CN111667368B - 反洗钱监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种反洗钱监测系统及方法，该系统包括：数据加工模块，用于从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，并根据所述交易数据生成待筛查的交易宽表；模型处理模块，用于根据所述待筛查的交易宽表以及预设的反洗钱筛查方法生成监测报告，所述监测报告包括：大额交易报告和/或可疑交易报告；人工甄别模块，用于从所述模型处理模块获取所述监测报告，以使业务人员对所述监测报告进行审核；报文生成模块，用于根据预设的报文模板生成审核后的所述监测报告对应的反洗钱上送报文，以使所述租户将所述反洗钱上送报文发送到预设的监管机构。本发明的反洗钱监测系统不需要部署在租户本地，既能满足监管要求又可有效降低租户的设备成本。

Description

反洗钱监测系统及方法

技术领域

本发明涉及反洗钱监测技术领域，具体而言，涉及一种反洗钱监测系统及方法。

背景技术

目前业界现存的反洗钱系统基本上都是通过部署在金融机构本地的方式提供服务，部署在金融机构本地的反洗钱系统与金融机构的业务服务器之间连接，获取交易数据进行反洗钱监测。采用这种方式设备投入高昂、系统部署、运维所需人力成本、时间成本较高。例如，金融机构需要购买多台高性能设备、搭建分布式大数据平台，部署反洗钱系统、维护集群环境等。因此现有技术缺少一种设备投入较低的反洗钱监测方法。

发明内容

本发明为了解决上述背景技术中的技术问题，提出了一种反洗钱监测系统及方法。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种反洗钱监测系统，该系统包括：

数据加工模块，用于从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，并根据所述交易数据生成待筛查的交易宽表；

模型处理模块，用于根据所述待筛查的交易宽表以及预设的反洗钱筛查方法生成监测报告，所述监测报告包括：大额交易报告和/或可疑交易报告；

人工甄别模块，用于从所述模型处理模块获取所述监测报告，以使业务人员对所述监测报告进行审核；

报文生成模块，用于根据预设的报文模板生成审核后的所述监测报告对应的反洗钱上送报文，以使所述租户将所述反洗钱上送报文发送到预设的监管机构。

可选的，该反洗钱监测系统，还包括：所述租户对应的HIVE数据库以及所述租户对应的OLTP业务数据库；

所述模型处理模块，具体用于将所述监测报告发送到所述HIVE数据库中进行存储；

所述HIVE数据库，用于根据预设的数据导出规则将所述监测报告导入到所述OLTP业务数据库中；

所述OLTP业务数据库，用于响应人工甄别模块的请求将所述监测报告发送到所述人工甄别模块。

可选的，该反洗钱监测系统，还包括：

甄别辅助模块，用于抓取所述可疑交易报告中的客户的多层资金流向数据的节点与关系信息，以使业务人员根据客户的多层资金流向数据的节点与关系信息对所述可疑交易报告进行审核。

可选的，该反洗钱监测系统，还包括：

回执解析模块，用于获取所述监管机构根据所述反洗钱上送报文生成的报文回执，并从所述租户对应的OLTP业务数据库中查找出所述报文回执中记载的需要修改的报告和交易，以使所述业务人员根据查找出的所述报告和交易对所述反洗钱上送报文进行补录。

可选的，所述数据加工模块具体包括：

数据下载单元，用于根据租户上传的清单文件从租户文件服务器下载所述清单文件对应的所有数据包以及所述数据包对应sign文件和check文件；

数据验签单元，用于检查所述数据包和所述sign文件的名称和大小是否与所述check文件的内容一致，如一致，则使用所述租户提供的RSA签名公钥，对每个所述数据包以及每个所述数据包对应的sign文件进行验签；

数据解密单元，用于在验签通过后将每个所述数据包还原为原始加密数据包，进而使用预设的AES密钥对所述原始加密数据包进行解密，得到所述交易数据。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种反洗钱监测方法，该方法包括：

数据加工模块从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，并根据所述交易数据生成待筛查的交易宽表；

