàn】较差，“性【xìng】价比”较低。

产品分类维度

产品分类维度的分析主要从【cóng】银行【háng】为客户提【tí】供的产品类别展开【kāi】。以A银【yín】行【háng】为【wéi】例，其为客户提【tí】供的产品类【lèi】别主要为：电子银行业务、跨境汇款业务、支【zhī】付结算业务、担保【bǎo】业务、金融市场业务、贷款业【yè】务、贸易融【róng】资业务、现金业务【wù】。实操【cāo】中，银【yín】行为客户提【tí】供的产品【pǐn】数【shù】量种【zhǒng】类繁多，银行【háng】亦可参照机构洗钱风险自评估中，产品维度【dù】的分类方法【fǎ】，将众多产【chǎn】品归类【lèi】。

注：本文表格中“Y”代表“是”，“N”代表“否”。

总体来看，隶属于高风险正【zhèng】收益【yì】象限【xiàn】的客户中，80%的客【kè】户使用电子银行业务，70%的【de】客户【hù】使用【yòng】跨境汇款业务，90%的客户【hù】使用支付结【jié】算业务，20%的客户使用担保业【yè】务，20%的客【kè】户【hù】使用金融市场业务，70%的【de】客户使用贷【dài】款【kuǎn】业务，60%的客户使用贸易融资【zī】业务【wù】，20%的客【kè】户使用现金业务。

与【yǔ】银【yín】行自【zì】评估数【shù】据对比来看，高【gāo】风险正收益客户【hù】使【shǐ】用电【diàn】子【zǐ】银行【háng】业务、跨境汇款业务、担保业【yè】务【wù】、金融【róng】市场业【yè】务、贷款业务、贸易融资业务、现【xiàn】金业务的占比远超【chāo】全【quán】行客【kè】户水平；高风险正收益客户使用支付结算业务的占比与【yǔ】全行客户总体保持一致【zhì】。

通【tōng】过纵【zòng】向数据对比可以看【kàn】出【chū】，聚类1客户使用跨境汇款业【yè】务、担保业务、金融市场业务、信用证业务【wù】的比例远超其余聚类；聚类【lèi】2客户【hù】使用产品的范围最为广【guǎng】泛，且【qiě】整体使用比例较高【gāo】；聚【jù】类3客户使【shǐ】用的产品范围【wéi】相对较少，整体使用比【bǐ】例较【jiào】低【dī】。通过分析，A银行电子银行业【yè】务【wù】、跨境汇【huì】款业务、支付结【jié】算【suàn】业务、贷款业务、贸易融资业务面临的高风【fēng】险【xiǎn】客【kè】户数【shù】量较多，A银行【háng】应当加强对【duì】上述业务的风险管控。同时，针对聚类3客【kè】户的高风【fēng】险低收益情况，A银行可【kě】考虑适当提高该类客户办理现【xiàn】金【jīn】业务、贸易融资业务、贷款业务【wù】的【de】门槛，对风【fēng】险与收益进行适度管控【kòng】。

结果运用的建议

通【tōng】过【guò】如上分析【xī】可以看出，方法论中各评估维度的运用与【yǔ】机构洗钱【qián】风【fēng】险自【zì】评【píng】估息【xī】息相关【guān】，所得结果与自评估结果【guǒ】互【hù】相印证。与自评估相比，此方法【fǎ】论所得结果更加细化，不【bú】仅可以【yǐ】看出某一类客【kè】户在全量客【kè】户中的对应关系，还可以看出【chū】某一【yī】名客户在全【quán】量客户中的优劣【liè】程度。考虑到部分自评估数据与本文【wén】中所用数据的共通性，开展真实【shí】体现金融机【jī】构风险情况的自评估【gū】程序尤为重要。金融机构可【kě】以自评估所【suǒ】取数【shù】据【jù】为起【qǐ】点【diǎn】，在【zài】确保数据真实、准确的情【qíng】况下【xià】，为此方法论的实施提【tí】供便利。

另外，由于【yú】模【mó】拟数据的限制，对产品分类【lèi】维度的分析【xī】有限【xiàn】。后续在实际工作中，也可考虑将此【cǐ】分析【xī】方法应用到产品洗【xǐ】钱风险【xiǎn】评估中【zhōng】，对金融机构的产品业务【wù】进行细化分【fèn】析。

