【银通行业监管处罚案例分析】商业银行持续尽职调查处罚风险与管理优化

客户尽职调查并不是简单的开户审核，也不是一次性采集客户资料。传统客户身份识别更多强调在客户建立业务关系时核实客户身份、了解客户基本信息、识别实际控制人和受益所有人，并按照规定保存客户身份资料和交易记录。这一阶段的重点是“准入真实性”，即确认客户身份是否真实、资料是否完整、风险等级是否初步匹配。

但从反洗钱风险管理实践看，客户风险并不是静止不变的。客户身份信息、职业状况、经营规模、交易习惯、资金来源、交易对手、受益所有人结构以及所处外部环境，均可能在业务关系存续期间发生变化。一个初始低风险客户，后续可能因出租出借账户、参与跑分、涉虚拟货币交易、涉及司法风险等原因转化为高风险客户；一家正常经营的企业，也可能因股权频繁变更、实际控制人涉诉、经营地异常、交易对手突变等因素导致风险状况明显上升。

因此，客户尽职调查的重心应从开户准入阶段的“初始识别”，进一步延伸至业务关系存续期间的“持续风险识别”。商业银行不仅要在客户进入金融体系时了解客户，更要在整个业务关系存续期间持续验证既有风险认识是否仍然有效，持续判断客户交易、产品使用、资金流向和行为变化是否与其身份背景、业务需求、风险等级和历史交易画像相匹配。

从这个意义上看，持续尽职调查不是客户身份识别的简单延伸，而是商业银行反洗钱客户管理从静态合规向动态治理转型的重要抓手。

“11号令”的出台，为商业银行持续尽职调查提供了更明确的制度依据。“11号令”第二十六条要求，业务关系存续期间，金融机构应持续关注并评估客户整体状况及交易情况，了解客户洗钱和恐怖融资风险；当客户有关行为或者交易出现异常、客户交易与金融机构所掌握的客户身份和风险状况不符，或者其他因素导致客户风险状况发生变化时，应通过向客户了解或者其他渠道获取信息，进一步核实客户及其交易有关情况。

从执行逻辑看，持续尽职调查要求可以概括为“一个持续关注、三个变化触发”。

一是“一个持续关注”。商业银行应在业务关系存续期间，持续关注并评估客户整体状况及交易情况，持续判断客户身份背景、业务需求、交易行为和资金流向是否符合既有客户画像和风险认识。

二是“客户行为或交易异常”触发。客户交易金额、频率、交易对手、交易渠道、资金流向、产品使用方式等出现明显变化，且与客户既有身份背景、业务需求或风险等级不匹配时，应触发进一步核实。

三是“交易与银行掌握的客户情况不符”触发。客户交易与银行掌握的职业、收入、经营范围、行业属性、经营规模、账户用途、资金来源等不一致时，应重新核实交易背景和客户风险状况。

四是“客户风险状况发生变化”触发。客户出现工商异常、司法风险、负面舆情、涉诈涉赌涉虚拟货币、受益所有人变化、经营场所异常等情形时，应及时开展风险重评。

这一变化说明，监管关注点已不再仅是“银行是否认识客户”，而是进一步关注银行是否能够持续证明其对客户风险状况的认识具有持续性、有效性和可更新性。

从反洗钱处罚实践看，未按规定履行客户身份识别义务仍是高频问题。在2024年公布的反洗钱违法罚单中，“未按照规定履行客户身份识别义务”是涉及最多的处罚事项之一。但随着监管规则和业务环境变化，这一问题的表现形式正在从单纯静态识别问题，向动态管理失效问题延伸。

图1. 客户持续尽职调查静态识别问题与动态管理失效问题对比

静态识别类问题更多反映银行在开户、准入、资料保存和周期性复核方面履职不到位。动态管理类问题则反映银行未能在客户风险变化、交易行为偏离或外部风险事件出现后，及时重新识别客户、重评风险等级并采取相应管控措施。

未来监管检查和处罚中，商业银行不仅要证明“客户资料齐全、信息已更新”，更要证明“客户风险变化后，银行是否及时发现、是否有效核实、是否更新评级、是否调整管控”。持续尽职调查能否形成闭环，将成为反洗钱客户管理的重要衡量标准。

