中国证券报记者日前从业内获悉，中国证券业协会近期组织制定了《证券公司反洗钱可疑交易报告数字化运用示范实践（征求意见稿）》，目前正在征求行业意见。该示范实践旨在提高券商反洗钱可疑交易报告工作质量，为行业提供借鉴和参考。业内人士认为，这标志着证券业反洗钱监管科技建设迈入标准化新阶段。

　　数字科技破局传统风控瓶颈

　　在金融监管持续升级的背景下，证券行业迎来反洗钱数字化转型关键节点。中证协调研发现，目前券商主要采用“单一规则预警 人工分散作业”的模式进行可疑交易的甄别工作，该模式在当前反洗钱工作中存在一定的局限性：一是可疑报告质量不高，受限于一线岗位人员的专业能力不足（导致漏报）和因考核导向带来的主动性不够（导致瞒报）等因素，可疑交易报告质量整体不高；二是监控预警有效性差，单一、碎片化交易场景和预警指标只能片面地发现单个异常疑点，导致机构挖掘可疑交易线索的广度、深度、精度不足，难以有效识别涉嫌洗钱及相关犯罪的行为。

　　记者了解到，为解决上述痛点，本示范实践通过反洗钱业务和数字化技术的深度融合，基于法律法规规范、洗钱典型案例、甄别实践经验等，指导券商建立一套适用于证券行业洗钱风险特征的专家规则模型与可疑报告流程。同时利用大数据、机器学习、图谱等数据分析和挖掘技术，数字化赋能可疑交易甄别与报告实践，以实现券商防控洗钱和恐怖融资风险、提升可疑报告工作效率、降低机构时间及人力资源投入成本等目标。

　　业内人士认为，示范实践是证券行业应对洗钱金融犯罪复杂化的关键性制度创新。证券业反洗钱工作的数字化转型本质是技术融合与业务逻辑的深度重构。从技术演进视角看，大数据、人工智能、图谱计算与云计算等技术的协同创新，正在重塑行业风险防控范式。

　　由“监管驱动”转向“能力驱动”

　　从主要内容来看，示范实践包括通用方法论和券商的实践案例两个部分。通用方法论从数据治理、模型构建、甄别报告、配套机制四个方面总结了一套适用于证券行业可疑交易报告工作的通用方法论；实践案例部分提供了两家券商开展可疑交易报告的工作实践，为行业机构开展相关实践提供有益经验和借鉴。

　　监管高压态势下，行业转型已迫在眉睫。记者注意到，中国人民银行浙江省分行2月17日披露的行政处罚决定显示，财通证券因未按规定履行客户身份识别义务、未报送大额交易或可疑交易报告，被处以195万元罚款，两名相关负责人也分别被处以罚款。

　　2024年11月，《中华人民共和国反洗钱法》修订通过，并于今年1月1日起正式实施。财通证券成为新反洗钱法施行后，首家因反洗钱相关问题被处罚的券商。

　　随着证券业反洗钱监管持续强化，近年来多家机构因违规受罚。公开信息显示，2024年11月，中国人民银行上海分行对海通证券和申万宏源证券分别处以395万元、349万元罚款，主要涉及未履行客户身份识别义务、未报送大额可疑交易报告、与不明身份客户交易等多项违规行为。两家券商共4名高管被连带追责，个人罚款最高达7万元。

　　有券商合规人士表示，当前政策框架的明晰与监管科技的升级，正推动证券业反洗钱工作范式发生转变——从被动满足合规底线的“监管驱动型”，向构建主动防御体系的“能力驱动型”进阶。未来券商需加速建设智能化反洗钱系统，通过数据治理能力提升和AI模型迭代应对新型洗钱手法的动态挑战，避免合规风险导致的财务与声誉损失。