模型处理模块根据所述待筛查的交易宽表以及预设的反洗钱筛查方法生成监测报告，所述监测报告包括：大额交易报告和/或可疑交易报告；

所述模型处理模块将所述监测报告发送到人工甄别模块，以使业务人员对所述监测报告进行审核；

报文生成模块根据预设的报文模板生成审核后的所述监测报告对应的反洗钱上送报文，以使所述租户将所述反洗钱上送报文发送到预设的监管机构。

本发明的有益效果为：本发明通过数据加工模块从租户文件服务器下载交易数据进而生成待筛查的交易宽表，并通过模型处理模块基于所述待筛查的交易宽表进行反洗钱筛查生成监测报告，进而通过人工甄别模块使业务人员对所述监测报告进行审核，最后通过报文生成模块生成审核后的所述监测报告对应的反洗钱上送报文，租户可以将反洗钱上送报文直接上送到监管机构，由此可见，本发明的反洗钱监测系统不需要部署在租户本地，既能满足监管要求又可有效降低租户的设备成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1是本发明实施例反洗钱监测系统的第一示意图；

图2是本发明实施例数据加工模块的示意图；

图3是本发明实施例模型处理模块的示意图；

图4是本发明实施例报文生成模块的示意图；

图5是本发明实施例回执解析模块的示意图；

图6是本发明实施例反洗钱监测系统的第二示意图；

图7是本发明实施例反洗钱监测流程示意图；

图8是本发明实施例反洗钱监测方法的流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

本发明克服了传统反洗钱本地部署模式设备投入大、上线周期长、运维成本高的缺点。提出一种智能反洗钱监测系统，本发明的反洗钱监测系统采用云模型部署，即部署在云服务器上，设备投入小，运维成本低。

图1是本发明实施例反洗钱监测系统的第一示意图，如图1所示，本发明的反洗钱监测系统包括：数据加工模块1、模型处理模块2、人工甄别模块3、甄别辅助模块4、报文生成模块5以及回执解析模块6。

数据加工模块1，用于从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，并根据所述交易数据生成待筛查的交易宽表。

模型处理模块2，用于根据所述待筛查的交易宽表以及预设的反洗钱筛查方法生成监测报告，所述监测报告包括：大额交易报告和/或可疑交易报告。

人工甄别模块3，用于从所述模型处理模块获取所述监测报告，以使业务人员对所述监测报告进行审核。

甄别辅助模块4，用于抓取所述可疑交易报告中的客户的多层资金流向数据的节点与关系信息，以使业务人员根据客户的多层资金流向数据的节点与关系信息对所述可疑交易报告进行审核。

报文生成模块5，用于根据预设的报文模板生成审核后的所述监测报告对应的反洗钱上送报文，以使所述租户将所述反洗钱上送报文发送到预设的监管机构。在本发明可选实施例中，监管机构可以为中国人民银行，以下简称人行。

回执解析模块6，用于获取所述监管机构根据所述反洗钱上送报文生成的报文回执，并从所述租户对应的OLTP业务数据库中查找出所述报文回执中记载的需要修改的报告和交易，以使所述业务人员根据查找出的所述报告和交易对所述反洗钱上送报文进行补录。

图6是本发明实施例反洗钱监测系统的第二示意图，如图6所示，本发明的反洗钱监测系统通过统一的OLTP管理库存储租户身份信息、权限信息。为租户提供独占的大数据存储资源、计算资源，并为每个租户分配单独的OLTP业务数据库。租户间存储隔离，并通过WAF等技术实现租户间网络隔离。确保租户仅可访问自有数据，保障数据安全。

租户按照指定数据接口上传交易数据。上传方式包括通过页面上传交易明细、通过文件服务上传交易明细。为解决互联网传输可能引起的保密性问题，支持通过专线上传数据。支持通过采用AES对称加密算法、RSA非对称加密算法对数据包进行加密、签名，确保数据传输安全性。同时校验文件清单，确认数据包内容正确，保障数据传输完整性。支持多种常用文件编码格式，包括GB2312、GBK、UTF-8等。

