法人機構洗錢風險自評估及反洗錢分類評級結果在洗錢風險評估中的應用研究
——以長春市村鎮(zhèn)銀行為例

（中國人民銀行長春中心支行，吉林長春 130051）

當前，國際國內反洗錢和制裁合規(guī)的監(jiān)管規(guī)則日趨復雜，監(jiān)管力度日益強化，監(jiān)管形勢不斷趨嚴，洗錢、恐怖融資風險評估已成為風險為本監(jiān)管的最重要手段。中國人民銀行長春中心支行在2019年開展了對轄內兩家法人機構的風險評估工作，筆者在參與過程中發(fā)現(xiàn)，風險評估工作內容繁多，對人員需求大，耗時極長。由此，如何推動開展行業(yè)風險評估，化簡評估方法，提高評估效率，科學合理的評估法人機構的洗錢風險水平就成了當前亟待解決的重要問題。本文通過研究法人機構洗錢風險自評估結果及反洗錢分類評級復評結果，以長春轄內8家村鎮(zhèn)銀行為例，運用層次分析法（AHP），從監(jiān)管角度構建一個具有高度可操作性的地方性銀行業(yè)機構洗錢風險評估指標體系，優(yōu)化風險評估方法和工作流程，提高風險評估工作效率。

一、法人機構洗錢風險自評估結果分析及在風險評估中的應用

經研究長春轄內法人機構自評估結果發(fā)現(xiàn)，50%的機構在進行控制措施有效性自評估時主觀性較強，控制措施有效性自評估結果為“強健”，存在虛高的現(xiàn)象，所以在本文的研究中主要參考其中的固有風險自評估結果，進行固有風險評估體系的構建。

（一）固有風險自評估結果分析

各法人機構根據自身業(yè)務情況，一般從客戶(包括行業(yè))、產品或業(yè)務、地域、經營策略和支付等因素領域對固有風險進行自評估，評估分為五級，最高風險為5分、較高風險為4分、中風險為3分、較低風險為2分、低風險為1分。

村鎮(zhèn)銀行是吉林省法人機構數量最多的行業(yè)，近幾年規(guī)模與數量發(fā)展迅速，但這類地方小法人金融機構的局限性、滯后性在反洗錢工作中日趨明顯，他們較少經歷過“規(guī)則為本”的操練和磨礪，在“風險為本”的監(jiān)管理念下應對反洗錢工作更顯吃力，其面臨的洗錢風險也越來越高。本文選取村鎮(zhèn)銀行為例，按照中國人民銀行下發(fā)的《法人金融機構洗錢和恐怖融資風險評估管理辦法（試行）》中《銀行業(yè)固有風險評估表》的指標體系，從（1）經營環(huán)境與規(guī)模風險（2）客戶特性風險（3）業(yè)務風險三個方向分析長春轄內8家村鎮(zhèn)銀行固有風險自評估結果，每項指標自評結果取平均分。

1.經營環(huán)境與規(guī)模風險

8家村鎮(zhèn)銀行的自評估結果顯示，長春轄區(qū)村鎮(zhèn)銀行經營環(huán)境與規(guī)模風險平均分為2分，風險較低。

一般來說，村鎮(zhèn)銀行的分支機構均集中于本地轄內，未在高風險國家（地區(qū)）設立分支機構和附屬子公司，且分支機構少，客戶大都來源于本地，交易規(guī)模不大，經營風險較低。涉及國內某些高風險地區(qū)或高風險省份的交易占比平均不超過2%，風險較低。因長春轄內8家村鎮(zhèn)銀行的反洗錢系統(tǒng)均無法按照省份來分別提取交易對手或對方金融機構的信息，故無法獲取相應的客戶數量，該風險指標有著不確定性，風險分數取中間值。

2.客戶特性風險

8家村鎮(zhèn)銀行的自評估結果顯示，長春轄區(qū)村鎮(zhèn)銀行客戶特性風險平均分為3.5分，風險介于中風險和較高風險之間。

從期末客戶總量來看，平均每家村鎮(zhèn)銀行不超過3萬，客戶規(guī)模風險較低。但其中四家客戶數量近兩年增長較快，平均客戶凈增長率超過35%，客戶穩(wěn)定性風險較高。職業(yè)/行業(yè)風險高，主要表現(xiàn)在村鎮(zhèn)銀行普遍存在職業(yè)信息未登記或是直接選為“其他”的現(xiàn)象，職業(yè)信息不明確的客戶占比平均20%以上。8家村鎮(zhèn)銀行涉及公安機關、檢察院、法院刑事司法查詢和凍結以及紀檢監(jiān)察機關調查的客戶占比平均不超過1%，但由于涉及公檢法立案調查的客戶潛在風險較高，故存在此類情況就被認定為為高風險。

