随着经济全球化的发展，与犯罪活动有关的金融问题也因科技的日新月异以及金融服务业的全球化而变得日益复杂，洗钱犯罪给世界各国带来了严重的损失和影响。而究其根源，从国际国内已积累的大量反洗钱实践经验来看，洗钱者易在金融法律体系尚不健全的国家和地区活动，并趋于选择成本低、安全性高、风险小、便捷性强的方式，例如目前在我国，金融机构尤其是商业银行和农村金融机构已成为洗钱的主要渠道。金融机构反洗钱系统是为联合其他监管机构对洗钱等金融犯罪活动进行严厉打击，以维护公众利益，保障金融安全，收集分析客户属性、交易行为、风险特征等相关信息，在金融机构现有数据平台建设的基础之上，结合监管机构对金融机构监管报送的要求，建设的金融机构反洗钱系统。本文基于数据平台，对金融机构反洗钱集市进行了需求分析、系统设计和实现，具体阐述了如何建立完整的反洗钱处理流程，如何满足反洗钱报告的合规性，如何建立大额可疑量化规则模型，以及如何建立客户反洗钱风险评级体系。本文正是针对上述问题，对系统的需求分析和架构设计进行了详细描述，主要解决了以下几方面问题：1．通过建立完整的反洗钱处理流程，实现本外币、大额与可疑交易的监测、预警、调查、跟踪以及报告过程，并完善和健全金融机构内部的反洗钱机制体制。2．反洗钱的相关法律法规已经明确定义了金融机构对于反洗钱的职责和义务，通过实现反洗钱报告的合规性，完全满足监管机构对金融机构反洗钱工作的各类监管要求。3．在反洗钱监测过程中如何对大额交易尤其是可疑交易进行量化是个重要而复杂的问题，利用洗钱风险监测模型的量化方法论建立有效的大额可疑监测规则。4、针对中国人民银行、银监会等监管机构对于客户风险等级划分与报送的相关要求，建立客户风险识别与评级体系，充分考虑地域、业务、行业、客户是否国外要素等因素，真实反映客户特点和账户属性，最终将金融机构的客户风险评价体系和相关标准、以及风险等级较高的客户、账户基本信息报送到中国人民银行、银监会等监管机构。