基于网络支付的电子商务环境中洗钱行为的识别和监管

基于网络支付的电子商务环境中洗钱行为的识别和监管　　摘要：针对基于网络支付的电子商务环境中洗钱行为研究识别方法和监管措施.总结电子商务可疑交易行为的一般规律和特点;在此摹础上构造洗钱一反洗钱模型，提出对此类洗钱行为进行识别的方法;根据模型进行计算机仿真，表明延缓洗钱者进入速度、增强识别算法筛选区间扩展性、提高监管者对舆论压力的敏感程度、加大对洗钱犯罪的处罚力度和反洗钱判决能力会对反洗钱监管效果产生积极影响.　　关键词：电子商务;网络支付;反洗钱;金融监管　　1、引言　　洗钱犯罪对经济和社会发展的巨大危害已为国际社会所公认.目前包括我国在内的世界上绝大多数国家或地区均明确表示反洗钱的坚定立场，并积极推进反洗钱法律 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 建设.自2007年1月1日起，《中国人民共和国反洗钱法》正式实施，标志着我国反洗钱斗争进入新的历史时期.然而，由于新技术的发展，金融产品和服务的创新，监管制度的跟进，客观上刺激了洗钱手法的不断演化，派生出形形色色的新的洗钱方式.传统的洗钱手法或者利用有形载体作为中介(例如走私船只等)，或者借助于银行等金融机构完成资金转移【I。】.前者能够携带、转移和隐匿资金的数量有限，隐蔽性差，成本高，因此相对容易监控和查处.后者则由于近年国际社会对金融机构反洗钱义务逐渐明确，有效的客户身份识别、交易记录保存和可疑交易报告等已在各大金融机构广泛制度化，这类洗钱手法的存在也日益艰难.金融全球化、金融业务网络化、电子化的发展，客观上为洗钱者提供了新的技术和手法.相比于传统的洗钱手法，洗钱犯罪分子借助于电子化、网络化的交易平台和交易手段，大大提高了资金转移效率，流动过程更加隐蔽，成本更低.在不断发展的新型交易手段中，第三方网络支付尤为引人注目.第三方网络支付在国内的商务实践远远走在了法律监控的前面.虽然不少文献注意到洗钱方式的演变，对利用网络银行、电子货币、虚拟货币等新型交易工具进行洗钱的案例和手法进行了描述和介绍，并提出相关对策建议【4“刮，但是绝大多数仅限于个案的或定性的描述和讨论，缺少理论上的总结和提升.　　我国现行的反洗钱法律法规主要明确以银行为代表的金融机构的反洗钱义务，强调以银行业为重点的监管，而针对电子商务和第三方网络支付等特殊非金融机构的金融监管仍然处于真空状态.这使得洗钱者在第三方网络支付等网络化、电子化的交易平台中具备了足够的活动空间，游离于金融监管体系之外.洗钱者往往通过虚假的电子商务交易，采用网络支付手段，掩饰资金来源，模糊资金去向，从而实现非法资金合法化.　　由于交易便捷、成本低廉，同时监管乏力，基于网络支付的电子商务环境正逐渐被洗钱者所利用，干扰正常的交易和金融秩序，危害电子商务和网络支付行业的健康发展.2003年世界上最大的网络支付公司PayPal被控涉嫌为洗钱者转移非法赌资600万美元提供方便，最终PayPal公司被处以1000万美元的罚款[1¨，这起事件极大地损害了PayPal公司的社会形象和经济利益.目前，不仅法学界对于第三方网络支付的界定相当模糊，相关监管部门更缺少对利用第三方网络支付洗钱的交易行为进行有效识别的技术.较早的反洗钱研究文献侧重于洗钱的司法探讨、洗饯方式和手段的描述和介绍、以及国际反洗钱体系的比较和借鉴等方面，定量化研究相对欠缺.近年的文献则更多地强调反洗钱监测与识别技术，其中信息技术和数据挖掘技术的应用足研究热点[12—4J.