持续尽职调查首先要求银行持续关注客户身份和基础信息变化。对于自然人客户，姓名、证件信息、职业、住址、联系方式、收入来源、交易用途等信息变化，可能影响银行对客户风险状况的判断。对于非自然人客户，名称、经营范围、法定代表人、控股股东、受益所有人、实际控制人、注册地址、经营状态、行业资质等变化，更可能直接影响客户洗钱风险。

实践中，部分银行仍将客户信息更新理解为“系统字段维护”或“到期补充资料”，没有将客户信息变化与风险重评相衔接。例如企业经营范围从一般商贸扩展至高风险行业，法定代表人短期内频繁变更，股权结构出现多层嵌套，注册地址和实际经营地长期不一致，企业经营状态异常，银行如果只更新表面信息，而未同步核实交易背景、受益所有人、实际控制人和资金流向，就可能造成客户风险认识滞后。

这类问题的实质在于，银行未能把客户身份信息变化转化为风险信号。客户信息变化并不必然意味着风险升高，但应当触发银行重新判断客户身份背景、业务需求和交易行为是否仍然合理。

持续尽职调查的关键在于识别客户交易行为是否偏离既有风险画像。客户在开户或上一次尽调时形成的身份背景、业务需求、资金来源和交易目的，应当成为银行后续判断交易合理性的基础。如果客户后续交易明显偏离这一基础，银行就应及时开展进一步核实。

这类问题并不是简单的“交易金额较大”或“交易频次较高”，而是“交易与客户既有画像不符”。如果银行仍主要依赖固定阈值模型，只看单笔金额、交易频次或统一规则，就容易出现两个问题：一是低价值预警过多，占用大量人工资源；二是真正相对于客户画像发生重大偏离的风险交易被漏报。

持续尽职调查需要从“绝对异常”识别转向“相对偏离”识别，即既看客户与自身历史交易相比是否异常，也看客户与同类客户相比是否异常。

客户风险等级不是一次性评定结果，而应随客户身份、交易、业务和外部风险变化动态调整。部分银行虽然建立了客户风险评级制度，但在实践中仍存在评级更新滞后、评级与管控脱节、评级规则机械化等问题。

一是周期性滞后。客户风险等级主要依赖固定周期复核，低风险客户按较长周期复核，高风险客户按较短周期复核，但客户实际风险变化可能发生在周期中间。如果没有异常触发机制，银行可能在风险已经显现后仍按原等级管理。

二是触发式滞后。客户出现异常交易或外部风险事件后，系统虽然产生预警或人工已经开展尽调，但尽调结果没有及时推动风险等级调整，导致客户风险标签长期不变。

三是模型性滞后。客户风险评级模型主要依赖静态变量，未充分纳入交易行为变化、司法风险、舆情风险、交易对手风险、账户异常行为等动态因素，导致风险等级对客户变化反应不够敏感。

这类问题的后果是，客户风险等级失去动态管理功能，成为静态标签。风险等级未及时调整，后续交易监测频率、产品准入、账户权限和管控措施也难以及时跟进。

持续尽职调查不是为了形成一份说明材料，而是为了更新银行对客户风险的认识，并据此采取相应管理措施。部分银行虽然开展了电话回访、材料补充、客户解释或调查说明，但尽调结论没有进入后续管理链条，导致“有尽调、无闭环”。

例如，客户解释了某笔异常交易，但银行没有将解释内容纳入客户画像；客户无法提供合理背景材料，但银行没有提高风险等级或限制相关业务；客户被发现存在身份与交易不符情形，但银行没有调整交易监测规则；客户具有可疑交易迹象，但尽调结果没有有效衔接可疑交易报告流程；某类新型风险被个案发现后，没有沉淀为模型规则和内部案例库，导致同类风险重复发生。

持续尽职调查应形成“监测发现—触发尽调—信息核实—风险评估—管控决策—模型反馈—持续监测”的闭环机制。如果尽调止于资料归档或系统备注，就难以真正发挥风险管理作用。

商业银行客户基数庞大，客户类型复杂，交易规模巨大，不可能对所有客户长期采取同等强度的人工尽调。对于大型商业银行而言，客户数量和交易笔数规模很大，如果对每一点疑点都采取人工电话、上门核实或临柜补充资料，既不现实，也会使反洗钱资源被大量低风险事项占用。

