第三方支付机构客户洗钱风险评估

陈艳萍 彭振辉

【摘要】在海量的交易中， 只有少部分客户可能从事洗钱活动， 第三方支付机构没有必要也不可能针对所有客户的交易记录进行监控。 因此， 如何有效评估客户洗钱风险， 以便第三方支付机构使用有限资源， 对不同洗钱风险等级的客户展开有的放矢的监管， 以提高反洗钱的质量和效率就显得尤为重要。 基于此， 结合第三方支付机构的业务特点， 从识别各业务环节面临的客户洗钱风险出发， 通过为客户洗钱风险建立三因素12个指标的评估体系， 再利用模糊层次分析法为各个因素指标赋予权重， 确定客户洗钱风险等级并提出相应的应对措施。

【关键词】第三方支付机构;洗钱风险;风险评估;模糊层次分析法

【中图分类号】 F830     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2020）23-0099-7

一、引言

随着我国电子商务的发展， 第三方支付交易规模不断扩大。 中国支付结算协会数据显示， 2017年我国第三方支付机构交易总额达218.9万亿元， 同比增长68%。 第三方支付交易因具有非面對面、跨境和便捷等特点， 越来越受到为洗白非法所得犯罪分子的青睐[1] 。 随着《中国人民银行办公厅关于加强特定非金融机构反洗钱监管工作的通知》（银办发[2018]120号）等政策的发布和实施， 第三方支付机构受到的反洗钱监管越来越严。 截至2018年， 因违反反洗钱规定， 支付宝等10家第三方支付机构被处以1510.8万元的罚款， 同比增长223.17%; 仅2020年上半年， 商银信等20多家支付机构也被开出2.38亿元的巨额罚单。 即便如此， 但由于受到风险管理意识、组织管理体系、监测分析手段等因素的制约， 以及洗钱风险评估标准和方法的缺乏， 第三方支付机构面临的客户洗钱风险仍在不断加大。

基于此， 本文拟结合第三方支付机构的业务特点， 从识别各个业务面临的客户洗钱风险出发， 通过分析， 为评估客户洗钱风险建立包含三因素12个指标的评估体系， 并为每个指标建立相应的分级标准， 再利用模糊层次分析法为各因素指标赋予权重， 最后确定客户洗钱风险等级并提出相应对策。

二、第三方支付机构的业务类型

（一）第三方支付机构与洗钱的涵义

第三方支付机构也称非金融支付机构， 其涵义有广义和狭义之分。 广义的第三方支付机构是指非金融支付机构作为资金往来的支付中介， 在收付款人之间提供网络支付、银行卡收单、预付卡的发行与受理， 以及中国人民银行确定的其他支付服务[2] 。 狭义的第三方支付机构是指具有一定实力和信用担保资格的独立机构， 与非银行支付机构网络支付清算平台（简称“网联”）对接， 并与各大银行签约， 促进买卖双方进行线上交易的支付机构。 本文第三方支付机构指的是前者。

洗钱是一种将非法所得合法化的行为， 主要通过多种方式掩饰违法所得产生收益的来源及性质， 使其形式合法。 洗钱风险是一种集成风险， 是金融机构或非金融机构因其向市场提供金融产品或金融服务， 而面临被犯罪分子利用清洗非法收益的风险。

（二）第三方支付机构的业务类型

根据中国人民银行2010年发布的《非金融机构支付服务管理办法》（中国人民银行令[2010]第2号）， 我国第三方支付业务主要包括网络支付、银行卡收单、预付卡的发行与受理以及中国人民银行确定的其他支付服务。 网络支付是指收付款人通过计算机、手机等电子设备， 借助公共网络信息系统的远程支付指令， 并且收付款人的设备互不交互， 由第三方支付机构向收付款人提供转账服务的活动， 主要包括互联网支付、移动支付等。 银行卡收单是指通过POS终端为客户代收货币资金的行为， 根据银行卡持卡人支付渠道的不同， 又分为线上收单和线下收单两种。 预付卡的发行与受理是指以磁条、芯片等技术形式， 以卡片、密码等形式发行的预付卡， 允许用户购买和享受商品或服务的预付价值。