在本发明实施例中，数据加工模块1负责租户上传数据的下载、验证、处理。模型处理模块2使用数据加工模块1输出的数据，采用基于规则的大数据处理技术进行反洗钱筛查，在大数据平台生成监测报告，同步到租户的OLTP业务数据库。业务人员可基于人工甄别模块3与甄别辅助模块4查看租户的OLTP业务数据库中监测报告，进行甄别、审核、审批等操作。报文生成模块5采集OLTP业务数据库中完成审批的报告，生成反洗钱报文，报送人行。回执解析模块6接收人行返回的回执，导入OLTP业务数据库，提供补录所需信息。补录完成后可继续报送。

在本发明实施例中，租户可以为商业银行或者金融机构，根据人民银行要求，金融机构有定期上报大额交易报告和可疑交易报告的职责。

图2是本发明实施例数据加工模块的示意图，如图2所示，在本发明可选实施例中，数据加工模块1具体包括：数据下载单元101、数据验签单元102、数据解密单元103、数据校验单元104、错误数据反馈单元105和数据预处理单元106。

反洗钱业务特点决定了交易筛查与甄别需涉及多日交易明细与全量客户数据，需要传输大量数据。为确保数据安全性，租户将包含机构信息、交易明细、客户身份信息等内容的原始数据包，使用约定好的AES密钥进行加密。为解决大文件传输导致的传输瓶颈和传输失败成本高问题，支持租户按自定义标准将原始数据包拆分为若干分量数据包。租户在ETL上使用genrsa生成RSA签名私钥，并从中提取RSA签名公钥。对每个分量数据包使用ETL上生成的RSA签名私钥逐一签名，为每个分量数据包生成sign文件；再将每组分量数据包和sign文件的名称和大小记录在check文件中；最后将上述分量数据包的名称、大小记录在一个清单文件中。租户将清单文件、分量数据包及其对应的sign文件、check文件上传至反洗钱监测系统提供的租户文件服务器上租户对应的传输文件夹。数据下载单元101扫描租户文件服务器，根据租户上传文件名中携带的租户唯一标识，识别不同租户上传的数据。下载租户上传的清单文件，扫描租户文件服务器上对应租户待下载数据包的名称、大小、数量。若与清单文件完全吻合，则将全部数据包及对应的sign文件、check文件下载到本地文件服务器。

数据验签单元102，用于检查所述数据包和所述sign文件的名称和大小是否与所述check文件的内容一致，如一致，则使用所述租户提供的RSA签名公钥，对每个所述数据包以及每个所述数据包对应的sign文件进行验签，确保每个数据包未被篡改。

数据解密单元103，用于在验签通过后将每个所述数据包还原为原始加密数据包，进而使用预设的AES密钥对所述原始加密数据包进行解密，得到所述交易数据。

数据校验单元104基于规则引擎，读取交易数据，依照约定的接口对进行主键、长度、非空、字典值等校验。未通过验签的数据包，移动到错误数据反馈单元105，后续反传至租户文件服务器。校验通过的数据包，由数据预处理单元106将其中的机构数据、交易明细数据、客户信息数据等导入租户独占的HDFS存储资源和HIVE数据库，并通过客编、账户、机构号等进行关联，形成待筛查的交易宽表。交易宽表主要包括机构信息、本方身份信息、交易信息、交易对手信息等信息。

图3是本发明实施例模型处理模块的示意图，如图3所示，在本发明可选实施例中，模型处理模块2具体包括：大额交易筛查201、可疑交易筛查202和客户分类203。模型处理模块2每日批量读取租户私有OLTP业务数据库中的个性化筛查参数配置，同步到租户独占的HIVE数据库，作用于可疑交易筛查202、客户分类203。

