洗钱是具有严重社会危害性的行为，其根本目的是使犯罪收益不被发现、没收，从而可以自由使用甚至再生产“合法”收入，并逃避法律制裁。洗钱行为严重损害金融机构的信誉，引发信誉风险，从而影响国民经济的发展。近年来，证券行业由于二级市场股价的升跌变化巨大，尤其是牛市之中财富效应明显，再加上交易痕迹调查起来比较困难，这里成为了洗钱者最常用的途径之一。而同时，由于各种原因，证券业反洗钱工作在制度和系统上，仍然远远落后于银行业，因此也导致了更多的黑钱流入证券业。　　 反洗钱工作的核心是确定“谁”在洗钱，检验反洗钱工作实际成效的根本标准，就是看发现了多少有价值的犯罪线索,因此反洗钱的首要任务是对大额和可疑的交易记录的监测和分析。就目前来看，证券业大额和可疑交易的报告仍然采用手工方式，其工作效率低下，还存在着经验主义和其他人为因素的干扰。　　 本文针对证券业的特点，对证券业反洗钱系统进行研究，以知识管理理论、群体决策等作为理论基础，提出一套可智能化处理的反洗钱系统方案，以该方案为依据开发的证券业反洗钱系统可以代替目前仍由手工来处理的工作方式。该系统的实现能提高证券业大额和可疑交易资金的监控、管理、上报的效率和准确度，从而提高证券业反洗钱工作的效率和准确度。同时，该方案的提出，可为今后设计开发证券业反洗钱系统提供一般性的思路和参考。　　 论文以证券业反洗钱系统为主线，着重研究证券反洗钱系统在证券业反洗钱工作中所需要解决的问题，其中大额和可疑交易数据的识别作为证券业反洗钱工作的核心本文将重点予以分析研究，同时，为了构成一个完整的证券反洗钱系统，本文还将研究大额和可疑交易的数据规范化处理和上报以及回馈数据管理等内容。