三、第三方支付机构面临的客户洗钱风险

（一）网络支付业务面临的客户洗钱风险

网络支付因具有匿名、快捷、跨境等特点， 备受洗钱犯罪分子青睐， 故该项业务面临的客户洗钱风险最高， 且主要存在于第三方支付和转账业务中。

1. 第三方支付业务面临的客户洗钱风险。 第三方支付作为买卖双方的中介， 可以有效解决电子商务交易中的信用问题， 促进交易的实现。 但是第三方支付机构在交易过程中， 只是充当一种支付及收单角色， 与客户非面对面， 资金往来完全通过互联网完成， 客户可以通过互联网自由收取和支付世界任何地方的资金[2] 。 因此， 对洗钱交易的判断非常困难， 客户洗钱风险高。 目前， 利用第三方支付功能进行洗钱的风险可能主要发生在虚假交易和被掩盖的非法交易中。

（1）虚假交易。 由于受主客观条件的限制， 导致对第三方支付机构客户身份的识别不到位。 虚假的客户信息、几乎不受限制的交易额， 结合虚拟商品、欺诈性交易和其他特定交易场景， 为犯罪分子掩盖非法资金来源和行踪提供了便利。 例如， 在江苏“乐天堂”网络赌球案件中， 犯罪分子利用虚假身份证构建虚假交易， 在非正常交易时间利用多账号分散转入并集中转出非法资金。

（2）被掩盖的非法交易。 第三方支付机构与社交媒体的深度联系使得第三方支付的交易成本较低， 便于资金交付， 因此犯罪分子通常通过对合法商户和交易场景进行合理的包装， 然后在网站上或移动端贩售非法商品， 进而获取非法所得。 例如， 在吉林通化特大网络贩毒案件中， 洗钱犯罪分子利用虚假身份在购物网站上开设虚假简易商店， 然后在网络购物平台交易， 经过第三方支付机构付款、快递公司运输货物等程序， 完成网络贩毒交易， 使网络成为毒品蔓延的新途径。 此类洗钱犯罪具有网上店铺陈设简陋、资金交易频繁、交易呈规律性及交易金额固定或成倍数关系等特点。

2. 转账业务面临的客户洗钱风险。 转账业务可细分为转给其他支付宝用户、国际汇款和转到银行卡等。 网联运行之前， 第三方支付机构的跨行转账业务可以分解为两笔同行转账业务， 此模式绕过了中国人民银行的清算系统， 信息流和资金流都掌握在第三方支付机构手中， 使中国人民银行无法掌握准确的资金流向， 客户洗钱风险较大。 随着网联的成立和备付金100%集中存管等政策的实施， 发卡银行可以还原真实交易场景， 掌握资金交易数据， 有效降低洗钱者利用信用卡套现、多账号转账等业务模式的洗钱风险。

（二）银行卡收单业务面临的客户洗钱风险

银行卡收单业务面临的客户洗钱风险主要存在于线下收单和线上收单业务中。

1. 线下收单业务面临的客户洗钱风险。 目前利用线下收单业务面临的客户洗钱风险主要包括： ①非法套现。 由于采用第三方支付机构套现的风险小、成本低， 加之某些第三方支付机构具有通过套现增加交易量从而获取高额手续费的动机， 因此存在第三方支付机构对客户洗钱风险疏于管理的情形， 造成洗钱者与非法商户串通， 通过POS机、二维码扫码等方式让非法客户进行消费， 随后非法商户将扣除手续费后的资金提现转移给洗钱者， 从而实现非法资金的变现和转移。 ②预付卡充值。 洗钱者利用预付卡不记名的特点， 在线下利用银行卡为预付卡充值， 从而达到清洗非法资金的目的。

2. 线上收单业务面临的客户洗钱风险。 第三方支付机构的线上收单业务主要依靠网络支付为客户提供收单服务， 其面临的客户洗钱风险和网络支付基本相同， 此处不再赘述。

（三）预付卡的发行与受理业务面临的客户洗钱风险

预付卡具有的匿名、可转让和第三方充值等特点， 使其成为许多国家新型支付手段中常用的洗钱工具。 预付卡在购买、充值和使用等环节均有可能匿名进行， 使用场景多样， 且使用者的身份信息不易辨识， 因此洗钱者利用预付卡洗钱的风险较大。 但是， 由于我国第三方支付机构关于预付卡业务有充值限额和购买量等限制， 并且其使用场景范围较小， 整体市场规模不是很大， 因此该项业务面临的客户洗钱风险较小。