租户作为金融机构，有对其客户的大额交易行为根据监管要求进行监测的职责。大额交易筛查201读取数据加工模块1提供的待筛查交易宽表，基于规则使用大数据处理技术，按照人行提供的大额监测标准，筛选出当日交易类型与金额满足标准的客户。根据客户编号、大额类型、交易日期组合唯一性，生成大额交易报告，存入租户HIVE数据库。通过OLTP管理库存储的租户HIVE数据库与OLTP业务数据库的映射关系配置，将HIVE数据同步到OLTP业务数据库，供前台查看

传统可疑规则主要基于专家经验，总结得出某时某地某类交易行为对应某种可疑特征。运行效率较高，但由于特征和维度限制，筛查结果精准度不足。智能模型基于机器学习，输入巨量客户信息数据、交易数据训练得出对应某种可疑特征的模型。可支持海量特征，超高维度，弥补了传统可疑规则精确度不足的缺点，抓取精准，但运行效率较低。本发明的可疑交易筛查202综合采用两种筛选方式，使用租户独占的hadoop大数据平台计算节点，同时对输入的交易宽表数据进行运算。传统可疑规则和智能模型读取客户身份信息，统计分析一定时间段内客户交易行为，进行可疑特征匹配，给出可疑客户名单。将二者输出结果进行数据合并，生成可疑交易报告。实现了传统规则与智能模型的优势互补。

客户分类203基于身份风险、地域风险、业务风险等多个风险领域，通过客户信息匹配与交易明细统计，得到风险规则命中情况。再根据规则权重计算得出风险评分，对评分结果进行区间划分，给出风险评级。租户可参考风险评级，结合监管要求，对其客户的交易权限进行控制，如禁止高风险客户进行某类交易。

如图6和图7所示，租户从租户文件服务器，通过专线文件服务，将交易明细数据、客户信息数据等上传到本系统本地的文件服务器。本系统的批量调度服务器定时启动每日批量，调用数据加工模块、模型处理模块等，进行大额筛查、可疑筛查、客户分类评分，批量结果储存于HIVE数据库。通过日终批量从租户HIVE数据库导出结果文件，根据OLTP管理库存储的租户HIVE数据库与OLTP业务数据库的映射关系，导入到租户OLTP业务数据库。

租户业务人员通过专线访问本系统前台页面，请求经由web服务器负载均衡后，转发至应用服务器，获取OLTP业务数据库中的批量结果数据。

根据监管要求，可疑报送需经过三道审批。为满足监管要求，人工甄别模块3提供了整套甄别、审核、审批流程。租户业务人员可基于人工甄别模块3查看OLTP业务数据库中的可疑交易报告，开展甄别。同时，为解决甄别过程中排查范围大，资金链不直观等问题，甄别辅助模块4在大数据平台根据输入的客户信息抓取第一层交易数据，根据交易对手信息扩展抓取范围，将多层资金流向数据的节点与关系信息存储于KV数据库，实现资金流向图的实时查询展示。

为提高报送成功率，避免反复报送退回，人工甄别模块3对大额报告、审批完成的可疑报告，实时根据人行报送规则在OLTP业务数据库进行校验。一份报告包括主体信息和交易明细两部分。报告提交后，调用存储过程，首先逐条校验交易明细，根据校验结果，更新交易明细状态为通过或待补录。再对报告进行校验和状态更新，当报告主体信息没有错误，且报告关联的交易明细均通过时，将报告置为通过，否则将报告置为待补录。仅当报告和明细全部通过时，可流转到报文生成模块，即只对不需要补录的报告生成报文。待补录的报告，补录完成，通过校验后，再生成报文。

根据人行要求，金融机构有定期上报大额报告、可疑报告的职责。业务人员通过报文生成模块，获取反洗钱报文，报送人行。人行接收报文后，将返回回执，说明本次报送结果。回执XML有三类，正确回执、补正回执和错误回执。当上报报文所有交易均成功报送时，将收到正确回执；当部分交易信息存在内容错误时，将收到补正回执；当部分交易信息格式不正确时，将收到错误回执。补正回执和错误回执中，指明报文中的错误位置和错误原因。业务人员通过回执解析模块6，将人行发送的报文回执导入本系统。ETL上解析程序实时解析回执XML，根据错误标签和错误交易序列号，在上报报文中定位发生错误的报告。根据报告信息在OLTP业务数据库中更新补录信息，即哪些交易需要补录，错误原因是什么。业务人员即可根据补录信息完成补录后继续报送。