持续尽职调查要求金融机构面对海量客户和巨量交易规模，完成对客户的持续尽职调查，并在保证时效性和有效性的前提下做好风险判断，这对金融机构洗钱风险管理能力提出了很高要求。

因此，持续尽职调查不能依赖简单增加人工投入解决问题，而要坚持风险为本原则，通过客户分群、动态监测、异常触发和差异化尽调，提高资源配置效率，把有限人力集中到真正偏离正常状态、风险程度较高的客户和交易上。

持续尽调的前提是银行要对客户形成相对准确的风险画像和交易预期。如果客户画像本身不准，后续就难以判断交易是否偏离。

客户画像不准主要体现在三个方面。一是基础信息质量不高，如职业、行业、经营范围、住址、实际经营地、受益所有人等信息填报不规范或更新不及时。二是数据割裂，客户身份信息、交易流水、信贷记录、电子渠道行为、产品使用情况和外部风险信息分布在不同系统，反洗钱系统难以形成完整客户视图。三是模型过于粗放，主要依赖客户类型、地区、行业等静态因素评分，缺少对交易行为、业务产品、资金流向和外部风险事件的动态分析。

目前，商业银行客户尽职调查中存在信息共享与协作不足问题，商业银行内部各部门之间因系统相互独立、业绩考核冲突、职能差异和信息传递不畅，可能导致客户身份信息和交易信息在采集、传递、保存过程中出现重复劳动和信息失真。

如果客户画像不清晰，银行就很难准确区分“合理变化”和“异常偏离”。同样是大额交易，对高净值客户、经营活跃商户和普通工资客户的风险含义完全不同；同样是频繁收款，对平台商户、批发零售客户和普通个人客户的解释也不同。因此，持续尽职调查不能只依靠统一阈值，而要基于客户群体特征建立差异化判断标准。

持续尽调往往需要客户补充材料、解释交易背景、配合电话回访、视频核验或客户经理上门核实。这些措施有助于核实风险，但也可能引发客户体验和消费者权益保护问题。如果尽调触达过于频繁、材料要求过宽、话术表达不当或信息采集超过必要范围，容易导致客户抵触、投诉甚至争议。

在客户尽职调查工作中，商业银行需要收集、处理、存储、传输大量客户信息，如何在最大程度保护客户隐私、避免投诉和诉讼风险的同时，确保客户尽职调查合规有效，是商业银行面临的重要难题。

因此，持续尽调不能简单理解为“多问客户、多要材料”。银行应按照风险程度、异常类型和核实需要，设计不同强度的触达方式。对低风险偏离，可以采取系统提示、弱触达或无感核验；对中等风险客户，可以通过线上问卷、远程视频、电话回访等方式核实；对高风险客户，则应采取强化尽调、现场核查、业务限制等措施。这样既有助于提升尽调有效性，也有助于减少对正常客户的打扰。

持续尽职调查涉及客户信息、交易监测、风险评级、账户管控、可疑交易报告、业务审批等多个环节。如果系统之间缺乏联动，尽调结果就容易停留在单一系统或单一部门，难以转化为全行统一的风险管理动作。

例如，反洗钱部门发现客户交易异常，但信贷系统、账户管理系统、电子银行系统未同步更新风险标签；客户经理完成尽调回访，但结果未同步反哺客户风险评级模型；客户被上调风险等级，但相关产品准入和交易限额未自动调整；可疑交易分析形成风险结论，但未传导至后续客户管理。

持续尽职调查的本质是全生命周期管理，而不是某个部门的单点合规工作。商业银行需要打通客户信息、交易行为、尽调记录、风险评级和管控措施之间的链条，形成动态、闭环、可追溯的管理机制。

持续尽职调查的难点在于，商业银行既不能对所有客户平均用力，也不能仅依赖固定阈值识别风险。更可行的路径，是在风险为本原则下，先将客户纳入可比较的群体，再识别其相对于同类客户和自身历史行为的偏离，并根据偏离程度和风险原因采取差异化尽调和分级管控措施。可采用“分群、分层、分策、分级”的“四分法”构建持续尽职调查监测和管理体系。

分群的目标，是解决“客户应当和谁比较”的问题。商业银行不能用同一套标准衡量所有客户，而应按照客户类型、年龄、职业、行业、财富水平、经营资质、账户用途、产品类型等标签，将客户划分为若干具有相对共性的群体。

