观点：基于洗钱风险的客户接纳与展业策略

为保护商业秘密和信息安全，本文涉及的数字和名称信息均模糊化处理，但本文所有得出的判断和结论均由真实数字佐证；本文判断和结论是建立在该行客户信息和洗钱风险等级划分相对准确的基础之上；笔者撰写本文的初心仅是介绍一种开展反洗钱工作的思路或方法；本文涉及金额数字单位是“人民币元”，涉及客户数字单位是“个”。

考虑到数据分析的工作量以及可行性，本文选取了该行地理位置、客群和业务特点不同的6家支行，分别是A1地区1家，A2地区1家，A3地区1家，A4地区1家，A5地区1家，A6地区1家，上述支行地理位置分布在某省多个市区，其客户分布、业务类型也相对较为全面。

客户收入：本文中客户收入分为中间业务收入和创利收入。其中，中间业务收入主要指销售理财产品、代销基金、代销保险等金融产品、代销贵金属、票据业务等所取得的各类手续费收入。创利收入主要指经营存款业务、贷款业务等创造的收入。

客户成本：本文中客户成本分为固定成本和变动成本。固定成本包括房租物业（含房屋租赁、物业服务）、固定资产折旧（含自有房屋、办公家具和设备、科技设备、运营机具、车辆等）、长期待摊费用（含房屋装修工程摊销等）、无形资产摊销、设备租赁费等。变动成本包括人工费用和日常运行费用。其中人工费用指职工薪资、职工福利费、工会经费、职工教育经费、社会保险、职工住房公积金以及各项补贴支出。日常运行费用主要包括日常经营管理工作中的开门费、办公运行费、机构网点与设备维修维护费、交纳存款保险保费等。

盈亏平衡点：即零利润点，通常指全部收入等于全部成本时的销售量。本文中盈亏平衡点指该行服务某客户获取的收入等于该行服务每个客户均摊成本时的临界点。

结合该行的财务报表数据，经测算，2021年度该行客户成本总金额除以该行有效客户总个数，得出该行每个客户均摊成本为X元，因此该行的盈亏平衡点为X元，即客户带来的收入达到X元以上时，该行才能“赚钱”，反之“亏本”。

选取上述6家支行截至2021年6月末全部自然人客户作为样本进行分析，共计有463,548个客户，客户洗钱风险分类结果及客户盈亏分布结果如下。

1. 客户洗钱风险等级分类结果

该行对客户洗钱风险分类采用五级分类法（即分为高风险、较高风险、中风险、较低风险和低风险），为便于统计分析，按照《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）中“金融机构确定的风险评级不得少于三级”等管理要求，本文将高风险和较高风险客户合并为高风险客户，将较低风险和低风险客户合并为低风险客户。具体情况如下。

从上表看，高风险客户占比仅为0.36%，远远低于洗钱低风险客户95.58%的占比，说明绝大多数客户是“可靠”的，即使考虑高风险客户绝对数为1,688个，数量并不算多，管控工作量也在承受范围之内。

2.客户盈亏平衡点分布结果

根据本文盈亏平衡点的定义，对样本客户进行收入和成本测算，以盈亏平衡点为界，高于盈亏平衡点的为正收益客户，低于盈亏平衡点的为负收益客户。

根据计算结果，正负收益客户数量之比低于1:9。 突破了传统的20:80的认知，真正能给该行带来利润的客户少之又少。正收益客户占比随着洗钱风险等级的升高而升高，从低风险到高风险占比翻倍，但并不是几何级数的升高，虽然在某种程度上体现出高风险高收益的特征，但是高风险正收益客户占全部正收益客户的比重远低于10%，并不处于优势地位。

二、客户洗钱风险与精细化管理分析

为便于细化分析和突出对比效果，本文仅选取高风险和低风险两类客户群体开展数据分析。具体是，从客户的洗钱风险分类和客户收益情况两个维度，将样本客户划分为四个象限，即高风险正收益客户、高风险负收益客户、低风险正收益客户、低风险负收益客户,如下图所示。 

为了深入分析客户洗钱风险与收益的关联性，同时为了保持数据样本的统一，本文分别在四个象限数据中选取了离盈亏平衡点最远，即客户收益最高和最低的200个客户作为“子样本”数据作具体分析。

