2020年10月,国务院打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议部署在全国范围内开展“断卡”行动,严厉打击整治非法买卖“两卡”违法犯罪活动,坚决遏制电信诈骗犯罪高发态势。商业银行通过对新开户客户进行识别和管控,对于阻断电信诈骗洗钱行为有极大的帮助。本文首先概述了开展反洗钱工作的必要性以及简要介绍了当前我国电信诈骗的发展现状与趋势,从理论和实际两方面阐释电信诈骗可疑客户识别在商业银行反洗钱工作中的重要性。其次,采用理论与实证相结合的方法,以A银行客户新开户时记录的五个客户身份指标作为解释变量,是否涉嫌电信诈骗作为被解释变量,将A银行2019年至2020年间被报送可疑交易报告至中国人民银行的存量客户的客户信息作为研究数据,利用研究数据建立逻辑回归模型,判断上述五个身份指标是否为电信诈骗可疑客户的显著性特征以及找出上述五个身份指标与客户涉嫌电信诈骗之间的关系,再以BP神经网络模型为基础建立客户识别模型,利用上述存量客户的信息对模型进行训练并检验该模型的有效性。最后,根据分析结果,从商业银行的角度出发,对商业银行新开户客户的准入提出相应的对策与建议。本研究表明,新开户时记录的客户性别、年龄、职业、年收入、已开立账户数量等五个客户身份指标均为涉嫌电信诈骗的显著性因素,因此新开户时更应关注低龄低收入、职业流动性大、在A银行开立账户数量少的男性客户;利用上述5个因素建立客户识别模型对A银行客户是否涉嫌电信诈骗进行识别,模型精度能够达到70%以上,因此对于模型识别出的有可能从事电信诈骗洗钱行为的客户,给予一定的管控措施,以求在事前即对电信诈骗行为进行阻断,防范洗钱风险。