分群是开展持续尽职调查的先决条件，应遵循合理性、适度性和渐进性原则。合理性强调分群逻辑能够自证科学；适度性强调反洗钱资源有限，不宜对所有客户过度细分；渐进性强调可以先选择已有了解的客户群体开展试点，再根据经验逐步推进。

对商业银行而言，分群的意义在于从“统一规则监测”转向“同类客户比较”。例如，老年客户、学生客户、高净值客户、个体工商户、小微企业、外贸企业、平台商户等，其正常交易特征差异较大。只有在同类客户内部比较，银行才能更准确判断某个客户是否异常。

在具体操作中，商业银行不宜一开始就追求复杂模型，而应优先选取质量可靠、覆盖度高、稳定性强的标签。自然人客户可结合年龄、职业、收入或财富水平、常用产品等维度；企业客户可结合组织类型、行业类别、经营年限、资质水平、账户用途、结算规模等维度。分群越贴近客户真实经营和交易逻辑，后续持续监测越有基础。

分层的目标，是在客户分群基础上刻画同类客户的正常状态和交易边界，形成对客户交易和业务行为的合理预期。持续尽调不是只看单笔交易是否超过固定金额，而是要判断客户交易是否偏离其所属群体的正常表现。

所谓“预期”可以以客户群体为基本单位，而非对每位客户逐一采集交易预期信息；金融机构可以利用客户静态信息和动态信息，构建基于身份、交易、业务等维度的预期模型，并根据实际情况不断更新。

例如，在“老年—低收入—低风险职业”群体中，若某客户短期内出现远高于同群体客户的大额资金流入，就可能触发“身份与交易不符”的持续尽调；在“青年—中等收入—低风险职业”群体中，若某客户办理明显超出其常见业务需求的大额跨境支付，则可能触发“身份与业务/产品不符”的核实；在“个体工商户—中风险行业—低资质企业”群体中，若某客户收款金额、交易频率、交易对手数量远高于同类客户，则可能触发“业务与交易不符”的持续尽调。

这种分层思路的关键，是将客户画像从静态标签扩展为“身份—业务—交易”的动态组合。银行不只是知道客户是谁，还要知道客户通常如何交易、使用什么产品、与什么交易对手发生往来、资金规模和频率是否合理。

客户出现异常后，并不意味着所有客户都要采取同样强度的尽调措施。持续尽调应根据客户偏离程度、风险程度和异常类型采取差异化策略。

基于分层预期开展持续监测后，应结合客户偏离程度和风险度，决定尽职调查优先级与强度，采取差异化尽调措施，并对尽调获得的信息进行有效分析和判断。尽调方式可以包括强触达、弱触达、无感触达等多种方式。商业银行可以按照异常类型设计不同策略：

图2. 持续尽职调查中的典型偏离情形及处置措施

分策的重点不是“一刀切”管控，而是提高尽调措施与风险原因的匹配度。对轻微偏离、风险较低的客户，可以采取无感核验和弱触达；对偏离明显、风险较高的客户，应采取强化尽调、人工复核和必要的管控措施。这样既能提升反洗钱有效性，也能避免对正常客户造成过度打扰。

持续尽调必须形成管理闭环。分级不是简单把客户划分为高、中、低风险，而是根据持续监测和尽调结果，重新判断客户风险状况，并采取与其风险水平相匹配的管理措施。商业银行可以将持续尽调结果分为不同处理层级：

图3. 持续尽职调查结果分级处置建议

通过分级管理，银行可以避免两种极端：一是对所有异常客户简单采取强管控，影响正常金融服务；二是对异常客户只做形式调查，缺乏后续处置。持续尽调的价值，正在于通过风险为本方式实现合规管理与金融服务之间的平衡。

持续尽调的前提是数据质量。商业银行应围绕客户身份、职业、行业、经营范围、受益所有人、交易对手、账户用途、产品使用、资金来源、外部风险事件等维度，完善客户标签体系，提高客户画像质量。

