报告

大数据分析在反洗钱监测中的应用

摘要

2021年1月,中国人民银行反洗钱局发布《法人金融机构洗钱和恐怖融资风险自评估指引》(以下简称《指引》),该指引旨在引导法人金融机构深入实践“风险为本”方法,加强反洗钱和反恐怖融资工作,并有效预防洗钱及相关违法犯罪活动。该指引将是未来一段时间内法人金融机构深化反洗钱工作的纲领性文件,也是中国人民银行衡量法人金融反洗钱管理“有效性”的最低标准。在落实指引的过程中,提升反洗钱监测有效性成为关键因素。随着金融创新的发展,洗钱已经不再是传统意义上的低级犯罪,演变成高智商高科技的犯罪,由于现在可以利用的金融工具越来越多,洗钱也变得具有复杂性和隐蔽性特点。只是单纯地加强对银行工作人员的培训就远远不够,建立智能化的反洗钱信息系统逐渐成为反洗钱工作不可缺少的技术基础。本报告针对目前反洗钱传统专家型监测规则监测准确性不足、更新较为滞后,导致监测有效性较低的问题,提出通过运用人工智能技术,建立反洗钱人工智能监测模型,以提升反洗钱可疑交易监测的准确性。

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报告目录

  • 一 业内反洗钱监测报告工作的现状
  • 二 反洗钱可疑交易监测中存在的问题
    1. (一)在反洗钱可疑交易数字化监测实现方面,业内反洗钱系统的数据治理工作水平仍有待提升
    2. (二)在反洗钱系统可疑交易建模方面,基于专家经验建模的方式难以满足大数据时代的信息挖掘和预测分析要求
  • 三 大数据技术应用于反洗钱监测研究
    1. (一)建立反洗钱数据治理长效机制
      1. 1.建立反洗钱数据标准规范
      2. 2.系统需要审核嵌入信息系统洗钱风险评估
      3. 3.建立反洗钱数据质量后评估机制
    2. (二)人工智能技术应用于反洗钱监测
      1. 1.有监督模型
      2. 2.无监督模型
      3. 3.基于知识图谱的GCN监测模型
  • 四 加强利用大数据分析反洗钱监测建设的思考与建议
    1. (一)建立反洗钱科技业务复合型人才反洗钱团队
    2. (二)加大数据引入力度,优化数据标签,进行客户行为全景描绘
    3. (三)探索尝试深度学习算法在反洗钱等领域的应用

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