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大数据能反腐打黑?

1、烧坏印钞机的贪官是傻蛋吗?

18大反腐重拳以来,落网之鱼如过江之鲫。

为了发扬痛打落水狗无产阶级要踏上千万只脚让丫永世不得翻身的光荣传统,超先声深刻研究了这些大贪官们的钻营之道,发现这些贪官除了在权色面前把持不住之外,贪官们喜欢的一件事是:保存大量现金。

据传,最近被查的某官网前总裁家中藏有现金5000万。

当然,更出名也被证实是,国家能源局处级干部魏鹏远,家中藏钱2.3亿现金,从北京一家银行调去16台点钞机,当场烧坏4台。

为什么是现金?为什么不存起来?

这些腐败分子怕的是我们无产阶级专政的铁拳,对待这些从人民公仆蜕化成的腐败分子像秋风扫落叶一般无情。

比起银行卡、黄金和名表,现金有着不可比拟的优势。现金有着不可追溯性(理论上现金码号可追,但除非特殊情况基本不可行),便于携带和兑换,绝对是居家旅行必备良品。

但现金也有巨大的劣势,对普通人来说钱包是如此之轻以至于可以忽略,对腐败分子来讲这可是生命中不可承受之重。

一张100元人民币大约0.15克,1亿元现金重量就是1吨多,就是泰森,他也扛不动啊!

藏着这么多钱,即便腐败分子住的豪华安全,不怕火灾盗窃,但他不怕纪委到家里送快递吗?

怕是怕,不过当这钱还没有办法通过正常渠道进入自己银行户头之前,现金存储是一个最不坏的选择。

因为我们国家有一个让广大贪官闻风丧胆的东西:反洗钱。

2、洗钱洗出来的土豪劣绅

通过渠道,将来路不明的钱过滤一遍,变成合法的钱再回到自己腰包,就叫做洗钱,英文叫做money-laundring。

据说,洗钱这个词来源于美国芝加哥的黑手党阿里卡彭。20世纪20年代,阿里卡彭通过贩毒等产生了巨大利益,为了将这些收入合法化。阿里卡彭开了很多洗衣连锁店,顾客洗衣服时候缴纳的现金,混合犯罪收入一起申报纳税,非法收入于是被洗白,所以洗衣(laundry)这个英文单词就变成了“洗钱”的意思。

除了贪官之外,“洗钱”有很大的需求吗?

实际上,贪官并不是洗钱需求的主力,洗钱的需求从古至今,长期不衰。洗钱是跟地下经济有着巨大的关系。

据IMF测算,全球GDP总量70万亿美元,其中地下经济约占2~5%,也就是1.4万亿~3.5万亿美元之间。

这是什么概念呢?根据IMF2014年公布的GDP排名,排名第4的德国约为3.9万亿美元,排名第5的英国约为3万亿美元,排名第13位的澳大利亚约为1.4万亿美元。

世界每年需要洗钱的数量,至少是澳大利亚一年的GDP!

世界上竟然还有这么多犯罪发生在人们眼皮子底下,而且这些犯罪分子还吃香的喝辣的,开宝马坐奔驰远比我们幸福,多么痛的领悟!

3、大数据反洗钱:让贪官无处可藏

本着不能让犯罪分子好好过的心理,“反洗钱”的制度让犯罪分子坐立难安。

地下经济大约有7种,毒品、黑社会、恐怖活动、走私、贪污贿赂、破坏金融管理秩序、金融诈骗等。反洗钱就是让这些钱进不来、藏不住、动不了。

进入互联网金融时代,通过各种互联网支付转账工具,洗钱变得更加便捷容易,但借助大数据和新技术,反洗钱也变得更加透明、可预测。

比如,蚂蚁金服反洗钱团队利用大数据打击过网络赌博的案例。

2014年世界杯期间某个支付宝账户异常活跃,交易经常发生在半夜0~5时,通过大数据模型,系统就会怀疑这个账户存在网络赌球行为,发出预警,然后由专人对可疑行为进行分析判断。

事实证明,效果不错,2015年上半年,蚂蚁金服反洗钱团队就向反洗钱监测分析中心报送洗钱可疑交易报告300多份,其中多份已经被移送公安机关。

反洗钱数据模型怎么建立的?其逻辑是什么,怎样不把误操作的小白跟狡猾的洗钱分子甄别出来,做到既不误伤无辜,也不放过坏人?

蚂蚁金服的做法是,反洗钱人员首先要在海量的蚂蚁网络数据中清洗出跟反洗钱有关的数据,建立数据集市。

其次,通过分析黑样本以及线下反洗钱的经验,研究人员归纳出各种跟洗钱相关的可疑特征,根据这些特征建起数据模型。

比如一个大贪官,他们在某一领域拥有掌控权,账户资金交易量巨大,但额度又和用户本人身份不匹配。

数据模型一旦运行起来,就会筛选账户的行为,智能反洗钱系统会自动预警。用机器学习和智能筛选的模式代替了人工排查,提高了效率。一旦发现可疑,可疑由人工分析认定。

针对这7大类洗钱行为,蚂蚁金服将全部建立起智能监控模型,让这些犯罪分子发财梦变成肥皂泡。

在科技日渐发达,大数据普及的年代,奉劝那些贪官和不法分子,举头三尺有神明,该收手时就收手。

 

 

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