这些文献集中于讨论逻辑斯蒂回归分析n5】、聚类分析[16’17l、关联分析【18J9l、决策树算法汹’2¨和人工智能‘纠等数据挖掘技术的应用.反洗钱的客观需要，再加上信息技术和数据挖掘技术的发展，一些实用的反洗钱软件开始应用于反洗钱的实践中.发达国家反洗钱监管部门相继开发并采用反洗钱软件，许多世界级的软件公司也纷纷推出商用的反洗钱软件.　　世界上着名的软件开发公司SAS研究所推出反洗钱软件AML.总部位于英国的智能软件Searchspace开发基于AJ的反洗钱监测系统.部分文献介绍了美国金融犯罪执法网络人工系统(队IS)中数据挖掘技术用于分析大额现金交易数据滔】，以及澳大利亚交易报告与分析中心(AUSTRAC)的反洗钱信息技术框架ⅢJ.国内学者针对银行和外汇交易数据，设计了基于数据挖掘技术的洗钱侦测系统体系结构旧墙J.此外，还有文献从洗钱者和正常交易者的目标差异导致资金转移路径差异的角度出发，建立资金转移路径的经济成本模型，用于分离异常路径和合理路径旧】.但是，这些反洗钱监测和识别技术主要针对银行和外汇市场等传统的金融机构和金融业务进行设计，很少针对电子商务环境和网络支付展开分析.实际中应用的反洗钱监测和识别技术大多基于经验规则，在对新型洗钱手法的自适应性上并不尽人意.为了维护和促进电子商务和网络支付行业的良性发展，有效打击洗钱犯罪，我国亟需针对电子商务和网络支付的特点深入研究相应的反洗钱技术，完善监管措施和法律规范.　　本文将围绕上述目标展开研究，分析利用电子商务和网络支付进行洗钱的行为，并研究相应的监测和识别方法，是对现有研究文献的重要补充.第二部分分析电子商务活动中可疑交易行为的特点，归纳利用电子商务和网络平台进行洗钱的两种典型模式;在此基础上，第三部分建立模型描述洗钱者、监管者、正常交易者和服务提供商等不同主体的行为特征，不同于现有文献中基于经验规则的静态识别方法，本文在模型描述和识别过程中考虑洗饯者和监管者之间的动态交互作用.第四部分利用模型进行计算机仿真，分析不同环境和主体行为参数设置下洗钱监管的有效性;最后部分提出针对此类洗钱行为的监管建议.　　2、利用电子商务和网络支付的洗钱手法分析　　随着互联网的普及，电子商务网站在我国发展非常迅速.无论个人或企业均可以方便地在电子化交易平台上经营网络商店，依靠网站信用体系及营销方式，吸引消费者购买.在电子商务交易中，交易双方主要以第三方网络支付工具作为支付手段，此外还可以现金、支票、信用卡、银行转账等形式完成支付.电子商务集信息流、资金流和物流于一身，在为企业和个人提供完整的商业解决方案的同时，客观上也为洗钱者洗钱提供了便利.　　2.1电子商务环境中可疑交易行为分析　　根据对实际交易行为的分析发现，电子商务环境中的可疑交易行为通常具有以下特征：商家长期保持接近100%的商品成交率;交易对象相当固定;没有固定经营的网络店铺，或店铺维护极差;商品价格高，大多为数千元以上;商品描述简单，甚至连必要的基本信息都不作交代;几乎不作商品和店铺推广，业务以最低成本运营;以第三方网络支付工具完成支付，网络支付账号与银行账户间关系复杂.以上特征分别来看，不容易引起注意，但是若干特征同时具备则相当可疑.如果某一商家在最低成本下运营，却可以达到100%的商品成交率，并且客户相当固定，这种情况一般无外乎有两种解释，其一是商品本身极具特色，而且拥有固定的、需求量较大的客户群;其-舅lJl是商家出于某种目的，利用自己的关联账号，有意为之.但事实上，这些成交率100%的商品有相当一部分不仅毫无特色，而且对商品的介绍和描述也简单粗糙，缺少专业水准.