为进一步穿彻落实“风险为本”的管理理念，做好互联网金融反洗钱工作，提高反洗钱工作的规范性和风险防范水平，近些年来，互联网与金融结合越来越紧密，互联网金融蓬勃发展，使得金融交易时间和成本得到有效降低，金融服务的边界和市场也因此得到了大大拓宽。然而，互联网金融具有虚拟化、隐蔽性、复杂性和跨区域性等特征，成为不法分子的犯罪首选的金融渠道。

（一）互联网金融模式提供了不法分子利用网络工具从事洗钱活动的平台。随着金融与互联网不断融合，犯罪分子利用风险控制薄弱环节实施洗钱活动，对目前主要基于柜台交易的反洗钱工作带来了较大冲击。一些不法分子往往会利用互联网金融的网络交易从事洗钱活动，非面对面交易日渐取代柜面交易和ATM现金交易，电子支付、网络支付在给人们带来便捷服务的同时，也存在不法分子利用其作为洗钱的情况。这部分交易呈现两大特征：一是集中在互联网渠道。犯罪分子可以通过非法注册多个账户在互联网平台进行操作，由于缺少面对面核查的环节，交易对象难以确认。二是集中在创新型产品。一些结构复杂的创新型产品与互联网金融渠道叠加，形成了跨市场、跨行业的业务运作模式，呈现洗钱风险高发态势。　　

（二）多主体多平台造成的信息碎片成为反洗钱工作“瓶颈”。互联网金融领域的最大特征，其实也是反洗钱工作面临的最根本障碍，就是产业碎片化所导致的信息分割。借助互联网金融平台完成一笔交易，需要发卡机构、互联网支付机构、电信运营商、收单机构、持卡人、商户甚至外包服务机构共同参与，支付流程的碎片化导致了交易信息和客户身份信息的分割，致使同一客户的身份信息和交易信息被分散保存在不同的机构中。由此，各银行机构均难以掌握开展反洗钱工作所需要的充分信息，从而导致反洗钱工作效率大幅度降低。

（三）强化客户画像工作，开展客户立体化识别。对于银行而言，反洗钱案件根本上就是客户在交易，洗钱犯罪分子在发生交易之前都需要直接或间接成为银行的客户，因此，切实做好客户身份识别、客户准入、客户持续识别和重新识别仍是银行反洗钱工作的核心所在。通过对银行内外部数据的搜集、拼接、筛选、挖掘、分析能够帮助银行对客户进行更全面、更立体化的识别，多维度勾勒出客户的行为特征，形成全方位的客户风险画像。将客户的身份、风险偏好、职业、社交圈等信息都囊括到银行考量客户风险的要素中，识别出客户交易行为的合理性，及时发现客户身份与交易行为之间的异常。

（四）加强人员的培训，培养复合型人才。互联网和大数据是信息化的产物，要适应互联网金融新的形态，反洗钱专员既需要拥有处理可疑交易的感知能力和业务理解能力，又需要具备一定的数据挖掘能力，能够独立应用反洗钱监测预警平台开展可疑交易的分析和甄别。反洗钱工作的开展亟需培养一批兼具金融业务、反洗钱合规知识、信息技术和大数据分析挖掘等多种知识技能的复合型人才，同时建立完备的复合型人才的培养、考核和退出机制。