从反洗钱工作的角度看，此方【fāng】法【fǎ】论可【kě】作为客户风【fēng】险等级【jí】划【huá】分情况【kuàng】及相应管控措【cuò】施【shī】的【de】合理性【xìng】验证。例如，通过对某客户Y的收益和【hé】风险【xiǎn】情况进行分【fèn】析时【shí】，A银行发现【xiàn】该名客户处于【yú】高风险负收益象限。客户【hù】Y经常与高风【fēng】险国家地区的交易【yì】对【duì】手【shǒu】发生跨境交易，虽未触发名单监【jiān】控，也未产生可疑交易报告，但上述交易【yì】行【háng】为给银行带来了较高的潜在支出，使银行暴露在更显【xiǎn】著【zhe】的财务【wù】影响中【zhōng】。通过查【chá】阅客【kè】户洗钱风险等级【jí】，A银行【háng】发现该名客户为【wéi】中风险。通过查阅建立业务关系及定期审阅时的【de】风险【xiǎn】等级调整记【jì】录，A银行发现交易对手来自【zì】高风险国【guó】家地【dì】区的风【fēng】险【xiǎn】因素在【zài】整体【tǐ】风险等【děng】级评定【dìng】时占比较小，且定【dìng】期审阅时也未对该名客【kè】户调高风险等级。通过聚类分析，客户Y的【de】损失【shī】在同聚类中较为显著，且风险较低。故此【cǐ】可以推断，A银【yín】行对【duì】客户Y的风险等级划【huá】分【fèn】不合理，且由【yóu】于客户【hù】风险【xiǎn】等级较低，也未对其进行强化尽职调查等更为严格【gé】的管控措施【shī】。根据上述分析【xī】，建议【yì】A银行【háng】对该名【míng】客【kè】户调高【gāo】风险等级，加强管控措施【shī】，对操【cāo】作制度、流程、细则进行重新审【shěn】核，并同时注意行内类似情况【kuàng】发生的可能性。

从【cóng】金融机构管理的【de】角度看【kàn】，此方法论可以【yǐ】将洗钱风险【xiǎn】量化【huà】，帮助管理层评估【gū】金融机构是否已配备了与风【fēng】险相适配【pèi】的反【fǎn】洗钱资【zī】源，同时将客户洗钱风险等级与客户收益直接挂钩，避免管【guǎn】控措施【shī】“一【yī】刀切”，以【yǐ】合规为出发点，变相提供生产力。根据上述示例，客户Y虽频繁与高【gāo】风险国家地【dì】区【qū】的交易对手发生跨境交易，但【dàn】是均未产生可疑交易报告。通过审查该名客户产生可疑交易预警情【qíng】况，A银行发现，系统【tǒng】中该名客【kè】户的预警数较低，且【qiě】所有预警均被【bèi】排除。通过审查行内可疑交易监控系统中内设【shè】的模型规【guī】则，A银行发现系统中【zhōng】触发逻辑及触发【fā】阈值的设【shè】置均【jun1】较为严苛，难以产【chǎn】生预警【jǐng】。A银行启【qǐ】动回溯【sù】性调查后发现，由于预警【jǐng】量与工作量难以匹配，行内曾对可疑交易监【jiān】控【kòng】模【mó】型进行多次调整【zhěng】，旨在减少【shǎo】预警的产生，减轻可【kě】疑【yí】交易【yì】分析人员【yuán】的工作量【liàng】。根据上述分析，建议A银行对可疑交【jiāo】易监【jiān】控【kòng】系统【tǒng】开展重新【xīn】评估调整【zhěng】，同时管理层【céng】应确保配【pèi】备【bèi】与银【yín】行洗钱风【fēng】险匹配的【de】资源【yuán】，例如增设可疑【yí】交易【yì】监测分析岗人员等，切忌以现有资源倒推风【fēng】险，本末倒置。另一方【fāng】面，从业务部门的角度看，客户Y给银行【háng】带【dài】来的【de】损失较大，本身不属于优质客【kè】户；从【cóng】合规【guī】部门的角度看【kàn】，该名客户风险等级虽不高，但风险因【yīn】素较多【duō】，且管控【kòng】措施也存在缺【quē】陷。综【zōng】合分析后，建议A银【yín】行对【duì】该名客户调高风险【xiǎn】等级，加【jiā】强管【guǎn】控措【cuò】施，调整【zhěng】开展业务的门槛，同时考虑实施【shī】清退措施。在【zài】此示例中，通过方法论【lùn】的实践，业务部门【mén】与合规部门通力协【xié】作、互相【xiàng】作证，为客户的【de】清退过程提供背书，有效【xiào】发现【xiàn】并【bìng】防范【fàn】风【fēng】险【xiǎn】。此外，A银行另可考虑【lǜ】对【duì】全行范围内高风【fēng】险【xiǎn】客户的占比进【jìn】行【háng】限制规定，在合【hé】规资源相对固定的情况【kuàng】下，确保风险偏【piān】好与【yǔ】机构【gòu】风险管理能力【lì】相符。