在排除掉其中一部分为炒作信用积分，吸引消费者而自买自卖的新进人商家后，仍有部分商家行为相当可疑，其成交率居高不下，并长期稳定在接近100%的水平.因此有理由认为，这些交易者既不是在从事正常的电子商务交易及支付，也不是使用关联账号炒作信用积分，而是很有可能假借貌似正常的交易和支付掩饰其资金流动和转移，达到其洗钱的真正目的.　　2.2利用电子商务和网络支付的洗钱路径分析　　洗钱者利用电子商务交易账号频繁进行虚假交易的同时，必须利用网络支付平台，以实现资金的流动和转移，达到洗钱的目的.通常，洗钱者会为其每一个电子商务交易账号配备一个或多个网络支付账号.电子商务账号间的“自卖自买”交易的背后，是在由多个网络支付账号组成的网络上的脏钱漂洗.就具体的洗钱 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而言，利用电子商务和网络支付工具的洗钱行为主要有两种模式.名义上，每个电子商务账号都对应着一个网络支付账号，每个网络支付账号也分别对应着一个银行账号，但事实上，电子商务账号与网络支付账号间、网络支付账号与银行账号间都可能存在一对多、多对多的更复杂的关系.　　第一种洗钱模式如图l所示，在洗钱者拥有的众多电子商务账号中，有一个或若干个“主账号”，或称“卖家账号”.这些账号在虚假的“自卖自买”交易中充当卖家的角色，其余账号从他们那里购买商品.相应地，电子商务卖家账号背后对应着虚拟卖家的网络支付账号，他们负责接受来自其他账号的货款.这样即可实现脏钱由买家账号向卖家账号的定向漂洗.　　第二种洗钱模式如图2所示，各电子商务账号中并无明显的“主账号”，每个账号都向其他账号销售商品，同时也从其他账号那里购买商品.相应地，其背后的网络支付账号中的资金也是有进有出，视买卖性质而定.在这种模式下，脏钱的流动较为分散，没有明显的定向漂洗的痕迹.可以看出，采用第二种模式的洗钱过程更具隐蔽性，但是由于每个账号同时充当买家和卖家，整个洗钱过程需要损耗更多的成本，操作更加复杂.这两种模式中的主账号数、主账号之间是否相互交易、主/次账号数之比、次账号之间是否相互交易、主次账号是否双向交易、商品价格的高低、交易频率、商品吸引力指数和广告费用占商品价格比例都可能会存在不同程度的差异.本文后续部分将做进一步的细分.　　3、洗钱.反洗钱模型及识别算法　　本节根据第二节对利用电子商务和第三方网络支付进行洗钱的模式分析，建立洗钱者和监管者行为模型，分析不同监管政策和识别算法的有效性.模型考虑洗钱者和监管者之间的动态交互特性，即在资源约束和目标驱动下，根据对方情况动态调整自身的行为决策.为了便于讨论，本文集中研究C2C网站电子商务交易环境，及其对应支付平台中的洗钱和反洗的第三方网络钱活动，对网络支付账号和银行账号之间的资金流动暂不予以讨沦.在基于电子商务和第三方网络支付的洗钱.反洗钱模型中，包含三大类、六种不同行为主体：　　1)交易者，包括正常交易者和洗钱者;　　2)监管者;　　3)服务提供商，包括商业银行、电子商务网站和第三方网络支付平台.　　这六种行为主体利益倾向各异，他们均在一定的规则和资源约束条件下，不断根据其他主体的行为调整决策以最大化自身利益.特别是在洗钱者与监管者之间，洗钱者总是力图逃避监管的注意，针对规则和打击洗钱犯罪形势的变化，学习并调整洗钱手法，实现洗钱收益，而监管者也需要根据洗钱手法的变化调整识别方法或监管规则，最大限度地打击洗钱犯罪.　　3.1洗钱者　　洗钱者的意图是在一定的制度和经济约束条件下通过选择合适的洗钱模式，使得洗钱预期收益不低于事先设定的目标值.