基于数据挖掘技术的可疑金融交易账户识别研究

发布时间：2017-08-28 01:32

  本文关键词：基于数据挖掘技术的可疑金融交易账户识别研究

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【摘要】：洗钱是现代中国乃至全球的一大公害,犯罪活动纵容了整个大环境的犯罪风气,扰乱了金融秩序,损害国家形象。随着经济全球化的不断推进和全球金融市场日益健壮,反洗钱已经成为世界范围内包括金融等所有行业的关键研究。目前从法律上对抗洗钱对策主要依靠金融机构向法院等司法机关和政府机构的报告,也就是大额与可疑交易报告。我国目前的数据报告现状存在海量数据、误报率高、固定阈值容易被不法分子规避、判定模糊、学习能力较低等问题。本文的主要目的就是在目前的反洗钱报告制度的基础上,提出一种基于决策树的不易规避、判定动态变化、可学习的可疑金融交易账户识别方向,这对各行业反洗钱工作具有重要意义,同时也符合全球反洗钱研究的发展趋势。决策树是数据挖掘中的重要研究方面之一,它分析各种海量的、复杂的、含噪声的数据,为反洗钱工作者提供了有效的指导。决策树在反洗钱工作中的可疑金融交易账户的识别上是比较有效的数据挖掘方式,找到关键决策属性也对该算法的实际有效性起到重要决定作用,对今后反洗钱工作意义重大。基于目前形式,本文开篇大致介绍数据挖掘技术的历程发展及趋势,然后从技术分析角度对数据挖掘的重要技术之一——决策树分类作了一个大概的介绍,主要分析了在实际应用中具有代表性的ID3决策树算法,分析了其主要优缺点。最终运用该算法设计并实现了可疑金融交易账户洗钱风险评估模型,通过挖掘分析得到评估洗钱风险的决策树,基于真实数据详细说明了数据准备、数据转换、计算信息增益、生成决策树、结果展示的具体过程,经过测试后达到了较好的分类效果,并为今后更深入的研究提出方向建议。
【关键词】：数据挖掘 ID3 可疑金融交易 反洗钱 识别 研究
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.2;TP311.13
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 研究背景及意义11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.3 研究的内容及目的14
• 1.4 研究的思路14-15
• 1.5 研究的创新点15
• 1.6 本章小结15-16
• 第2章 数据挖掘技术综述及其在银行领域中的应用16-28
• 2.1 数据挖掘系统的典型结构及步骤16-20
• 2.1.1 数据挖掘的概念16
• 2.1.2 数据挖掘系统的典型结构16-17
• 2.1.3 数据挖掘的过程与步骤17-20
• 2.2 数据挖掘的发展趋势20
• 2.3 数据分类20-21
• 2.4 决策树分类算法21-24
• 2.4.1 决策树的生成22-23
• 2.4.2 决策树算法小结23-24
• 2.5 数据挖掘在银行业中的应用24-25
• 2.5.1 可疑金融交易概念24-25
• 2.5.2 数据挖掘在银行可疑金融交易识别中的应用25
• 2.6 其他可用的挖掘方法概述25-27
• 2.6.1 关联分析25-26
• 2.6.2 BIRCH聚类算法26-27
• 2.6.3 神经网络27
• 2.7 本章小结27-28
• 第3章 ID3决策树算法研究28-33
• 3.1 简介28-30
• 3.1.1 传统的统计方法28-29
• 3.1.2 可视化技术29
• 3.1.3 决策树的应用29
• 3.1.4 ID3决策树算法29-30
• 3.2 ID3算法30-32
• 3.2.1 ID3算法基本思想30
• 3.2.2 ID3算法描述30-31
• 3.2.3 ID3算法的评价31-32
• 3.3 本章小结32-33
• 第4章 可疑金融交易账户的风险评估模型33-43
• 4.1 模型的提出33-34
• 4.2 模型概况34-36
• 4.3 数据清洗及预处理36-42
• 4.3.1 交易频度的处理36-37
• 4.3.2 交易金额的处理37-38
• 4.3.3 银行评级的处理38-39
• 4.3.4 贷款额度的处理39
• 4.3.5 所属行业规模的处理39-41
• 4.3.6 预处理后的训练数据41-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第5章 可疑金融交易账户风险评估模型的设计与实现43-52
• 5.1 需求分析43
• 5.2 模型设计43-47
• 5.3 模型输出及分析47-48
• 5.4 模型测试及分析48-51
• 5.5 本章小结51-52
• 第6章 结论及改进措施52-54
• 6.1 结论52-53
• 6.2 建议53-54
• 参考文献54-57
• 致谢57-58
• 攻读学位期间发表论文情况58

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