（一）高风险正收益客户

经测算，高风险正收益客户象限中有66个（本象限数据不足200个，对全量进行分析），合计为该行带来X元利润，平均值为X元。

1. 洗钱风险等级成因分析

为进一步分析此类客户收益和风险的平衡关系，根据客户高风险评级的主要原因、与平均收益的离散度，将此类客户再细分为3类，即收益高于平均值，收益接近平均值，收益基本覆盖成本（即客户收益接近盈亏平衡点）3类客户。具体如下表。

从上表看，“可疑交易报告主体客户”“灰名单客户”“短期内公转私金额较大”为主要原因，被调整为高风险等级的客户占比合计为90.91%%。

为了进一步评估实质风险程度，对“可疑交易报告主体客户”“灰名单客户”两个相对模糊成因再进行深度分析，具体情况如下。

从上表看，因“可疑交易报告主体客户”“灰名单客户”被调整为高风险等级的客户，主要是因为个人账户结算、过渡经营款项等不规范经营行为，或者客户被国家有权机关司法查询，均尚未进入司法冻结、扣划阶段，不能够明确客户已经涉嫌违法，该行采取了审慎的态度上报了可疑交易报告，调高了客户洗钱风险等级。

2.客户身份信息分析

（1）客户职业分类占比排名前四位如下表所示。

（2）客户年龄区间分布如下表所示。

从上表看，此类客户没有低龄或高龄客户。

（3）客户身份证件地域分布排名前四位如下表所示。

从上表看，A省地域特征相对集中。

3.客户使用的金融产品分析

客户使用的金融产品如下表所示。

4.分析小结

通过对高风险正收益客户洗钱风险等级成因、身份、使用的金融产品等信息多维度分析发现，该类客户虽然存在洗钱高风险因素，但是并未形成实质的洗钱风险，多为某省属地居住、经营的客户，客户年龄区间主要在28~58岁之间，职业以零售批发、经济金融、信息技术、文化传媒四类为主，占比达71%，且与该行有较为深入的合作，保持了联系，有经营贷款、消费贷款及理财的金融需求。

（二）低风险正收益客户

经测算，低风险正收益客户合计为该行带来X元利润，平均值为X元。

本文不对此类客户洗钱低风险等级成因开展分析，仅对客户身份信息、使用的金融产品进行分析。

1. 客户身份信息分析

（1）客户职业分类占比排名前四位如下表所示。

该类客户排名前三位的职业与高风险正收益客户职业类型相同，只是排名顺序不同，与某省高度发达的金融业、服务业、科技IT业的特征基本吻合。

（2）客户年龄分布见下表。

从上表看，该类客户没有低龄或高龄客户，与高风险正收益客户的年龄特征相同，说明为该行带来利润的主要是处于职业生涯年龄段的客户。

（3）客户身份证件地域分布排名前四位如下表。

从上表看，地域特征不集中，特征不明显。

2.客户使用的金融产品分析

客户使用的金融产品如下表所示。

3.分析小结

通过对低风险正收益客户身份、使用的金融产品等信息多维度进行分析发现，该类客户职业与某省优势产业相关度高，年龄区间分布相对集中，均与该行有深度合作，有经营贷款、消费贷款及理财的需求。该行在与客户保持业务关系的过程中，了解到其洗钱风险较低，此类客户为该行的优质客户。

（三）高风险负收益客户

1. 洗钱风险等级成因分析

   
   

客户洗钱风险等级为高风险的主要成因排名前五位如下表所示。

为了进一步评估上述风险评级原因的实质风险程度，对“可疑交易报告主体客户”“灰名单客户”成因进行深度分析。

（1）“灰名单客户”成因分析。

经查，上述78个客户接受了有权机关的司法查询，其中有15个是涉及有权机关冻结或扣划，占比为19.23%，该部分客户涉嫌违法行为已成事实，构成实质风险。

（2）“可疑交易报告主体客户”成因分析。

经查，上述50个客户涉及 “地下钱庄、非法吸收公众存款、电信诈骗、非法跨境转移资金”等涉罪类型，占比达60%。延伸排查后，发现上述50个客户中,有6个同时为“灰名单客户”,其中2个已被司法冻结或扣划,涉嫌违法行为已成事实,构成实质风险。

