知识图谱技术在外汇违法违规监管风控领域的应用与探索.docx

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1、近年来，伴随着我国对外经济政策的愈加开放，境内居民开展境外投资、贸易与消费的方式日趋便捷，境外资本流动与海外人民币的回流渠道也更为丰富。但与此同时，非法跨境交易行为也随之明显增多，如境内资本外逃、公共资产流失、跨境赌博和跨境诈骗等上游犯罪行为持续发生，并导致监管难度不断增大。对此，人民银行、国家外汇管理局于2023年发布银行跨境业务反洗钱和反恐怖融资工作指引（试行），将外汇自律机制通过反洗钱的名义纳入法律法规要求，以更好地维护市场正常秩序，促进外汇市场有序运作和健康发展。在此背景下，广东省外汇检查部门（以下简称“检查部门”）积极响应国家强化市场主体监管与服务水平、深化“放管服”改革、做好“六稳

2、”“六保”以及提升监管科技运用能力等号召，携手广发银行交易银行部、广发银行研发中心，共同成立跨境金融智能风控课题小组，针对人工智能等新技术展开了深入研究，以充分利用现代科技来提升监管能力，持续为践行“一带一路”倡议贡献积极力量。一、基于知识图谱的外汇违法违规风险行为识别应用方案设计1 .方案整体架构当前，随着贸易全球化和便利化的不断发展，外汇流入、流出渠道日益增多，相关违规案件也呈现出多样化、专业化、团体化等诸多特征。面对上述变化，为解决数据分析模型特征维度过少、精度有限、难以捕捉多要素复杂案件等痛点问题，检查部门依托知识图谱技术强大的关联分析能力，结合大数据、机器学习和隐私计算等新技术构建研

3、判中心应用，实现了异常主体自动评分、可视化跟踪与反馈等功能，并在此基础上，进一步形成了体系化、系统化、智能化的外汇违规线索分析方法，采用宏观审慎和微观监管两位一体的管理方式，对跨境资本流动开展了更加高效的智能监测，切实保障了我国金融市场的稳健发展。现阶段，广东省外汇监测工具箱主要包括数据监测平台、非现场检查平台与外汇违法违规风险行为识别应用等三个组成部分。其中，数据监测平台通过大数据技术，可对海量外汇交易数据进行系统性分析与统计，对跨境资本流动的整体趋势保持动态监测，为外汇市场宏观审慎提供高效便捷的管理方式;非现场检查平台主要负责对国家外汇管理局广东省分局自有数据和外部标签数据进行管理，在保证

4、数据隐私安全的同时，为数据监测平台和外汇违法违规风险行为识别应用提供持续性数据支持;外汇违法违规风险行为识别应用基于四维立体外汇风险监测模型，形成了一套系统化、体系化的外汇违规线索智能分析引擎（如图1所示）。图/外汇违法违规风险行为识别应用总体架构上述应用中，检查部门依托体系化、智能化的外汇线索识别与分析引擎，通过将金融机构和监管部门的监测、上报、分析和现场核查等流程进行组合，形成了安全高效的协作模式与业务闭环，可有效防范跨境资金流动导致的系统性金融风险。同时，外汇违法违规风险行为识别应用还能够协助检查人员快速对海量外汇交易数据进行定位、排查，并使其从以往繁杂的人工操作中解放出来，将更多精力专

5、注于对异常交易行为模式的分析研判，进而大幅提高案例成功率，起到了降本增效的作用。此外，基于知识图谱的外汇违法违规风险行为识别应用集分布式图数据库和高性能分布式图计算引擎于一体，具备对百亿级图数据的存储和大规模的图遍历能力，为识别外汇风险场景提供了有力支持。2 .模型设计方案实践中，随着“放管服”改革的持续深化，如何在海量跨境业务中对业务的真实性进行核实，进而挖掘违法违规线索，已成为检查部门的重点工作之一。为此，检查部门创新性地提出了以知识图谱为核心的四维立体外汇风险监测模型设计方案（如图2所示），该方案通过融合特征矩阵、机器学习模型、联邦学习模型和关系图谱等四大技术能力，依托知识图谱的可视化研

6、判功能，形成了体系化的外汇违规线索预警与分析引擎。在此基础上，结合知识图谱技术强大的主体关系分析能力，形成了一套统一的框架来融合、描述、分析各个主体的资金链路，为分析复杂团伙案件提供了依据和基础。总局特征矩阵关系网络联邦学习模型机器学习模型廿=田山上广江关系图谱技术对特征矩阵和模型输出的可疑名单进行团伙挖掘和线索发现图2四维立体外汇风险监测模型设计方案上述方案中，特征矩阵主要指根据跨境交易数据构建的定量分析指标，如金额特点指标、业务方式指标、交易国别指标等。基于此，检查部门通过对各类交易指标进行统计分析，实现了对市场主体的多维风险评分及排序。在此基础上，检查部门还引入决策树、深度神经网络、半监

