海南自由贸易港经济金融风险识别与防范法律监督系统反洗钱子系统模型案例

　　一、适用业务

　　针对洗钱线索发现难问题，模型的研发旨在实施单位可运用其全面收集洗钱犯罪线索，联合各反洗钱工作职能部门，收集初步线索与初步数据，再通过模型内设置的系列研判规则，分析研判可疑交易、可疑人员、可疑账户，发现洗钱犯罪及其七类上游犯罪的线索，帮助检察机关引导公安机关及时侦查取证和防控潜在的洗钱犯罪金融风险，从而实现对洗钱犯罪的全流程、全链条监督与打击，有效维护自贸港金融秩序稳定有序。

　　二、核心技术

　　使用可视化拖拉拽方式配置模型规则，具有上手快、易理解、适配性好等优势。后台服务采用跨平台语言Java进行开发，前端采用主流技术Vue框架，具有跨平台、通用性强等特点。同时依托文曲星平台，可以针对新的文书类型，快速训练抽取引擎，从而实现文书要素定制化抽取的快速响应能力。基于讯飞成熟的AI能力，可以对包括图片、语音等多种非结构化数据进行处理和提取，数据类型支持范围广。

　　三、适用技术平台

　　后台支持所有Linux系统，核心技术基于Java原生技术开发，业务功能以主流的Vue通用跨平台框架为主。

　　四、可解决的问题

　　在洗钱线索挖掘方面，检察机关“孤军奋战”力量有限，通过该模型可以准确、快速分析不同领域可收集的洗钱犯罪线索，帮助检察机关在办理反洗钱案件时，拓宽洗钱犯罪线索来源，锁定重点线索库，及时监督公安机关进行立案侦查，有效解决检察官在办案时陷入机械办案的境地，难以透过上游犯罪的表象，大幅度提升洗钱线索挖掘能力和侦查机关洗钱犯罪侦破效率，切实打击各类洗钱犯罪活动，做好做实反洗钱工作。

　　五、运用成效

　　该平台自上线运用以来，已对超500起案件进行洗钱犯罪线索筛查。

　　六、可复制推广性

　　包含以下几个方面：1、数据共享，线索汇总。因洗钱上游犯罪覆盖面广，为全面收集线索，该模型将全面收集金融监管机关、行政机关、侦查机关、检察机关提供的初步线索及初步数据，拓宽线索来源。2、提取要素，识别研判。通过梳理洗钱犯罪及其上游犯罪的行为特征，将金融监管机关、行政机关、侦查机关、检察机关提供的初步线索及初步数据汇入模型之中，通过分析交易情况是否正常、是否涉嫌上游犯罪等情况，对模型中数据进行智能碰撞，比对分析得出洗钱犯罪重点线索库。3、形成线索，排序追踪。收集的初步线索及初步数据进行比对、碰撞后，符合两项及以上研判规则的数据将汇入重点线索库。重点线索中同时符合越多研判规则的，重要程度越高、侦查价值越高。故根据研判规则比对重合率，从高到低对重点线索进行排序，按照重点线索排序要求责任部门做好线索追踪、核查工作。

　　责任编辑：广汉