基于客户行为模式识别的反洗钱数据监测与分析体系

被引:31
作者
汤俊
机构
[1] 中南财经政法大学信息学院
关键词
反洗钱; 数据监测; 行为模式识别; 金融监管;
D O I
暂无
中图分类号
F832.2 [银行制度与业务];
学科分类号
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。
引用
收藏
页码:62 / 67+143 +143-144
页数:8
相关论文
共 7 条
[1]   提高基层央行反洗钱效率浅析 [J].
郭金生 .
济南金融, 2004, (06) :21-22
[3]   基于支持向量机的网络入侵检测 [J].
李辉 ;
管晓宏 ;
昝鑫 ;
韩崇昭 .
计算机研究与发展, 2003, (06) :799-807
[4]   支持向量机的理论基础——统计学习理论 [J].
王国胜 ;
钟义信 .
计算机工程与应用, 2001, (19) :19-20+31
[5]  
统计学习理论[M]. 电子工业出版社 , (美)瓦普尼克(VladimirN.Vapnik)著, 2004
[6]  
支付交易与反洗钱[M]. 中国金融出版社 , 梁英武主编, 2003
[7]  
模式识别[M]. 清华大学出版社 , 边肇祺等编著, 2000