7、督增量算法等机器学习建模技术，结合自身数据特征，构建了虚假资本金识别、虚假贸易识别、骗退税违规主体识别、地下钱庄识别等数据模型，并凭此完成了对海量外汇交易数据的高维挖掘分析，可帮助检查人员快速锁定异常主体。同时，为了让机器学习模型具备对主体之间关系特征的学习能力，检查部门引入知识图谱技术，新增了图算法来统计主体之间的关系指标，并将其作为机器学习模型的特征补充，进一步提升了模型准确率。在外部数据融合方面，检查部门采用联邦学习建模技术（如图3所示），在保障数据隐私、不传输原始明细数据的前提下，实现了模型共建和迭代提升，并基于银行提供的标签数据与自身监管数据，通过特征融合大幅扩展了模型特征，实现了模

8、型识别精度的显著提升。此外，检查部门通过使用关系图谱技术汇聚、标注前述各类重点主体，有效提升了对可疑欺诈团伙的识别能力。例如，图模式匹配可以帮助检查人员快速筛选出异常资金链路；图算法可以实现对可疑团伙的深度挖掘，以及在整个交易业务中发现核心交易中心节点；图指标通过统计图上关系指标，有助于更加便捷地分析主体所在社区的欺诈风险浓度；图机器学习则能够实现端到端的深度神经网络模型训练，从而获得更加精准的违法违规外汇交易行为识别模型。图3联邦学习模型架构综上所述，四维立体外汇风险监测模型可有效弥补传统模型无法学习到关系特征的短板，形成了更加完整的数据分析维度，构建了更加完善的客户画像视图，不仅大幅提升了

9、对复杂案件的甄别能力，同时也为人工研判阶段的团伙分析与异常资金链路发现提供了有力支持。二、外汇违法违规监管领域的应用探索与实践依托知识图谱技术对关系特征的补充，以及结合特征矩阵、机器学习和联邦学习等先进技术，检查部门改变了传统规则引擎对可疑主体“一刀切”的监测方法，借助模型组合，实现了对复杂案件特征数据在高维向量空间上的合理分类，从而支持对可疑主体进行更加精准的甄别，大幅提高了外汇违规行为识别模型的泛化能力。1 .客户关联关系洞察外汇可疑违规线索研判基于知识图谱技术对外汇资金流向进行动态监测，从而实现了“一点出险，全面防控”。具体而言，检查部门通过整合各类监管数据，打造了完整的违规检测知识图谱

10、大图，该功能通过客户视图、账户视图、交易视图等，支持对95个模型特征进行高效、精准筛选，发送统一数据到同一视图中并不断更新换代，从而可对市场主体进行全方位监测评分及风险状况立体呈现，有效助力检查人员缩短筛选可疑主体的时间，极大地提高了外汇检查的工作效率。2 .异常关联结构挖掘面对复杂的违法违规案件，检查部门综合运用知识图谱分析技术，实现了各不同主体之间的关系管理和探查，并借助其对未知关系的挖掘分析能力，实现了知识快速查询和分析挖掘。实践中，检查部门通过快速挖掘符合特征的异常图结构模式，可快速定位复杂的交易路径，从而大幅提升对复杂案件的甄别能力。3 .外汇欺诈团伙可疑违规线索研判在可疑欺诈团队识

11、别方面，检查部门通过引入关系网络技术，在原有的外汇风控规则引擎和外汇场景风控模型的基础上，新增了团伙识别、社区切分、图机器学习、资金来源去向分析、风险传导、基于客户关系网络的背景信息真实性核验等多种技术，进一步加强了对外汇业务真实性的审查。自应用上线以来，检查条线人员基于该应用深入研判地下钱庄、虚假资本金流入、虚假贸易等场景业务，排查可疑违规线索，连续发现多起地下钱庄、骗退税要案线索，其中部分案件已侦破，另有部分线索正联合公安部门侦查中，不仅实现了对外汇违法违规行为的有效打击，也更好地维护了外汇市场的安全稳定。三、未来展望展望未来，检查部门将持续提升外汇管理与服务水平，并深入推进跨境金融服务改革创新，切实发挥金融的“输血供氧”作用，落实贸易投融资便利化政策，维护国家金融稳定。后续，除继续深化现有场景应用、扩大业务成效外，检查部门拟进一步将上述模式推广至更多的外汇监管业务场景中，如负面清单行为线索筛选、风险评分、联合监管等，逐步拓展外汇监管技术的覆盖领域；在数据层面，将尝试引入人民币交易标签数据构建本外币一体化模型，以统一的框架视图描述和管理外汇交易主体的全生命周期资金交易行为，从而帮助检查人员洞见跨境资金流动的上下游链路，不断加强其全流程分析能力；在技术层面，将尝试引入自然语言处理、隐私计算等更多前沿人工智能技术，进一步提高外汇智慧监管技术水平及创新能力，不断提升科技执法成效。