在数据治理方面，应重点解决三类问题：一是基础字段不完整，如职业、行业、经营地址、实际控制人、受益所有人等信息缺失或不规范；二是系统数据割裂，客户身份信息、交易数据、信贷数据、电子渠道数据和外部风险信息难以整合；三是数据更新滞后，工商变更、司法风险、证件到期、经营异常等外部信息不能及时进入客户风险画像。

银行可以建立客户尽调数据质量监测机制，对关键字段缺失、逻辑冲突、长期未更新、同一客户多系统信息不一致等问题进行定期治理。只有底层数据质量提升，持续尽调模型才有可靠基础。

持续尽职调查应从单一交易规则监测，逐步转向身份、业务、交易三维偏离监测。

身份维度主要关注客户身份背景是否与交易表现匹配，包括年龄、职业、收入、财富水平、经营规模、行业特征等。业务维度主要关注客户使用的产品和服务是否与其业务需求相匹配，例如普通个人客户频繁使用复杂跨境交易产品，普通小微客户突然发生大额票据或贸易融资业务等。交易维度主要关注金额、频率、交易对手、资金流向、交易时间、资金停留周期等是否偏离同类客户正常水平。

三维偏离监测的优势在于，不只识别“金额大不大”，而是识别“是否合理”。例如同样是大额交易，对高净值客户和低收入客户的风险含义不同；同样是频繁收款，对平台商户和普通个人客户的风险含义不同。银行应通过同类客群比较和动态阈值设定，提高异常识别准确度。

持续尽调不应全部依赖人工外呼和临柜补资料。商业银行可以根据客户风险程度和异常类型，设计差异化触达方式。

无感触达主要适用于风险较低、偏离程度较轻的客户，通过内部数据、外部工商司法信息、交易一致性分析、产品使用情况和历史行为比对进行静默核验。弱触达适用于中等风险客户，可以通过手机银行弹窗、短信提醒、线上问卷、智能客服等方式提示客户补充用途说明或背景材料。强触达适用于高风险客户，可以采取人工电话、视频核验、客户经理上门、要求提供合同发票物流资料、实地核查等方式。

通过分层触达，银行既能提升尽调效率，也能减少客户反感。特别是在客户信息保护要求提高的背景下，银行应坚持最小必要原则，围绕异常原因提出有针对性的材料要求，避免过度采集与风险无关的信息。

持续尽调需要客户配合，但客户配合的前提是理解和信任。银行在开展客户尽职调查时，应明确告知客户相关法律依据、调查目的、信息用途和保密要求，减少客户误解。

在信息采集方面，银行应坚持“业务必要、风险必要、最小充分”的原则。对于不同风险等级客户，应设置差异化材料清单，避免对低风险客户提出过高材料要求。对于线上尽调，应加强信息传输、存储、调用和授权管理，防止客户信息泄露或滥用。

在客户沟通方面，银行应优化尽调话术和场景提示。对正常客户，应强调尽调是维护账户安全、防范诈骗和保护客户资金安全的重要措施；对高风险客户，应依法依规说明需补充核实的原因。这样可以在合规履职和客户体验之间取得平衡。

持续尽调不能孤立运行，应当与可疑交易监测、客户风险评级、账户管控和业务准入形成联动。

一是与可疑交易监测联动。持续尽调发现的异常情况，应作为可疑交易分析的重要依据；可疑交易预警客户，也应纳入持续尽调优先池。

二是与客户风险评级联动。持续尽调结论应及时反哺客户风险等级调整，避免客户风险等级长期不变。

三是与账户和业务管控联动。对于风险上升客户，应根据风险程度采取调整交易限额、限制高风险业务、提高监测频率、暂停部分服务或依法依规终止业务关系等措施。

四是与后续验证联动。采取管控措施后，银行还应持续观察客户后续行为是否改善、风险是否下降、是否存在规避管控行为，形成动态闭环。

持续尽职调查不能停留在个案处理层面，还应转化为组织能力。商业银行应建立持续尽调风险案例复盘机制，对重大、典型和新型风险案例进行复盘，提炼风险特征、客户画像、交易模式、尽调话术、处置措施和后续结果。

对于已经核实的风险案例，应将其转化为模型特征、监测规则、客户标签和人工尽调指引。对于误报较高的规则，也应通过复盘及时优化，减少对正常客户的干扰。通过“案例复盘—规则优化—模型迭代—再监测”的循环，持续尽职调查才能从单点履职转向体系化提升。

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