假设洗钱者在一次洗钱交易中面临两种可能结果，一种是洗钱未被发现，洗钱者获得的净收益为洗干净的脏钱减去洗钱成本G①，另一种结果则是洗钱行为被监管者发现，并将被处以一定比例的罚款rpF，rp为监管者制定的罚款比例，属于监管政策之一，F为待洗脏钱.假设第一种结果出现的概率为P。，这个概率是洗钱者的主观概率，即洗钱者在决策前根据前一期洗钱被捕概率和所采用的洗钱模式的隐蔽性判断得到的概率值.　　P。(t)=A。C(t—1)IAl(t—1)(1)　　其中，C(t一1)为第t—l期的实际被捕洗钱者数目，A。(t一1)为t一1期洗钱者总数，为所采用的第，1种洗钱模式的隐蔽性因子.洗钱成本与洗钱金额成正比，则每成交一个单位商品的洗钱成本为G=妇P，P为商品交易价格，k为单位商品的推广费用占商品交易价格的比例，则洗钱者洗钱净收益的期望值由式(2)决定.　　E(R)=(1一P。)R1+P。R2=(1一P。)(F—e)+p。(一rpF)洗钱者可以采用多种不同的洗钱模式，以达到事先设定的目标值，记为r0.则洗钱者的目标可以描述为：maxE(，)+‘舫i.t(4)s.t.E(r)≥r0其中MD“表示截止于时刻t，洗钱者f掌握的洗钱模式集合.如前所述，洗钱者可以采用不同的洗钱模式.表l归纳了三种典型模式，由简单到复杂依次为：一对一交易模式、一对多交易模式和多对多交易模式.一对一交易模式中，洗钱者仅利用一对账号进行自买自卖的交易.一对多交易模式中，存在一个主要负责资金集聚的主账号，或称之为“卖方账号”，其他账户为次账号.多个次账号协助主账号完成洗钱任务.多对多交易模式中，设有多个主账号和多个次账号.假设越复杂的洗钱模式，隐蔽性越好，被查处的概率也越低.进一步地，根据主账号数的多少、主账号之间是否相互交易、主，次账号数之比、次账号之间是否相互交易、主次账号是否双向交易、商品价格的高低、交易频率、商品吸引力指数和广告费用占商品价格比例，每一种典型模式又可以细分为不同的子模式.例如，简单模式中主次账号之间只存在单向交易(如1.1模式)，为了更具隐蔽性，可以调整为双向交易(如1.2模式)，或者增加店面维护、丰富商品信息内容(由此提高广告费用占商品价格比例)，或降低交易频率，或降低商品价格(这会使单次交易的洗钱效率降低，但使商品价格更趋近于合理价格，看上去更接近正常交易行为).对每一种洗钱模式n赋予一个隐蔽性因子A。，该因子随着洗钱模式的复杂性增加而递减.一般而言，同一典型模式中，双向交易、参与洗钱的账号数越多、商品价格越低、交易频率越低、吸引力指数越高，都会使A。和P。值越小，即洗钱过程隐蔽性越好，不易被监管者发现.但同时由于洗钱成本增加，如果隐蔽性降低带来的效果不够明显，则有可能会使得采用简单模式无法满足洗钱期望净收益应高于设定目标值的约束条件.这时，洗钱者需要增长知识，提高经验值，扩大可用的洗钱模式集合，进而演化到更复杂的典型模式.更复杂的典型模式虽比简单模式所需成本更高，但由于隐蔽性显着降低，使得洗钱者仍然可能获得满足约束条件的最佳洗钱模式.模型假设从事洗钱经历长短不同的洗钱者所掌握和利用的洗钱模式集合不同.随着时间推移，不断有新进入的洗钱者.新进入者缺乏经验，从事洗钱活动之初只知道最简单的洗钱模式.随着经验的积累和监管形势的变化，洗钱者不断学习，会掌握更多、更复杂的洗钱模式.另外，在被查处的洗钱者中，一部分就此彻底退出电子商务和第三方网络支付环境，而另一部分则会选择重新注册新账号继续洗钱(称为“复活”).复活的洗钱账号仍将保留被查处前的全部经验.　　3.2监管者监管者的目的