2.客户身份信息分析

（1）客户职业分类占比排名前四位如下表。

从上表看，该类客户职业分布较为分散，排名前四位的职业特征与高风险正收益、低风险正收益客户有类似之处，只是该类客户出现职业“不便分类的其他从业人员”类特征客户。

（2）客户年龄分布如下表：

从上表看，客户年龄出现高龄或低龄情况。

（3）客户身份证件地域分布排名前四位如下表。

从上表看，A省地域特征相对集中，与高风险正收益客户类似。

3.客户使用的金融产品分析

客户均未使用该行授信业务或非授信业务，仅开展了一般结算类业务。

4.分析小结

从对高风险负收益客户洗钱风险等级成因、身份、使用的金融产品等多维度信息分析来看，此类客户中有部分客户出现实质风险，说明此类客户确实风险较高；此类客户未与该行开展深度合作，既未使用该行授信业务，也未购买任何金融产品；此类客户虽然也多为某省地区居住、经营的客户，但职业较高风险正收益类客户呈现多类分散分布，特征与低风险负收益客户类似。在年龄特征方面出现高龄和低龄客户，这不排除黑灰产业利用他人身份开立银行账户的可能。

本文不对此类客户洗钱低风险等级成因开展分析，仅对客户身份信息、使用的金融产品进行分析。

1. 客户身份信息分析

   
   

（1）客户职业分类占比排名前四位如下表所示。

从上表看，此类客户职业特征较为分散，“不便分类的其他从业人员”“个体工商户、小企业主、自由职业者、不便分类的其他劳动者等”等职业特征占比相对较高。

（2）客户年龄分布如下表。

从上表看，高龄客户有一定的占比。

（3）客户身份证件地域分布占比排名前四位如下表。

从上表看，地域特征不集中，特征不明显，与低风险正收益客户类似，分布较为分散。

2.客户使用的金融产品分析

客户均未使用该行授信业务或非授信业务，仅开展了一般结算类业务，与高风险负收益客户使用金融产品的特征相同。

3.分析小结

从对低风险负收益客户身份、使用的金融产品等信息多维度分析来看，此类客户职业呈现分散分布， “不便分类的其他从业人员”“个体工商户、小企业主、自由职业者、不便分类的其他劳动者等”等职业特征占比相对较高。有高龄客户，地域特征不明显。此类客户呈现数量庞大、低收入、低风险、低收益的特征，与各商业银行承担大量普惠金融服务的现实情况基本吻合。

三、客户接纳与展业策略建议

清晰的客户接纳政策和展业策略，是金融机构精准客户营销能力、精细客户管理能力、精确洗钱风险管理能力的体现。为此笔者根据上文四个象限客户的风险、收益等情况提出以下建议。

金融机构对于此类客户 “又爱又恨”，既不能为追求收益而无视客户的高风险等级，也不能因客户高风险等级避而远之，关键在于金融机构能否管控好风险。如果金融机构能管控好高风险因素，此类客户也能为金融机构带来较高收益（平均客户收益），否则可能带来更多、更高风险。

一是建议金融机构对此类客户再细分风险管理层级。按高风险等级客户的成因、实质风险程度细分管理层级，结合细分后的结果及金融机构自身的风险管控能力，“一户一策”或“一类一策”，判定风险程度，并采取与风险程度匹配的管控措施。例如，对于前文中“灰名单客户”，该行经过强化尽职调查和历史交易回溯排查，发现客户交易无异常且风险可控，该行与“灰名单客户”继续开展业务，从而在风险可控的情况下为该行带来了利润。

二是建议金融机构对此类客户细分收益测算区段。金融机构在管控此类客户时，需要额外投入成本，因此金融机构可考虑根据自身的风险偏好，按收益情况确定一个风险容忍度。例如，本文将此类客户收益细划分为“收益高于平均值，收益接近平均值，收益基本覆盖成本”三层。金融机构在实际工作中可以划分更多层级，结合管理客户投入的成本，对于“收益基本覆盖成本”等区域附近的客户，金融机构可以采取更加灵活或果断的管控措施。

三是建议金融机构对此类客户的交易对手进行分析。一方面，可根据交易对手判断客户的风险程度，及时采取管控措施；另一方面，在客户风险可控的情况下，开展对客户交易对手的营销（详见下文“（三）低风险正收益客户”部分建议二）。