四、第三方支付机构面临的客户洗钱风险评估及应对

（一）第三方支付机构面临的客户洗钱风险评估指标选取

中国人民银行2013年發布的《金融机构洗钱和恐怖融资风险评估及客户分类管理指引》（银发[2013]2号）显示， 金融机构、第三方支付机构等应履行反洗钱义务的主体， 有责任按照客户的特点和账户属性， 并结合地域、业务、行业和其他定性或定量指标， 对客户的洗钱风险进行分级， 有效监督和防止客户洗钱的潜在风险。 本文主要借鉴丁佳、封思贤[3] 对客户洗钱风险因素的分类方法， 并结合上述规定， 对第三方支付机构面临的客户洗钱风险进行分析。 由于客户身份与其所属行业之间的联系较为紧密， 掌握客户身份也就意味着了解其所属行业， 因此本文把客户身份和客户所属行业合并为一项， 统称为客户因素， 分别从客户因素、业务因素和地域因素三个指标层面对客户洗钱风险展开分析。

1. 客户因素层面洗钱风险指标分析。 借鉴《支付机构反洗钱实用手册》中客户因素层面洗钱风险指标的选择[2] ， 以及识别出的第三方支付机构面临的客户洗钱风险， 本文使用以下四个风险指标来衡量客户层面洗钱风险的高低。

（1）客户信息公开程度。 客户信息公开程度越高， 尽职调查的成本越低， 风险越易管理， 客户洗钱风险等级越低; 反之， 其风险等级越高。 通常来讲， 国家机关、事业单位以及受证监会监管的上市公司等的信息可见性较高， 第三方支付机构开展尽职调查的成本相对较低， 其风险等级可相应降低; 而对于网上店铺的个体工商户， 由于第三方支付机构可以获取的信息较少， 其风险等级较高。

（2）客户注册时间。 通常来讲， 客户注册时间越长， 其社会经济活动记录越完整， 第三方支付机构就越容易开展客户尽职调查， 客户洗钱风险等级越低; 反之， 风险等级越高。

（3）业务关系建立渠道。 第三方支付机构与客户建立业务关系的方式主要有面对面直接受理、线下代理、网络受理、网络代理和其他方式五种。 根据网络的匿名性和代理方式的不同， 客户洗钱风险各不相同， 呈依次递增趋势。

（4）客户行业（职业）。 根据我国反洗钱监管体系及西方七国反洗钱金融行动特别工作组（FATF）等国际标准， 具有较高洗钱风险且应纳入反洗钱监管范围的行业（职业）通常包括： 贵金属、珠宝业、房地产业、艺术品、典当行、拍卖行、离岸公司、娱乐业、废品收购业、赌博业等。 一些客户自身处于无业或者待业状态， 第三方支付机构无法获取这类客户有价值的信息， 所以该类客户的洗钱风险最高; 赌博业和离岸公司的洗钱风险排在第二位; 由于金融业受到金融机构反洗钱的监管， 故其洗钱风险较低。

2. 业务因素层面洗钱风险指标分析。 结合《支付机构反洗钱实用手册》和已识别的洗钱风险[2] ， 本文采用以下四个指标来衡量客户业务层面洗钱风险的高低。

（1）高风险产品和服务。 网络支付相比于银行卡收单和预付卡的发行与受理业务， 交易规模大、隐蔽程度高且交易场景丰富， 相比于POS机、二维码扫码等线下支付， 交易金额限制较少， 因此网络支付的客户洗钱风险最高。 其中， 主业是网络、电子科技、信息服务的客户（可认定这些行业的客户为特殊业务客户）相较于其他客户洗钱风险更高。

（2）可疑交易行为特征。 在长期的经营过程中， 客户的交易行为（如出入账频率等）具有一定的规律性。 洗钱作为一种偶发行为， 可能会打破这种规律， 使得该时间序列内的交易行为特征出现异常， 因此客户交易行为特征可能会直接对客户洗钱风险的评价产生影响。 具有洗钱嫌疑的客户其资金行为通常有以下特征： 短期分散转入， 集中转出; 短期集中转入， 分散转出; 以固定比例分散返利; 短期内频繁大进大出等。

（3）可疑交易金额特征。 同样， 在长期的经营过程中， 客户会建立稳定的交易金额波动等内在规律， 洗钱活动作为一种偶发行为， 会打破这种规律， 造成时间序列内的交易金额特征出现异常， 因此客户交易金额波动可能会直接对客户洗钱风险的评价产生影响。 可疑交易客户的交易金额通常有以下特征： 交易金额与新产品或服务价格差异较大; 交易金额固定或成倍数关系; 平时交易量很大， 当日账户余额为零或者较少等。