审批完成的报告及交易明细数据，由数据反传单元，根据租户配置的编码格式、分隔符，从OLTP业务数据库导出文本文件到文件服务器。大额、可疑、客户分类结果均为单独的文本文件，数据反传单元将上述结果文件打为压缩包，使用RSA算法加密后，按照租户设定的大小拆分为若干分量数据包，对每个数据包以私钥签名，生成签名文件。将每个数据包的大小、名称记录在清单文件中。最后将数据包、清单文件、签名文件，根据租户唯一标识，通过专线回传到租户文件服务器，供租户归档，应对监管检查。

图4是本发明实施例报文生成模块的示意图，如图4所示，在本发明可选实施例中，报文生成模块5由报文模板生成单元501、报文标签填充单元502、XML文件生成单元503组成。为满足报送标准，报文模板生成单元501内置人行发布的所有反洗钱报文模板，储存于模板配置表。报文模板生成单元501扫描OLTP业务库中完成审批的监测报告，根据报告类型和报送情况从模板配置表中选取对应模板，如大额新增报文、可疑修改报文等。报文标签填充单元502更新模板的各个标签，填入监测报告及关联交易的信息。填充完成后，XML文件生成单元503将填充好的模板以XML格式导出到文件服务器，以供租户报送人行。

反洗钱报文上报后，为及时根据监管意见进行整改，实现反洗钱流程闭环，回执解析模块6支持导入并解析人行的报文回执。图5是本发明实施例回执解析模块的示意图，如图5所示，在本发明可选实施例中，回执解析模块6由回执导入单元601、报告定位单元602、信息反馈单元603组成。业务人员基于回执导入单元601上传人行的报文回执，存入租户对应的OLTP业务数据库。报告定位单元根据回执提供的交易编号、交易时间、身份信息等，查找租户对应的OLTP业务数据库中对应报告编号、交易编号，传递给信息反馈单元603。租户业务人员通过信息反馈单元603，获取报文回执指明需要修改的报告和交易，进行补录。

本发明克服了传统反洗钱本地部署模式设备投入大、上线周期长、运维成本高的缺点。提出一种基于云模式的智能反洗钱监测系统。优点在于：

1、通过云模式获得边际效益，有效降低设备、运维、人力等多方面的成本。

从设备角度，传统反洗钱本地部署模式，假设为单一租户部署，需要1个控制节点，2个计算节点，4个数据节点，合计7台设备。则当为n个租户本地部署时，设备规模达7n。而采用本发明的云模型部署，控制节点可复用，无需增加；计算节点无需按比例增加，根据新增租户数据量增加数据节点即可。

从上线周期角度，传统模式上线周期受设备到位、环境适配、系统调试等多个因素影响，完成部署可能需要数月。而采用云模式，避免了上述客观因素的影响，通过新增租户即可支持新租户接入。可将上线周期缩短至一个月内。

从运维角度，云模式下，运维团队无需到租户本地提供支持，且集群可集中管理，投入的人力成本与时间成本更低。

2、租户仅能访问本租户数据，租户间存储、网络相互隔离，使用独享的计算资源。确保了租户业务不受其他租户影响，并保障了租户数据的隐私性与安全性。

3、通过专线上传数据、大文件拆分上传、数据包RSA加密、数据包公私钥签名验证等多种技术手段，确保了数据传输的安全性、保密性，保障了数据的合法性、完整性、正确性。

4、通过数据准入校验、个性化筛查参数配置、甄别辅助图表、报告人行校验、回执实时解析等涵盖反洗钱业务全流程的优化措施，减小了各业务环节需投入的人力成本和时间成本，提高了报送时效和报送质量。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种反洗钱监测方法，可以用于实现上述实施例所描述的反洗钱监测系统，如下面的实施例所述。由于反洗钱监测方法解决问题的原理与反洗钱监测系统相似，因此反洗钱监测方法的实施例可以参见反洗钱监测系统的实施例，重复之处不再赘述。

