在当前全球经济一体化和金融交易日益频繁的背景下，反洗钱工作面临诸多挑战。洗钱手段的多样化、程序的复杂化，以及监管资源的有限性与监管范围的不断扩大，构成了反洗钱工作的核心矛盾。为了应对这些挑战，数据挖掘技术作为一种强大的数据分析工具，在反洗钱领域扮演了至关重要的角色。
数据挖掘技术，又称为数据库中的知识发现（KDD），起源于20世纪90年代。它能够处理大量的、类型多样的数据，并从中挖掘出潜在的关系和模式。在反洗钱工作中，数据挖掘技术主要用于分析金融交易数据，以识别和预防洗钱活动。
当前，反洗钱工作中的大额和可疑交易报告面临诸多问题。金融机构日常交易产生的数据量巨大，金融机构往往按照防卫性报送，导致数据报送量大而可利用价值低。大量无价值数据、重复报送甚至虚报的数据对系统的资源和人力造成了低效的运作。对大额和可疑交易报告的分析依赖于系统，而人工分析水平普遍不高。金融机构对于可疑交易报告中的人工审核数据重视程度不足，导致系统提取存在的重复、虚报交易无法得到妥善排除。人工审核的技术单一，不能实现交易账户、交易行为的动态关联分析。第三，虽然明确的大额和可疑交易报告标准为分析人员提供了参考，但这些标准容易被洗钱分子规避，监管的实效性大受影响。由于洗钱行为在不同区域、不同金融发展水平下会有所差异，统一的规范标准无法适应洗钱行为的多样化。
在国际上，数据挖掘技术在反洗钱领域的应用已取得一定成效。例如，美国的金融犯罪执法网络（FinCEN）使用了人工智能技术和基于案例的推理、黑板等分析技术的FAIS系统，这些技术能够将数据分析视角从交易导向转为对象导向，通过336条规则对交易、对象和账户逐一进行测试，以判断其合法性，并用贝叶思推理对每个项目的可疑性进行评定。澳大利亚交易分析和报告中心开发的SereenlT系统也采用了数据挖掘技术，实现了对可疑交易报告的自动筛选。
在中国，尽管反洗钱工作起步较晚，数据挖掘技术的应用还处于起步阶段，但其潜在价值巨大。数据挖掘技术的特性，如能够排除人为干扰因素、处理大量动态数据，使得它在反洗钱领域具有广阔的应用前景。
针对当前反洗钱工作中存在的问题，文章提出了深化数据挖掘技术应用的建议。建议包括：加强对金融数据的预处理工作，提高数据质量；增强对交易行为的动态关联分析能力，提升人工审核技术水平；同时，对于数据分析技术的应用，应该更加注重灵活适应性，开发出能适应不同区域、不同金融发展水平的洗钱行为的分析工具和技术。
总结来说，数据挖掘技术在反洗钱工作中的应用现状表明，该技术具有在这一领域快速推广和应用的潜力。随着技术的不断进步和应用研究的深入，数据挖掘技术有望在反洗钱工作中发挥更大的作用。而要实现这一点，需要金融机构、监管机构和科技开发者共同努力，不断提高数据挖掘技术的应用水平，以更好地应对洗钱犯罪的挑战。
