基于銀行機構客戶賬戶的可疑洗錢交易行為識別研究.pdf

1、洗錢既可以是獨立的犯罪行為，也可以是其他犯罪(如：販毒)的下游犯罪，甚至還可以是其他犯罪行為(如：恐怖活動)的上游犯罪。洗錢不僅影響國家的經濟發(fā)展，同時還會助長社會犯罪風氣、動搖國家機器、損害國家形象。隨著經濟全球化的發(fā)展和國際金融市場的完善，反洗錢逐漸成為國際金融領域的重要課題。而數據報告制度是反洗錢的基礎。不管是美國的nnCen還是中國人民銀行的反洗錢監(jiān)測分析中心，分析和監(jiān)測的基礎數據都來自于數據報告制度提交的大額和可疑交易報告。我

2、國現(xiàn)行的數據報告制度存在標準模糊、易規(guī)避、白適應能力低下、數據海量等問題。本文的主要目的就是要在現(xiàn)行數據報告制度的基礎上，提出一種基于銀行賬戶交易數據的不易規(guī)避、標準明確且動態(tài)變化、人工智能化的可疑交易行為識別方法，這對完善我國反洗錢數據報告制度具有相當重要的意義，同時也符合國際反洗錢研究的發(fā)展方向。 本文的研究力圖吸收和發(fā)展國內外有關可疑洗錢交易行為識別的最新研究成果，在分析我國現(xiàn)行數據報告制度應用現(xiàn)狀和研究成果的基礎上，以銀

3、行機構客戶賬戶為基礎，利用數據挖掘技術進行可疑交易行為識別研究。 論文首先分析了我國現(xiàn)行反洗錢工作的基本程序，并指出數據報告制度是反洗錢工作的基礎和靈魂，從而確定本文的研究意義和研究價值；接著對我國現(xiàn)行的數據報告制度進行了較為詳細的分析，主要是“弊”方面的分析，提出本研究的必要性；文章的重點在于在詳細分析比較多種欺詐研究算法的基礎上，提出最適合可疑交易行為識別的聚類算法和孤立點探測算法，并利用基于統(tǒng)計的孤立點探測技術、LOF算法