当今，洗钱犯罪日益成为国际社会面临的一大公害，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，并通过科技手段打击洗钱犯罪，是我国金融工作中一项重要而紧迫的任务。然而目前的反洗钱系统存在着因规则复杂可疑量化不完整，数据量大时处理效率低下等诸多问题。急需在业务和技术上，有所改进以适应新的形势和监管要求。规则引擎是一种根据规则中包含的指定过滤条件，判断其能否匹配运行时刻的实时条件来执行规则中所规定的动作的引擎，在大量的数据上应用复杂规则时，特别有效。因此，本文提出基于规则引擎设计和实现反洗钱系统，在实际工作中做了以下有益尝试：1．依据我国相关法律法规规定，尤其是可疑规则，进行了监测模型的量化。以“了解客户”为出发点，对客户特征进行了风险度量指标的设计。并提出了完整的反洗钱工作处理流程。2．基于Java的开源规则引擎JBoss Rules，设计了系统的核心组件—规则引擎，用于反洗钱规则的推理和监测。3．规则管理，统一的文件定义方式和判定策略，可支持规则的可视化定义和编辑。4．将采用规则引擎技术和采用存储过程进行规则监测的效率进行了对比，验证了基于规则引擎建设反洗钱系统的技术先进性和可行性。本反洗钱系统已经在某商业银行中得到了应用，高效准确地帮助业务人员完成了问题数据的筛选和采集，极大地提高了反洗钱工作的效率和质量。