随着经济全球化的发展,洗钱犯罪活动日益猖獗,严重威胁经济安全。为了预防洗钱和恐怖融资活动,中国政府从制度建设以及监管方面加强反洗钱工作,加大了对金融机构反洗钱的监管力度。中国人民银行反洗钱监测中心下发了大额和可疑交易报告要素及报告数据接口规范等相关文件,要求各商业银行按照新的接口规范进行大额交易和可疑交易报告报送。同时规范金融机构客户身份识别,客户身份资料和交易记录保存等行为。建立一个安全、可靠、智能化的反洗钱监控报告平台,通过相关风险指标分析客户的交易行为特征,设计参数化的规则监测模型,灵活地监控本外币、大额与可疑交易,来实现完整的反洗钱上报流程,提高商业银行反洗钱工作的效率和管理水平,具有重要意义。针对商业银行反洗钱项目需求,本文提出了建立在反洗钱数据集市基础上的,基于指标计算、规则引擎的方案来设计和实现反洗钱系统。在反洗钱项目实践过程中,主要完成以下几方面的工作:1.分析银行业务数据和客户的交易行为特征,建立以客户交易为中心的风险指标体系。2.分析大额和可疑交易规则,设计基于风险指标的可量化的规则分析模型,建立反洗钱大额可疑规则库。3.设计反洗钱系统数据模型,建立反洗钱数据集市,并进行反洗钱数据源分析和数据映射接口设计,从商业银行异构、复杂的业务系统中提取数据,转换成反洗钱系统所需要的数据模型,装载到反洗钱数据集市中,完成ETL的设计和实现。4.设计和实现反洗钱大额可疑交易案例从支行到总行的编辑、审核、审批流程,健全和完善商业银行内部反洗钱工作的监管机制。5.随着时间的推移,反洗钱数据集市中的积累了大量的反洗钱主题数据和历史数据,影响了系统的运行效率,针对此问题设计了相关的优化方案。本系统已顺利地完成了测试、部署、上线工作,并投入使用。在业务功能上充分满足商业银行上报需求,在监控效率,准确性,可移植性和扩展性方面都有很好的表现,得到商业银行一致的认可。