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今年以來，贛榆農商銀行緊緊圍繞反洗錢工作要求，以科技賦能為突破點，加強系統建設，通過完善工作機制、搭建反洗錢輔助系統，為客戶身份識別、可疑數據分析甄別、賬戶分類分級提供依據，建立更為科學的工作模式，整體工作質效顯著提升。

引入數據治理，實現數據監測一體化。按照監管要求將需要重新識別、持續識別的客戶每日生成預警報告，含客戶信息不完整、職業證件有效期不合規、證件過期、一人多碼等，同時依托系統預警，每臺柜員終端上線RPA柜面提醒機器人，常態化開展數據治理工作。對于證件即將過期及已過期的客戶，接入短信平臺，系統每日自動發送短信通知，引導客戶主動至網點更新信息，將到期需要人工跟進的工作量減少到原來的40%。

搭建輔助系統，實現賬戶管控合理化。賬戶分類分級調整占據柜面大量資源，為有效提升網點工作效率，進一步輔助網點柜面人員準確、高效、精準判定賬戶非柜面限額，該行開發上線柜面輔助調額工具，結合賬戶歷史交易情況、余額、查凍扣、逾期等，建議分類分級及非柜面最高限額，可有效提高柜員工作效率70%—80%，同時充分利用大數據精準計算，確保給出的限額更加合理，以滿足客戶需求。

增建可疑模型，實現預警分析精準化。在現有模型基礎上，增建疑似地下錢莊、網絡賭博、涉稅犯罪、走私等11個可疑交易模型，作為省聯社反洗錢系統的有效補充，由反洗錢中心監測分析崗每日對預警交易進行甄別分析。同時增加交易對手激增、小額測試伴隨頻繁現金取現、異常數幣交易、異常繳納電費等6個電信詐騙模型，全面提高涉案賬戶預警的覆蓋面和精準度，不斷提升自主建模和可疑交易的分析研判能力。

整合數據信息，實現模板運用標準化。通過系統功能實現將數據庫中獲取的客戶基本信息、賬戶信息、風險情況及賬戶使用情況等4項信息進行整合，生成標準化模板供引用參考，避免柜面人員在處理反洗錢系統數據時，登錄系統多個菜單查詢耗費時間，且模板直接從數據庫中引用數據，可以最大程度杜絕人工分析整合過程中造成的偏差，提升反洗錢整體工作質效。（朱文自 徐秀玲）