21世纪以来,随着世界范围内金融犯罪活动的日益泛滥,金融犯罪风险管理越来越受到商业银行的重视。作为一家具有150多年发展历史的全球性银行,汇丰银行更是将金融犯罪风险管理作为其风险管理的主要内容。然而,由于金融犯罪行为的复杂性与隐蔽性,特别是在全球经济一体化背景下金融犯罪表现出的新形式、新特征与新趋势,汇丰银行沿用多年、仅含4个指标的金融犯罪风险评级体系显得过于简单,存在覆盖能力不足、针对性不强、区分度不高等诸多问题,导致评级过程量化程度低、评级结果缺乏科学性,使得银行对客户风险评级的偏差较大,甚至造成金融犯罪风险管理的疏忽与遗漏。本文以汇丰银行广州分行的客户金融犯罪风险管理为研究主题,旨在利用数据科学方法对其客户金融犯罪评级体系进行优化。论文以金融风险管理理论、道德风险理论为基础,分析了目前客户金融犯罪风险评级体系的现状与存在的缺陷与不足;在此基础上基于客户尽职调查的数据资料,利用Logistic回归分析模型筛选出客户金融犯罪行为的13个关键风险因子,进而构建新的风险评级体系;然后利用方差分析、变异系数分析等统计方法对新的客户金融犯罪风险评级体系进行了效果验证,并结合汇丰银行广州分行的风险管理实际,提出了新体系应用的实施与保障措施。论文结果表明,与原有客户金融犯罪风险评级体系相比,新的风险评级体系具有十分明显的优势,风险评价结果不仅覆盖面更广、针对性更强、区分度更高,而且有效弥补了原评级体系无法区分中、低风险两类客户的弊端,体现出更强的科学性和可靠性。该优化体系在一定程度上提高了汇丰银行广州分行客户金融犯罪风险管理的量化水平,有助于为客户金融犯罪风险的科学管理提供重要的方法指导与实践依据。