数据挖掘技术在银行反洗钱监测分析中的应用研究

摘要

在全球经济一体化迅速发展和科技通讯手段不断创新的形势下，洗钱犯罪活动已呈现专业化、复杂化、国际化和高科技化的发展趋势，对世界各国构建廉洁、公正、高效和有序的社会和市场运行机制的努力构成潜在威胁。银行作为金融情报机构，担负着资金流向监控的重任，单纯依靠传统的侦查和举报涉嫌洗钱的犯罪线索已不能满足反洗钱工作的需要，必须依靠先进科技手段，划分出重点监控群体，加大重点监控力度，在高素质、专业化金融情报人员的配合下，有效防范洗钱犯罪的发生。 目前，各商业银行由于币种、交易类型、交易方式、交易时间、交易量等众多因素的影响，在短时间内很难对金融交易进行统一的分析与管理，为此，研究和实现能够及时、准确、智能的监测、分析、管理金融交易的反洗钱监测分析办法，具有十分重要的现实意义和、应用价值。 基于作者所在单位商业银行现有的技术基础及现实需求，结合反洗钱工作开展的实际情况，大胆提出将数据挖掘技术应用于反洗钱工作中的设想，依据数据分析和技术理论的指导，挖掘出更精确的监控标准，做到有据可依，有迹可寻，大大缩减筛选参与可疑交易客户的时间，提高监控效率，对今后该领域的发展具有创新性意义。 本文作者基于商业银行现有的技术平台，通过在数据仓库中增加反洗钱模块，建立数据集市，并进行了全面的数据清洗工作，为建立数据挖掘模型和实验做好充分的数据准备。通过建立决策树C4.5算法模型，对真实的业务数据进行了实验，最后通过数据和图表对分析的结果进行说明，得出划分可疑交易数据的可靠标准，对设计的分析模型通过测试集数据进行评估，并且利用大量数据对所得标准进行了验证以及和相关业务部门进行了意见的交流，证实划分标准符合现实的交易情况及监控要求，从而证实该论文研究设想的可行性与健壮性。

目录

文摘

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第一章绪论

第二章数据挖掘概述

第三章反洗钱知识概述

第四章数据挖掘技术在银行反洗钱监测分析中的应用研究

结论

参考文献

致谢