基于客户行为模式识别的反洗钱数据监测与分析体系

发布时间：2018-11-11 01:25

【摘要】：我国现行反洗钱数据报告制度存在巨量数据、高误报率、缺乏自适应性和易于被规避等问题。针对这些问题,本文提出了基于机器学习的新一代数据监测与分析体系,通过识别客户交易行为模式正常与否来发现洗钱嫌疑行为,并对其体系框架、工作过程、技术可行性等方面进行了说明。该体系还可推广到预防金融欺诈和金融风险、客户关系管理等银行自身业务活动中。
[Abstract]:The current anti-money laundering data reporting system in China has many problems, such as huge amount of data, high false alarm rate, lack of adaptability and easy to be circumvented. In order to solve these problems, a new generation of data monitoring and analysis system based on machine learning is proposed in this paper. Technical feasibility and other aspects were explained. The system can also be extended to the prevention of financial fraud and financial risks, customer relationship management and other bank business activities.
【作者单位】： 中南财经政法大学信息学院
【基金】：国家科技部"十五"攻关计划项目"商务智能在金融监管中的应用"(2004BA721A02)
【分类号】：F832.2

【共引文献】

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本文编号：2324109