一种基于客户行为时序分析的反洗钱异常交易识别方法

发布时间：2017-10-24 03:30

  本文关键词：一种基于客户行为时序分析的反洗钱异常交易识别方法

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【摘要】：可疑交易报告制度是打击洗钱活动的一项基本机制,如何有效甄别可疑交易是金融机构和金融情报中心面临的一个技术难点。为辅助反洗钱分析人员从海量金融交易信息中甄别客户异常交易,本文提出一种预测误差和统计处理综合法——CPEST,通过分析客户前后行为的一致性来发现异常。CPEST建立客户行为模型,根据预测误差对客户行为进行时点异常检验,并在此基础上构造一个窗口检验,以提高对涉嫌洗钱行为的识别能力。本文在支持向量回归和核密度估计等具体实现手段的基础上,运用CPEST对实际交易和仿真数据进行分析,结果表明该方法的有效性和可行性,具有应用推广价值。
【作者单位】： 中国科学院数学与系统科学研究院;中国科学院大学;
【关键词】： 反洗钱 异常点监测 时序 支持向量回归 核密度估计
【基金】：国家科技支撑计划项目(2013BAK04B02-02)
【分类号】：F832.2;F224
【正文快照】： 1引言反洗钱工作以打击洗钱和恐怖融资犯罪为目标,在保卫国家安全、反腐败和维护经济金融稳定中发挥着重要作用。《中华人民共和国反洗钱法》对反洗钱的定义是,“为了预防通过各种方式掩饰、隐瞒毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、恐怖活动犯罪、走私犯罪、贪污贿赂犯罪、破坏

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本文编号：1086822