（4）客户交易主要时段。 正常人的休息时间都在夜晚， 而一些类似网络赌球的洗钱者作案时间往往发生在午夜， 因此客户交易时间段对客户风险评级有借鉴作用。 2016年中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《2017年中国网络购物的客户群体市场研究报告》的数据显示， 消费者网络交易时段分布概率由高到低依次为： 10：30 ～ 17：30、17：30 ～ 23：30、7：30 ～ 10：30、23：30 ～ 2：30、2：30 ～ 7：30。

3. 地域因素层面洗钱风险指标分析。 考虑到客户国籍、注册地、营业地等地域因素与洗钱或者其他犯罪活动存在关联， 本文采用客户营业地、客户注册地、国别地域和客户营业地与注册地的一致性四个指标， 来分析地域层面客户洗钱风险的高低。 具体来说： 客户营业地代表客户日常经营活动的发生地， 若该地域洗钱风险较高， 则可能会对客户洗钱风险的评价造成较大影响; 客户注册地代表客户开始经营活动的发生地， 若该地域洗钱风险较高， 可能也会对客户洗钱风险的评价造成一定影响; 客户主要经营人员所在的国别地域不同， 客户自身洗钱风险的大小可能也不同; 异地开展业务或者在未注册国家开展业务， 本身也会出现一定的洗钱风险。

根据我国反洗钱有关部门的公告及国际组织[FATF、亚太组织（APG）和欧亚反洗钱与反恐融资小组（EAG）]的反洗钱通告， 借鉴Issaoui等[4] 的观点， 以人均GDP和经济开放度作为地域因素层面洗钱风险的划分依据， 将我国地域划分为高危地区、敏感地区、关注地区和其他地区。 根据中国人民银行的有关文件和第三方支付机构业界的实践， 第三方支付机构可考虑将五类区域视为高风险地区。 因此， 本文将四个衡量地域因素层面洗钱风险指标的风险划分为五级， 由高到低依次为： a.高风险国家地区， 包括： 不合作国家（地區）; 我国有关部门及FATF等国际权威组织公布的， 存在较严重恐怖活动、大规模杀伤性武器扩散、走私、贩毒等犯罪活动的国家（地区）; 避税型离岸金融中心; 被我国有关部门风险提示存在严重犯罪的境内或外国局部区域; 被中国人民银行和其他有关部门风险提示的国家（地区）。 b.中国高危地区， 包括北京、上海、广东、天津、浙江、江苏中除a所列的其他地区。 c.中国敏感地区， 包括内蒙古、重庆、福建、山东、辽宁中除a所列的其他地区。 d.中国关注地区， 包括吉林、黑龙江、新疆、湖南、河北、海南、江西、河南、广西、安徽、四川、湖北、陕西、山西中除a所列的其他地区。 e.中国其他地区。

基于以上分析， 将第三方支付机构面临的客户洗钱风险评估指标归纳为表1。

（二）第三方支付机构面临的客户洗钱风险评估模型构建

1. 评估指标无量纲化处理。 本文采用模糊层次分析法对第三方支付机构面临的客户洗钱风险评估指标进行无量纲化处理。 首先测试两两因素的隶属度， 再根据0.1 ～ 0.9标度法建立模糊判断矩阵， 如表2所示。 根据评价对象Mi（i=1，2，3，…，m）、评价指标Nj（j=1，2，3，…，n）， 以及评价对象Mi在Nj指标下的评价值rij（i=1，2，3，…，m; j=1，2，3，…，n）， 形成模糊判断矩阵R。

其中， rij表示与第j个指标相比， 第i个评价对象的值。

将上述矩阵每行矩阵的数值求和， 得到Ci。

求出矩阵中某个位置的数字值， 用Cij表示。

运用公式（1）和公式（2）将模糊判断矩阵改为模糊一致矩阵。

对上述矩阵Cij开方， 得到Si。

将上面计算的Si进行归一化处理， 测算每个Si在全部Si所占的比例， 用Si表示。

使用公式（3）和公式（4）对层次结构进行单排序， 以确定各层次中因素相对于上一层级某个因素的重要性， 即确定各层次因素的权重， 其中n为矩阵的阶数。 层次总排序决定每个因素相对于目标层（本文的目标层为第三方支付机构客户洗钱风险）的重要性。 层次单排序从下到上逐次进行， 最后的层次单排序即为层次的总排序。

2. 第三方支付机构客户洗钱风险评价指标权重的确定。 本文采用问卷调查的方式， 分别向中国人民银行陕西分行反洗钱处、中国人民银行江苏分行反洗钱处的专家发放调查问卷， 汇总统计103份有效问卷中各位专家对各个客户洗钱风险指标的评分， 进而确定各个指标相对于客户洗钱风险的权重。

