讓洗錢無所遁形——AI技術用於經濟犯罪偵查
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正文約3600字，預計閱讀時間為10分鐘
【前言】
AI技術已在我們的生活中的各個方面大顯身手：
- 預測車輛駕駛風險
- 疾病規律和治療風險
- 快速判斷屏蔽垃圾簡訊
- 提前預測機械設備何時損壞
- ……
除了上述案例以外，還有很多吸引眼球的應用，例如：紅綠燈自動調節、冬季流感的傳播預測、經濟犯罪偵查等。
隨著互聯網技術的發展，經濟犯罪的技術與手段也在不斷升級、更替，呈現出作案週期短、隱蔽性強、危害高等特點，不少違法分子甚至都拿起了AI作為犯罪工具。傳統的偵辦手段，已經難以又快又準地定位並偵破這些案件。
在2016年10月26日召開的第二屆全國經偵論壇上，公安部經濟犯罪偵查局局長高峯就表示，經濟犯罪偵查要擁抱新的技術革命，通過演算法來研究經濟犯罪對傳統經偵工作是革新和顛覆。
今天，筆者將以反洗錢偵查為例，闡述AI在經濟犯罪偵查上的應用，希望與行業人士共同交流進步。
【理論實踐相結合，快速偵破洗錢案件】
洗錢的重點在於「錢」的流動，因此「錢」的流轉信息具有非常重要的價值：
這些看似簡單明瞭的數據，是信息精鍊的成果。原始數據由於其體量極大、合理與異常交易混雜，給經濟犯罪偵查帶來極大難度。如果想靠人工的手段根據經驗查找異常記錄、追蹤犯罪線索，則需要投入大量的時間和人力。
因此，採用AI為基礎的數據挖掘的方法進行自動化反洗錢檢測，顯得重要且必要。
七炅團隊將理論與實踐相結合，平衡了實際應用的便利性與可操作性後，形成如下的演算法建立思路：
一、依據辦案經驗設立規則，從眾多賬戶中找出高嫌疑賬戶
二、從高嫌疑的賬戶中找出高嫌疑的轉賬記錄，從而檢測出高嫌疑的洗錢鏈路
三、藉助AI技術進一步定位關鍵賬戶，幫助辦案人員合理安排工作重點
另外，由於案件偵破的時效性需要，數據科學家們沒有足夠的時間在實驗室裏慢慢研究出「最完美」的演算法，故以「抓大放小」、「快速出結果」為目的對演算法進行設計。過程與結果並不完美，歡迎專家們提出寶貴的建議對其進行完善。
【找出高嫌疑賬戶】
俗話說：知己知彼，百戰不殆；把握洗錢的特點成為研究演算法的前提。為了找出高嫌疑的洗錢賬戶，需要制定一套嫌疑度標準或規則。
一般來說，這些標準或規則的制定是基於破案專業人員的經驗，考慮例如轉賬金額異常、轉賬次數異常、轉賬前後賬戶餘額比例異常、金額走向和轉賬時間異常等多個角度。
轉賬金額
洗錢的交易金額往往較高，具體金額的閾值可以根據案件偵查的實際需要進行調整，《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》等條例和規定都可以用作參考。
在實際應用中，通過對交易金額的篩選，可以大幅降低計算量需求，加速對大案要案的偵破時間。例如選擇50萬元作為閾值，計算量將減少70%以上。
轉賬次數
現代社會，洗錢往往是組織分工嚴密的活動，不會隨意讓無關人員參與。這意味著轉賬雙方必定多次合作。通過轉賬次數閾值的過濾，可以減少偶然性因素。
下圖為銀行交易數據中任何兩方參與轉賬的次數的分佈圖，通過篩選交易次數異常的數據，進一步降低計算的數據量。
金額走向類型
在一個特定觀察期內，一個賬戶的金額大致走向可以分為以下三種：
- 出賬型：只出不進、出賬遠大於入賬的賬戶
- 入賬型：只入不出、入賬遠大於出賬的賬戶
