如何摆脱单纯的支付通道模式
无论支付宝还是微信支付，诞生伊始，它们的主要目的就是建立-条支付通道。而随着移动支付的发展愈发迅速，单纯的支付通道模式显然已经不能满足品牌发展的需求。
作为传统支付形式的革新产品，移动支付有者传统支付无法媲美的便捷性与灵活性,也正是这样的特性,使得移动支付市场可能面临更加严重的洗钱风险。随着国家政策越发重视对移动支付洗钱风险的防范，基于用户行为分析反洗钱也成为移动支付市场上一个新的创业点。
所谓洗钱，就是指“将违法所得及其产生的收益，通过各种手段掩饰、隐瞒其来源和性质，使其在形式上合法化的行为”。简而言之,就是把“黑钱洗白"。据国际货币基金组织统计，全球每年非法洗钱的数额约占世界国内生产总值的2%至5%，介于6000亿至1.8万亿美元之间，且每年以1000亿美元的数额不断增加。
在传统金融领域,已经发展出各种各样的反洗钱方法，但随着移动支付的普及，洗钱犯罪也变得更加“现代化”。事实上,移动支付可能被用于洗钱，早就引起了世界上最重要的反洗钱国际组织一金融行动特别工作组的注意，中国也是该组织的一员。2012年，其修订的《金融行动特别工作组建议》正式确立了全球预防洗钱犯罪包括网络洗钱犯罪的标准。这也使得创业者的反洗钱分析工作得到政策的支持。
既然要将反洗钱分析作为自身的创业方向，创业者就应当了解移动支付洗钱的流程、特点及风险:
一、明确移动支付洗钱的流程和特点
洗钱一般被分为置入、培植和融合三个阶段也就是将“黑钱”置入清洗系统，通过各种金融交易进行分散、规避查处，最终将非法变为合法的三个阶段。当这三个阶段与移动支付结合到一起，又会形成怎样的模式呢?
1、置入
虽然目前移动支付与传统金融账户一样，要求用户进行实名认证，但犯罪分子仍然可以利用他人的身份信息开设移动支付账户，并将不法资金注入到这些账户中。由于互联网中充斥着现金、电子货币、游戏币、游戏装备等多种流通载体，犯罪分子就能够运用这些手段实现不法资金的置入。
2、培植
利用移动支付的便捷性以及跨国性，不法资金能够在不同国家、地区的多个账户之间进行迂回转移，并尽量避免大额、可疑交易手段，以规避移动支付平台的风控系统,最终逐渐将不法资金与合法资金相融合,达到模糊资金来源、性质及其与犯罪分子关系的目的。
3、融合
当不法资金与合法资金完全融合时，犯罪分子就可以通过移动支付工具购买各种产品，如贵金属、奢侈品、证券、房地产等产品，或是直接将其转换为可以自由使用的合法资金进行提现，从而完成对不法资金的彻底清洗。
洗钱的三大流程之间并非线性关系，这三个步骤有时也会发生重叠或省略，再加上移动支付在互联网金融市场的广泛运用，当洗钱与移动支付结合到-起时，就具备了隐蔽性、成本低、快捷性、国际性、复杂性等突出特点，使得反洗钱组织防不胜防。
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基金理财、股票理财，这都是我们较为熟悉的理财模式，即便在移动互联网时代，它们的本质依旧没有改变，只是使用、操作模式产生了变化。但有一种理财模式，却是紧跟时代发展而出现的，那就是P2P。
二、基于用户行为分析反洗钱
基于移动支付领域洗钱的重大风险以及反洗钱的难度，作为大数据技术的掌握者,创业者就能够真正贯彻国际金融行动特别工作组的反洗钱基本策略一“了解你的用户”。通过建立一套有效的用户行为模式监控.理解和分析系统，对用户行为是否正常进行判断，从而找出那些违背常规、特征怪异、明显偏离正常业务需要状态的用户，继而发现真正的洗钱犯罪行为，最终达到反洗钱的目标。
作为国际金融行动特别工作组的反洗钱策略，“了解你的用户” 一直是传统金融机构构建反洗钱机制的重要方向。然而，在这几十年间，传统金融机构仍然无法开发出一套完善的模式识别技术，这一方面是由于各金融机构对重要数据的封锁，另一方面则是源于技术力量的不足。
而在大数据技术被广泛运用的互联网金融时代，金融则能够凭此建立起一套完善的模式识别技术:
1、提取用户交易行为特征
模式识别技术应用的基础就在于对用户交易行为的各种特征数据的建立和有效提取。基于洗钱行为的复杂性,一般我们很难做到对其进行直接识别。因此，在实际操作过程中，我们所要做的并非判别该行为是否为洗钱行为，而应该转变为判别其是否正常。
犯罪分子在洗钱时，通常会竭力模仿正常用户的交易行为，但由于其交易行为本身的目的就存在特殊性，洗钱交易不可能在每个细节上都做到正常，其交易行为必然存在一个或多个非正常的特征。我们所要做的就是在对用户各项交易行为特征进行提取之后，识别出这些非正常的特征。
2、设置用户交易参照对比组
既然要识别出非正常的特征，我们就要明确何种交易行为是正常的。因此，在对反洗钱行为进行分析之前，我们必须设置-一个用户交易参照对比组，从而为之后的对比、调查、分析提供启发和指导，并有效发现洗钱线索和降低误报风险。
在设置用户交易参照对比组时，我们首先需要采集大量与待识别用户交易行为类似的正常用户的样本信息，以此建立一套含有多个交易行为特征的交易业务行为范本。这样一来，我们就能够在识别用户交易行为时，将之与范本进行对比分析。
3、识别用户异常交易模式
想要判别一个用户的交易行为是否正常，我们可以采取纵向比较与横向比较两种方式，也就是将某一交易行为与用户的历史交易模式以及交易参照对比组进行对比。为了完成这样的对比工作，没有大数据、云计算技术的支持是十分困难的。
一个完整的分析识别体系框架，需要我们对用户的交易业务按照从微观到宏观、从点到线到面的原则，从交易层、账户层.组织层、链接层等四个层次进行分析，其中交易层、组织层一般可以通过单一基层的数据进行分析，而组织层、链接层则需要进行跨银行、跨地域、跨机构的综合分析。
数据量大、特征变量多、缺乏足够样本数据，是传统金融机构在反洗钱分析中所难以解决的问题。移动支付虽然让洗钱犯罪拥有了新的渠道，但其核心模式并未改变,但依靠大数据.云计算技术,我们却能够解决过去的反洗钱难点，这就让创业者拥有了在反洗钱领域脱颖而出的机会。
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很少有一项新生事物，能如移动支付这般，掀起了从广大商家到普通用户，从相关金融部门到商业金融大鳄的“ 共同浪潮”。当一个不起眼的路边煎饼摊都开始借助移动支付提升服务时，可见移动支付具有怎样的能量。