图8是本发明实施例反洗钱监测方法的流程图，如图8所示，本发明实施例反洗钱监测方法包括步骤S101至步骤S104。

步骤S101，数据加工模块从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，并根据所述交易数据生成待筛查的交易宽表。

步骤S102，模型处理模块根据所述待筛查的交易宽表以及预设的反洗钱筛查方法生成监测报告，所述监测报告包括：大额交易报告和/或可疑交易报告。

步骤S103，所述模型处理模块将所述监测报告发送到人工甄别模块，以使业务人员对所述监测报告进行审核。

步骤S104，报文生成模块根据预设的报文模板生成审核后的所述监测报告对应的反洗钱上送报文，以使所述租户将所述反洗钱上送报文发送到预设的监管机构。

在一可选实施例中，上述步骤S103的所述模型处理模块将所述监测报告发送到人工甄别模块，具体包括：

所述模型处理模块将所述监测报告发送到所述租户对应的HIVE数据库中进行存储；

所述HIVE数据库根据预设的数据导出规则将所述监测报告导入到所述租户对应的OLTP业务数据库中；

所述OLTP业务数据库响应人工甄别模块的请求将所述监测报告发送到所述人工甄别模块。

在一可选实施例中，本发明的反洗钱监测方法还包括：

甄别辅助模块抓取所述可疑交易报告中的客户的多层资金流向数据的节点与关系信息，以使业务人员根据客户的多层资金流向数据的节点与关系信息对所述可疑交易报告进行审核。

在一可选实施例中，本发明的反洗钱监测方法还包括：

回执解析模块获取所述监管机构根据所述反洗钱上送报文生成的报文回执，并从所述租户对应的OLTP业务数据库中查找出所述报文回执中记载的需要修改的报告和交易，以使所述业务人员根据查找出的所述报告和交易对所述反洗钱上送报文进行补录。

在一可选实施例中，上述步骤S101的数据加工模块从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，具体包括：

所述数据加工模块根据租户上传的清单文件从租户文件服务器下载所述清单文件对应的所有数据包以及所述数据包对应sign文件和check文件；

所述数据加工模块检查所述数据包和所述sign文件的名称和大小是否与所述check文件的内容一致，如一致，则使用所述租户提供的RSA签名公钥，对每个所述数据包以及每个所述数据包对应的sign文件进行验签；

所述数据加工模块在验签通过后将每个所述数据包还原为原始加密数据包，进而使用预设的AES密钥对所述原始加密数据包进行解密，得到所述交易数据。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种反洗钱监测系统，其特征在于，所述系统采用云模型部署，所述系统包括：

数据加工模块，用于从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，并根据所述交易数据生成待筛查的交易宽表；

模型处理模块，用于根据所述待筛查的交易宽表以及预设的反洗钱筛查方法生成监测报告，将所述监测报告存于租户的HIVE数据库，并在日终批量从租户的HIVE数据库导出所述监测报告，根据OLTP管理库中存储的租户的HIVE数据库与租户的OLTP业务数据库之间的映射关系，将所述监测报告导入到租户的OLTP业务数据库，其中，所述监测报告包括：大额交易报告和/或可疑交易报告，每个租户有独占的HIVE数据库和OLTP业务数据库，各租户间网络隔离，确保租户仅可访问自己的HIVE数据库和OLTP业务数据库中的数据；

人工甄别模块，用于从租户的OLTP业务数据库获取所述监测报告，以使租户的业务人员对所述监测报告进行审核；

报文生成模块，用于采集租户的OLTP业务数据库中的审核后的所述监测报告并根据预设的报文模板生成审核后的所述监测报告对应的反洗钱上送报文，以使所述租户将所述反洗钱上送报文发送到预设的监管机构。