- 出入型：有入有出，出入懸殊不大的賬戶
不同的金額走向代表的含義也不同，比如出入型，可能是洗錢的中間一環；入賬型可能是轉賬鏈條的末端；出賬型可能是轉賬鏈條的發端。通過特定時期金額走向，也可以幫助定位高嫌疑賬戶。
【檢測高嫌疑鏈路】
找到了涉案嫌疑較高的賬戶以後，還要對嫌疑轉賬記錄進行定位和追蹤。
洗錢的一個重要特點是：資金在各個賬號之間流轉，會形成一個鏈條。在實操中，鏈條對相關部門的監控和篩查十分重要：
- 鏈條代表著洗錢活動的痕跡，是洗錢發生的過程的真實記錄
- 鏈條上的所有賬號都是「一條繩上的螞蚱」，就算隔了很多「中間賬號」也能找到內在關聯，往往能發現「隱藏」的洗錢賬號
- 通過鏈條可以發現洗錢行為的發起賬戶和終點賬號
其中首尾相同構成的「環路」可以視為一種特殊形式的鏈，比如A->B->C->A，它在時間軸上也是一條鏈。
若因為數據提取不全等原因，鏈條發生了斷裂，可以通過深挖發起賬戶或終點賬號對鏈條進行補充，有可能挖掘出更多的嫌疑鏈條。
而AI演算法可以從眾多交易中檢測到資金流轉鏈條，並對每個鏈條標記一個異常程度，異常程度的判斷依據是鏈條對應的交易信息。在具體情形中，可以根據鏈條長度、資金流轉速度、金額、交易發生地點等信息對判斷模型進行訓練。
值得一提的是，七炅的數據科學家們在實際應用過程中發現，異常交易的資金鏈條有逐年變長的趨勢。這反映了洗錢犯罪越來越專業化、隱蔽化。
【AI技術定位關鍵賬戶】
嫌疑鏈條定位成功後，還需要通過描述嫌疑鏈條上的賬戶之間的關係，幫助辦案人員定位關鍵賬戶。所謂關鍵賬戶，就是洗錢活動中的核心賬戶，若從中深挖找出犯罪證據，便可以將整個鏈路上的犯罪團夥一網打盡。
AI可視化技術幫助分析、定位關鍵賬戶
AI圖模型具有表達能力強、可視化、演算法成熟等特點，因此在數據形式轉化和最終呈現環節，都可以把數據表示為圖模型。
例如「數據」一節中的例子就可以轉化為下列圖模型，每個節點表示一個賬號，邊的方向表示資金轉移方向，例如資金從A轉向B，邊的權值為轉賬金額。
利用圖模型成熟演算法，可以在網路圖中挖掘很多信息。例如採用圖模型中的社區發現演算法，如標籤傳播演算法(Label Propagation Algorithm)，發現網路中各「團夥」，示意圖如下：
在反洗錢檢測結束後，七炅的科學家們也採用了AI可視化技術呈現結果，使得嫌疑主體的信息一目瞭然：
圖中每個節點是一個主體，節點大小表示主體涉及資金量大小，顏色表示可疑程度。通過圖的可視化方法，把結果最終展示出來。
AI演算法計算各賬號嫌疑度
有時候只有上述的鏈條和團夥信息是不夠的，還需要一個可以用來幫助辦案人員抓大放小的賬號嫌疑程度的排名。
七炅的科學家們開發了獨特的匯總機制，綜合多種因素對賬號進行嫌疑程度排序，幫助辦案人員從公司主體、個人主體、賬號主體等多方面定位關鍵賬號，從而更加科學部署地警力進行進一步的信息獲取和偵察。
【總結】
本文簡要說明瞭利用AI技術進行反洗錢偵查的原理和基本思路。
在七炅的科學家們參與的案例中，演算法快速檢測出嫌疑交易金額高達幾千億，相關嫌疑記錄近百萬條，如果採用傳統人工審核方式將耗費巨大的人力與時間成本。
若採用AI的演算法和可視化技術，在數小時內即可獲得結果，並且由於其相關規則明確、計算可靠、輸出直觀、準確率高，可以在警力不足情況下得以廣泛複製，遏制犯罪。
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