四是建议金融机构对此类客户“取舍”不必过于纠结。从上文分析可见，高风险正收益客户为该行带来X元利润，占比*.*2%；低风险正收益客户为该行带来X元利润，占比**.58%。由此可见，该行利润主要来源于低风险正收益客户，高风险正收益客户带来的利润，无论是绝对数，还是相对数，对该行整体利润影响非常有限。同时考虑到管理高风险客户付出的成本，以及客户风险一旦转为实质风险给金融机构带来的不确定性损失，金融机构不必过于纠结“取舍”此类客户。笔者认为，如果一家金融机构的利润主要是由高风险客户创造的，这可能超出反洗钱具体业务探讨的范围。

此类客户不但会侵蚀金融机构利润，还会给金融机构带来较高的洗钱风险及合规风险。

一是建议金融机构利用多源异构数据，综合运用大数据、机器学习、知识图谱、自然语言处理、相似度分析等技术，甚至在相关机制完备的情况下，开展多方安全计算，建立客户标签体系，识别客户关联关系，构建客户全景视图，对此类客户精准“画像”。在客户接纳环节精准、有效识别此类客户，尽量避免或减少此类客户的准入，或是通过限制开通非柜面功能、设定非柜面交易笔数及交易限额、推荐小额单一支付功能账户、引荐资金流速慢的金融产品、采取强化尽职调查措施、强化交易监测措施等，尽量防止洗钱高风险客户企图利用金融机构的产品和服务进行不法行为。

二是建议金融机构在存量客户高风险情形发生后，及时调高风险等级。因为此类客户负收益，所以笔者认为，金融机构在运营中，不大可能做“花掉一千元成本，赚取一百元收入，或挽救一百元损失”的事。因此，金融机构不必为此选取和采取更多、更高成本的强化尽职调查措施，或历史交易回溯排查和加大监测频度的措施，而是偏向于选取和采用低成本的管控措施。例如，可采取限制高风险业务、暂停非柜面业务、限制账户功能等措施，甚至及时或逐步清理此类客户，防止风险进一步蔓延。

此类客户是金融机构努力“追求”、极力“拥抱”的优质客户。

一是建议金融机构在接纳客户环节，通过客户尽职调查，了解客户的金融需求，从源头上精准识别此类客户，依据有关规定，在某些业务环节，采取简化的尽职调查措施，给客户较好的体验，降低管理成本，提高反洗钱工作效率。在与客户业务存续期间，加大营销力度，通过本机构金融产品的“粘性”，深度锁定客户，在营销过程中进一步“了解你的客户”。

二是建议金融机构以此类客户为源头，分析其交易对手，了解客户在行业中或产业链中的地位和影响力，加大营销力度。在“近朱者赤，近墨者黑”成立的前提下，通过此类客户的推荐，加大对其交易对手（产业上下游客户）的营销力度，以此类推，不断延展客户营销“链条”，努力扩大此类客户在本机构的占比，这将会给金融机构带来“丰厚”的利润。

此类客户是金融机构开展普惠金融，承担社会义务的体现。金融机构结合可承担的成本和自身企业文化，为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供好的、适当的金融服务。

一是建议金融机构结合此类客户交易特征，进一步完善监测机制，根据客户资金交易活跃度，分类监测其交易风险状况，降低管理成本，当客户出现高风险因素时，调高风险等级，并及时进行管控。

二是建议金融机构在接纳客户环节，从源头上精准识别此类客户，推荐适合此类客户的金融产品或服务，依据有关规定，在某些业务环节，采取简化的尽职调查措施，降低管理成本。

四、撰写本文的两点感悟

一是用数据说话，反洗钱工作不能总是“喊口号”。科学的、有效的反洗钱管理工作措施是建立在对客户多维度数据分析基础之上，这样方能“拿捏好度”，否则容易出现“偏激”的“招数”。只有做到令人信服的专业性，才容易推动反洗钱工作，进而体现反洗钱工作的价值。否则，以“喊口号”方式推动反洗钱工作，效果不会太好。

二是与业务融合，反洗钱工作才会更有“生命力”。反洗钱工作更有生命力的前提，是与业务发展深度融合。反洗钱工作不能“自说自话”“自娱自乐”，与业务发展“两张皮”。尤其做好高风险正收益类客户的风险管理，更能体现风控人员的价值。

作者：刘丽洪，中国人民银行营业管理部反洗钱处

来源：“反洗钱实务”微信公众号