近年来,为提升金融领域反洗钱工作效率,金融监管机构对于商业银行客观评价自身洗钱风险的要求日益提高。然而,长期以来,商业银行依赖专家评分等主观方法,在洗钱风险自评估中客观方法的应用不足。面对2021年中国人民银行提出的,在2022年底前完成新的洗钱风险自评估制度建设与实施的要求,各家商业银行迫切需要寻找客观方法应用的突破口。在此背景下,本研究旨在寻找当前商业银行在洗钱风险自评估工作中可以应用客观方法的切入点,筛选、实践适宜的客观方法,并分析其应用效果与需要注意的问题。本研究通过对当前商业银行洗钱风险自评估框架的剖析,指出可以增加客观方法应用的两大场景,即固有风险评估过程中的商业银行样本分群问题与评估指标重要性排序问题。为寻找解决以上两类问题的客观方法,本研究结合具体场景下的分析要求与商业银行可获取的数据类型,筛选出三种定量算法进行实践,包括系统聚类法、多元线性回归法、信息量法。本研究选取四川省内商业银行作为样本,以网点数、资产规模等数据为基础,采用系统聚类法成功进行了分群。通过将聚类结果与专家判断对比,发现聚类算法有能力根据客观数据识别出具有特殊性的商业银行,同时能避免那些对专家判断有显著干扰的刻板印象的影响。另一方面,本研究通过对样本进行多元线性回归,发现被专家判断为最重要固有风险指标的客户数量指标在回归模型中表现不佳,不仅对高洗钱风险客户占比呈现低显著性,且会引发严重的多重共线性问题,需要评估工作人员对变量进行变换或剔除。针对当前银行间数据维度少、样本少的缺点,本研究探索了数据维度及样本量相对充裕的银行内客户洗钱风险分类数据是否可以作为更有力的自评估量化模型基础。通过引入信息量法,对欠抽样法获取的客户样本进行特征变量与洗钱风险等级的相关分析,发现客户样本存在数据高度不平衡以及隐含因素干扰相关性的问题。最后,本研究以增强型尽职调查制度对客户信息缺失与高洗钱风险等级相关性的影响进行了案例分析,提示评估人员在将客观方法应用于洗钱风险自评估之前发掘隐含影响因素的重要性。通过上述客观方法在洗钱风险自评估场景之下的应用研究,本研究创新性地将多种定量模型应用于过去缺乏客观方法实践的商业银行洗钱风险自评估领域,揭示了客观方法在该领域的应用潜力与局限性,对未来商业银行洗钱风险自评估项目工作提供了方法与案例参考。