（1）一级指标权重的确定。 根据问卷调查结果， 一级指标层的客户因素（B1）、业务因素（B2）和地域因素（B3）相对于第三方支付机构客户洗钱风险（A）的重要性的比例为1.4848∶1.2727∶1。 因此， 根据0.1 ～ 0.9标度法和B1、B2和B3之间相对重要性的比例关系， 建立A ～ B层模糊判断矩阵， 如表3所示。

运用公式（1）和公式（2）建立A～B层模糊一致矩阵， 如表4所示。

综上， B1、B2和B3相对于A的权重为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）。 由此可见， 一级指标相对于第三方支付机构客户洗钱风险评估的重要性排序， 由高到低依次为客户因素、业务因素和地域因素。

（二）建议

1. 加大对网络支付业务交易数据的分析力度。 在第三方支付机构的三种业务中， 网络支付面临的客户洗钱风险最高， 因此第三方支付机构应加大对网络支付业务交易数据的监控力度。 另外， 第三方支付机构在日常的反洗钱工作中， 可以充分利用自身的海量数据优势， 结合网络传销、网络赌博、网络贩毒、网络诈骗等洗钱犯罪的特点， 不断完善团伙挖掘的客户画像识别及分析， 不断更新文本挖掘的洗钱风险词库。 第三方支付机构在对单个异常指标的模型关联度和指标之间的关系进行分析时， 可以选取最具有识别度的指标， 通过指标间的组合、交叉等不同方式， 构建洗钱犯罪类型的特征集， 并根据实际数据进行动态调整， 以评估客户洗钱风险。

2. 提高客户因素信息的完整性和准确性。 客户因素对于第三方支付机构客户洗钱风险的评估较为重要， 因此第三方支付机构应在客户前期调查、客户签约、客户维护的过程中， 不断完善和提高客户信息的准确性和真实性。 然而， 目前一些第三方支付机构正在大力拓展客户数量， 经常委托其他机构代理客户的尽职调查， 这样很难保证通过代理渠道获得的客户信息的真实性、完整性和准确性， 大大降低了风险评价工作的效果。 为了保证客户风险评级的准确性， 第三方支付机构应重视客户信息识别工作， 采用各种客户尽职调查措施， 提高客户因素信息的完整性和准确性。 具体包括： ①在与客户签订合同时， 对风险子项所需项目进行优化， 必要时可以设计一些具有逻辑关系的必填项; ②加强对公司客户拓展人员的反洗钱知识、技能培训， 及时用国内外反洗钱的先进科研成果和手段武装员工， 帮助员工了解客户和交易信息， 努力提高员工的专业素质和相关反洗钱操作技能; ③强化与代理机构的反洗钱合作， 评估代理机构获取客户信息的真实性和完整性; ④建立考核通报机制， 对开拓信息质量不高的客户的负责人或具体部门予以责任追究。

3. 提高指标分级标准的准确性。 客户行业（职业）、客户信息公开程度、可疑交易行为特征这三个指标对于第三方支付机构客户洗钱风险的评估较为重要， 因此在确定这三个指标的分级标准时， 第三方支付机构除了参考中国人民银行发布的文件， 还应结合自身客户群体的特点， 与工商、司法、税务等部门搭建信息共享平台， 广泛获取行业最新的反洗钱风险预警信息， 细化指标分级， 在对指标各级标准的洗钱风险进行赋值时， 考虑各级标准分值的梯度。 例如： 在确定客户行业（职业）指标的分级标准时， 应结合自身业务特点， 对特定高风险行业（职业）中的众多行业进行更加细致的分级; 在确定客户信息公开程度指标的分级标准时， 应加强对个体工商户信息的收集， 将信息公开详细程度不同的个体工商户划分为不同的洗钱风险等级; 在确定可疑交易行为特征指标的分级标准时， 应充分利用团伙挖掘和文本挖掘等大数据分析工具， 建立“同人模型”和“团伙模型”来确定可疑交易行为的频率分布。

【 主 要 参 考 文 献 】

[1] 吴鸣.互联网金融创新背景下第三方支付中立帮助行为研究[ J].

财会月刊，2019（4）：141 ～ 47.

[2] 财付通支付科技有限公司反洗钱中心.支付机构反洗钱实用手

册[M].北京：中国金融出版社，2018：1 ～ 176.

[3] 丁佳，封思贤.第三方支付机构洗钱风险的评估方法研究[ J].金

融发展研究，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.厦门国家会计学院， 厦门 361005;2.毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙）广州分所， 广州 510623