3.業(yè)務（包含產品/服務，以及交付的渠道）風險

8家村鎮(zhèn)銀行的自評估結果顯示，長春轄區(qū)村鎮(zhèn)銀行業(yè)務風險平均分為2分，風險較低。

與商業(yè)銀行相比，村鎮(zhèn)銀行業(yè)務產品種類單一，高洗錢風險業(yè)務開展較少，涉及到現(xiàn)金關聯(lián)度高、資金鏈條追溯困難的業(yè)務交易頻率不高。根據村鎮(zhèn)銀行自評，其大部分業(yè)務為存貸款，涉及的高風險業(yè)務有公轉私業(yè)務、第三方支付業(yè)務、非面對面業(yè)務等，具體為無卡無折存取款、電子銀行或存取款機等自助渠道辦理業(yè)務、與微信及支付寶等第三方支付平臺合作。評估期內，8家村鎮(zhèn)銀行均無一次性跨境業(yè)務、私人銀行業(yè)務、貴金屬業(yè)務以及特約商戶業(yè)務，該風險指標不適用。但有兩家村鎮(zhèn)銀行涉及代理行業(yè)務，代理行業(yè)務的客戶并非銀行本身的客戶，故銀行難以對客戶的身份及背景有清晰的了解，增加了代理行業(yè)務的洗錢風險，須加強管控，評中風險。

（二）固有風險自評估結果在固有風險評估中的應用

通過上一節(jié)分析村鎮(zhèn)銀行的固有風險自評估結果，我們可以得到每項指標的洗錢風險分數，接下來運用層次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）對固有風險評估體系進行指標賦權，構建適用于村鎮(zhèn)銀行業(yè)的的固有風險評估體系。一是以《銀行業(yè)固有風險評估表》一到四級的層次結構為參照，根據村鎮(zhèn)銀行業(yè)務的發(fā)展特性進行調整，得到適用于村鎮(zhèn)銀行的評估體系表；二是對評估體系進行指標賦權，通過構造判斷矩陣、層次單排序及一致性檢驗，運用Matlab軟件逐一對各層次的指標權重進行計算，最終得出綜合指標權重如圖1。

圖1 村鎮(zhèn)銀行固有風險評估指標綜合權重表

最后，通過公式：綜合指標分值=∑四級指標得分*綜合指標權重*100/5，可得出某一家村鎮(zhèn)銀行固有風險分數。

二、法人機構反洗錢分類評級結果分析及在風險評估中的應用

本文根據法人機構的分類評級復評結果對風險評估中的控制措施有效性部分進行研究，優(yōu)化控制措施有效性評估方法和工作流程。筆者以分類評級級別作為衡量機構反洗錢工作有效性的參考指標，構建法人機構控制有效性評估參照表（圖2）。

圖2 法人機構控制有效性評估參照表

（一）根據反洗錢分類評級結果初步評估法人機構的控制措施有效性

此部分仍以上述8家村鎮(zhèn)銀行2019年反洗錢分類評級復評結果為例，5家村鎮(zhèn)銀行反洗錢分類評級級別為B類，初步評估控制有效性為“一般”；3家村鎮(zhèn)銀行分類評級級別為C類，初步評估控制有效性為“不充分”。

（二）根據分類評級復評發(fā)現(xiàn)的問題進行現(xiàn)場驗證，得出控制措施有效性最終評估結果

根據村鎮(zhèn)銀行分類評級復評結果中的問題，結合《控制措施有效性評估表》，從風險管理策略和架構、風險識別機制、風險控制、內控機制四個方面進行分析。最后，將分析結果進行現(xiàn)場驗證，調取分類評級復評時未能查驗的相關資料，核實問題是否確實存在，控制措施是否屬實，符合的程度是全部符合、部分符合或少數符合，來決定村鎮(zhèn)銀行控制措施有效性的最終評估結果維持初步評估或降級。

三、結論

通過上述評估方法，我們可以得到一家地方性銀行業(yè)法人機構的固有風險及控制措施有效性的評估結果，結合風險矩陣得出總體洗錢風險評估結果。風險評級等級由低到高分為A級、B級、C級、D級、E級五個等級，監(jiān)管部門對于不同風險等級的機構可采取差異化的監(jiān)管措施。文中的法人機構固有風險指標體系構建方法與控制措施有效性評估方法可以嘗試應用于其他行業(yè)，此方法較為科學合理的評估了法人機構的洗錢風險水平，縮短了評估時間，提高了評估效率，降低了評估成本。