在金融交易呈现线上化趋势的背景下，因具有非面对面的交易属性、交易快速便捷、交易频次和规模庞大、交易场景和环境复杂等，以及互联网模式和技术的日新月异，洗钱犯罪的规模、方式、速度等均发生巨大变化，在庞大的网络交易和行为数据的掩盖下，这给洗钱风险的发现带来挑战。反过来，网络关系数据的反洗钱应用，也将对洗钱风险深度发掘带来更大的想象空间。对于金融机构，尤其是能够掌握丰富网络数据的反洗钱义务主体，可以充分利用大数据和科技能力，更加有效识别和缓释其中的洗钱风险。本报告以关系网络和交易网络数据构建等理论为基础，研究在大数据时代，图数据分析技术在不同网络分析环境下的洗钱风险识别方法，以帮助反洗钱义务机构基于以“风险为本”的反洗钱原则有效缓释洗钱风险。