智能分類算法在銀行客戶洗錢風險評估中的應用研究.pdf

1、金融領域的信息技術應用，在加快經(jīng)濟活動運作的同時，也給金融監(jiān)控帶來了很多困難。這使得類似洗錢這類犯罪行為，在網(wǎng)絡時代來臨的2000年以后開始變得日益猖獗。
　　 洗錢是指將毒品犯罪、黑社會性質(zhì)的組織犯罪、恐怖活動犯罪、走私犯罪或者其他犯罪的違法所得及其產(chǎn)生的收益，通過各種手段掩飾、隱瞞其來源和性質(zhì)，使其在形式上合法化的行為，對社會危害嚴重。之所以產(chǎn)生這種犯罪日益猖獗的原因是，傳統(tǒng)人工審查效率低下，無法在新的時代環(huán)境下勝任，而傳統(tǒng)

2、規(guī)則技術下的自動審查則準確率很低，不具實用性。
　　 世界各國政府針對這種現(xiàn)狀都在開發(fā)智能反洗錢系統(tǒng)，我國這方面的研發(fā)已經(jīng)進入了第二代，將使用大量人工智能中的智能處理技術。本文根據(jù)系統(tǒng)中，基于客戶信息進行洗錢風險評估，這一環(huán)節(jié)目前相關研究還相對空白的情況，提出了使用邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機這三種數(shù)據(jù)挖掘中的智能分類技術，對客戶潛在風險進行分類評估的方法。文章詳細說明了算法的理論，數(shù)據(jù)處理過程和實施過程，并分析指出了各個算法