2.根据权利要求1所述的反洗钱监测系统，其特征在于，还包括：

甄别辅助模块，用于抓取所述可疑交易报告中的客户的多层资金流向数据的节点与关系信息，以使业务人员根据客户的多层资金流向数据的节点与关系信息对所述可疑交易报告进行审核。

3.根据权利要求1所述的反洗钱监测系统，其特征在于，还包括：

回执解析模块，用于获取所述监管机构根据所述反洗钱上送报文生成的报文回执，并从所述租户对应的OLTP业务数据库中查找出所述报文回执中记载的需要修改的报告和交易，以使所述业务人员根据查找出的所述报告和交易对所述反洗钱上送报文进行补录。

4.根据权利要求1所述的反洗钱监测系统，其特征在于，所述数据加工模块具体包括：

数据下载单元，用于根据租户上传的清单文件从租户文件服务器下载所述清单文件对应的所有数据包以及所述数据包对应sign文件和check文件；

数据验签单元，用于检查所述数据包和所述sign文件的名称和大小是否与所述check文件的内容一致，如一致，则使用所述租户提供的RSA签名公钥，对每个所述数据包以及每个所述数据包对应的sign文件进行验签；

数据解密单元，用于在验签通过后将每个所述数据包还原为原始加密数据包，进而使用预设的AES密钥对所述原始加密数据包进行解密，得到所述交易数据。

5.一种反洗钱监测方法，其特征在于，应用于采用云模型部署的反洗钱监测系统，所述方法包括：

数据加工模块从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，并根据所述交易数据生成待筛查的交易宽表；

模型处理模块根据所述待筛查的交易宽表以及预设的反洗钱筛查方法生成监测报告，将所述监测报告存于租户的HIVE数据库，并在日终批量从租户的HIVE数据库导出所述监测报告，根据OLTP管理库中存储的租户的HIVE数据库与租户的OLTP业务数据库之间的映射关系，将所述监测报告导入到租户的OLTP业务数据库，其中，所述监测报告包括：大额交易报告和/或可疑交易报告，每个租户有独占的HIVE数据库和OLTP业务数据库，各租户间网络隔离，确保租户仅可访问自己的HIVE数据库和OLTP业务数据库中的数据；

人工甄别模块从租户的OLTP业务数据库获取所述监测报告，以使租户的业务人员对所述监测报告进行审核；

报文生成模块采集租户的OLTP业务数据库中的审核后的所述监测报告并根据预设的报文模板生成审核后的所述监测报告对应的反洗钱上送报文，以使所述租户将所述反洗钱上送报文发送到预设的监管机构。

6.根据权利要求5所述的反洗钱监测方法，其特征在于，还包括：

甄别辅助模块抓取所述可疑交易报告中的客户的多层资金流向数据的节点与关系信息，以使业务人员根据客户的多层资金流向数据的节点与关系信息对所述可疑交易报告进行审核。

7.根据权利要求5所述的反洗钱监测方法，其特征在于，还包括：

回执解析模块获取所述监管机构根据所述反洗钱上送报文生成的报文回执，并从所述租户对应的OLTP业务数据库中查找出所述报文回执中记载的需要修改的报告和交易，以使所述业务人员根据查找出的所述报告和交易对所述反洗钱上送报文进行补录。

8.根据权利要求5所述的反洗钱监测方法，其特征在于，数据加工模块从租户文件服务器获取租户上传的交易数据，具体包括：

所述数据加工模块根据租户上传的清单文件从租户文件服务器下载所述清单文件对应的所有数据包以及所述数据包对应sign文件和check文件；

所述数据加工模块检查所述数据包和所述sign文件的名称和大小是否与所述check文件的内容一致，如一致，则使用所述租户提供的RSA签名公钥，对每个所述数据包以及每个所述数据包对应的sign文件进行验签；

所述数据加工模块在验签通过后将每个所述数据包还原为原始加密数据包，进而使用预设的AES密钥对所述原始加密数据包进行解密，得到所述交易数据。