随着近年来互联网的发展,网络赌博洗钱作为一种新兴的洗钱方式逐渐引起商业银行反洗钱监测分析人员的关注,它具有涉及人员广泛、资金划转迅速、服务器架设在境外等特征。涉嫌网络赌博洗钱的客户呈现爆发式增长,为商业银行反洗钱监测分析带来困难,商业银行为避免漏报、迟报可疑交易报告以及从自身声誉风险角度考虑,积极寻求网络赌博洗钱的有效监测分析方法。在数据挖掘的基础上,采用适合的机器学习算法模型能有效解决商业银行在网络赌博洗钱风险监测过程中面临的人力、物力紧张问题。本文对国内、国外的数据挖掘基本现状进行分析,结合国内外反洗钱工作状况,分析日常工作中常用的数据挖掘方法及其适用性,剖析网络赌博洗钱特征,找出逻辑回归、判别分析、随机森林和XGBoost模型适用于当前商业银行的反洗钱数据监测。再以国内某商业银行重庆分行3个月的客户数据为基础,对数据进行空值及缺失值处理、多重共线性处理、变量重要性分析等预处理后,采用逻辑回归、判别分析、随机森林、XGBoost模型对数据进行实证分析。通过混淆矩阵、模型准确率、召回率等指标判断模型效能,并使用ROC曲线或10折交叉验证结果数据直观地展示模型拟合效果。通过实证结果的对比分析,本文认为在该商业银行反洗钱监测分析过程中,随机森林模型能够有效实现网络赌博洗钱客户的分类及预测,比逻辑回归、判别分析、XGBoost的分类预测效果更有效,能够为商业银行更好地实现网络赌博洗钱风险的监测分析提供参考标准和决策依据。