结语

客户洗钱【qián】风险等级与收益矩阵方法论的提出，是基于金融机【jī】构洗钱风【fēng】险自评估的基【jī】础【chǔ】上，场景化评【píng】估理解洗钱风险、差异化【huà】开展实施管【guǎn】控措施、具【jù】象化落实体【tǐ】现“风险为本”理念的【de】一种设【shè】想【xiǎng】。本文【wén】中采用分析数据，对【duì】A银【yín】行客户的风险及收益【yì】情况【kuàng】进行分析。除上【shàng】述框架外，评估【gū】内容及方法【fǎ】均可【kě】进行客制【zhì】化调整，以满足【zú】不同【tóng】机构【gòu】的【de】实【shí】际评估需求。同【tóng】样，此方法论亦作为现有反洗钱职能的拓展【zhǎn】功能或【huò】模块，对金融机构客【kè】户尽职调查、可疑交易【yì】监控、名单【dān】筛【shāi】查、反洗钱内部审计等工【gōng】作【zuò】进行补充。

针【zhēn】对全量客【kè】户进【jìn】行潜【qián】在收益的分析，可能会导致大量低、较低，以【yǐ】及中风险【xiǎn】客【kè】户产生较为显著【zhe】的负收益。因此，金融机【jī】构也可【kě】从风险为本的角度出发【fā】，结合自身业【yè】务特点及控制措施的有【yǒu】效性【xìng】，选择合适的客户风险等【děng】级衡量其潜在收益，例如【rú】优先【xiān】考虑【lǜ】高及较高风险客户。此外，根据分析结果【guǒ】，金融机【jī】构【gòu】亦可倒【dǎo】推其客户风险【xiǎn】等级【jí】划分模型的合理【lǐ】性【xìng】。

该方法除了【le】用于描述客【kè】户洗钱风险等级与【yǔ】客户收益之【zhī】间的关系外，同理亦【yì】可用于【yú】评价【jià】其他方面的【de】风险与收【shōu】益的关系，例如产【chǎn】品【pǐn】洗钱风险等级与产【chǎn】品收益等。

后续本文的拓【tuò】展与运用可主要聚焦于洗钱风险【xiǎn】的【de】量化与可【kě】视【shì】化，让【ràng】洗钱风险不再成为【wéi】业务开展看不见的【de】“墙”。同时，为金融机构确切落实“风【fēng】险为本”夯实基础，提【tí】升【shēng】金融机构【gòu】对洗【xǐ】钱风险的有效管控与缓【huǎn】释【shì】能力。

关于管理会计——收益的计算

当前，许多金融机构已【yǐ】运用管【guǎn】理会计，以【yǐ】客户及产品为维度展开收益的计算。本【běn】文在管【guǎn】理会计已开展的基础上，对金【jīn】融机构【gòu】各【gè】个【gè】客户洗【xǐ】钱风险等【děng】级与管【guǎn】理会计【jì】——收益之间的【de】关系进行分【fèn】析，因此本文不对管【guǎn】理会【huì】计——收【shōu】益的计算方法展开讨论。