基于Python的反洗钱异构数据加工

发布时间：2023-01-30 11:36

　　对银行交易数据进行分析取证,是基层央行履行反洗钱职能的一项重要手段。随着金融科技的发展和支付方式的变化,反洗钱数据呈现海量化、多源化、异构化的特点,使得传统的反洗钱数据处理方式存在困难。Python具有强大的数据处理功能,人民银行曲靖市中心支行经过探索实践,实现了利用Python编程对大量的、多源异构的反洗钱数据进行处理,并成功应用于案件侦查。 

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
一、反洗钱数据的特点
    （一）数据量大
    （二）数据来源广泛
    （三）数据结构多样
二、现有的反洗钱数据处理方式及面临的难题
三、Python处理反洗钱数据的优势
    （一）功能强大，发展前景好
    （二）开源成熟，使用成本低
    （三）是可通用的反洗钱数据处理方案
四、Python反洗钱数据加工的技术实践
    （一）待处理数据集及其特点
    （二）反洗钱数据加工的目标
    （三）反洗钱数据加工程序设计和实现
        1. 技术方案的总体思路
        2. 主要通用方法的实现
        3. 代码复用和集成
五、结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Python的地铁流量大数据应用研究[J]. 裴全力,许新华,方婷婷,代天宇,黄瑾.  信息技术与信息化. 2020(04)
[2]pandas大数据技术在央行监管中的应用[J]. 聂杲.  金融科技时代. 2020(01)



本文编号：3733030