20世纪中期以来,洗钱活动日益猖獗,给世界各国带来了严重的损失和影响,因此,完善法律法规,建立反洗钱机制,通过科技手段对银行交易数据的检查,发现洗钱等金融犯罪活动的线索,联合其他监管机构对此类犯罪活动进行打击,是我国金融工作中一项重要而紧迫的任务。然而,反洗钱系统从复杂、海量、异构的业务数据中进行数据分析和处理,发现系统中存在的洗钱行为是相当困难和低效的。目前我们需要做的工作就是利用ETL技术,对业务数据进行抽取、转换、清洗,并装载到反洗钱系统数据集市中,为反洗钱系统提供干净、完整、正确的数据,提高反洗钱系统的性能,以便快速高效的发现存在的洗钱行为。基于此,本文主要介绍了ETL(Data Extract,Data Transform,Data Load)技术的概念和实现方式,分析了ETL在反洗钱系统中的必要性和重要性。根据M银行的反洗钱需求和实际的业务环境,进行包括数据模型和元数据管理在内的ETL的设计和实现,通过ETL任务调度,实现了从业务数据到反洗钱系统数据集市的数据抽取、数据转换和数据装载。目前本反洗钱系统已经运用于M银行,集成统一的数据,高效准确地帮助业务人员完成了业务数据的筛选和采集,极大地提高了反洗钱工作的效率和质量。