【摘 要】
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反洗钱研究是金融领域的重要课题,全球每年非法洗钱数额约占世界各国GDP总和的2%至5%,并且每年都在以近千亿美元的数额不断增加。洗钱活动掩饰了非法资金的来源和去向,让犯罪团伙在交易幕后保持活跃,同时导致了严重的下游效应,造成金融体系受损。本文提出一种基于复杂网络分析的智能识别模型,自动识别可疑洗钱行为。首先基于风控经验和时序算法从多个维度进行个体特征的构造,然后基于复杂网络分析进行网络特征的构造,
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反洗钱研究是金融领域的重要课题,全球每年非法洗钱数额约占世界各国GDP总和的2%至5%,并且每年都在以近千亿美元的数额不断增加。洗钱活动掩饰了非法资金的来源和去向,让犯罪团伙在交易幕后保持活跃,同时导致了严重的下游效应,造成金融体系受损。本文提出一种基于复杂网络分析的智能识别模型,自动识别可疑洗钱行为。首先基于风控经验和时序算法从多个维度进行个体特征的构造,然后基于复杂网络分析进行网络特征的构造,最后将个体特征与网络特征结合起来,共同输入到机器学习模型中训练,对可疑洗钱交易进行预测。本文提出的个体特征与网络特征相结合的特征构造方法不仅对交易账户的个体特征加以考虑,同时利用了基于账户交易形成的交易网络中隐含的关联信息,实现了反洗钱策略的智能化。本文通过多项性能指标对识别模型效果进行评估,对个体特征和网络特征对模型预测结果的影响进行比较和分析,并且对特征重要性和上采样技术对模型识别效果进行分析和讨论。本文方法应用于开源AMLSim生成的数据集上,实验结果表明通过使用网络特征,识别模型的各项性能指标都得到了提升,尤其是召回率提升了接近10%以上。其中XGBoost在召回率和F1值上表现最佳,总体优于其他模型。
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