數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行反洗錢領(lǐng)域中的應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，簡稱DM)是近年來人工智能、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前，DM的研究涵蓋了多個領(lǐng)域的多種知識發(fā)現(xiàn)方法，已經(jīng)能夠發(fā)現(xiàn)時間序列規(guī)則、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、聚類規(guī)則等多種知識類型。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟和迅猛發(fā)展，基于WEB的DM也是最新的熱門研究領(lǐng)域。 本文的研究內(nèi)容著重于DM在銀行反洗錢中的應(yīng)用這一課題。 目前銀行已積累了大量的客戶交易數(shù)據(jù)，但對于數(shù)據(jù)的使用主要仍是結(jié)構(gòu)化查詢和統(tǒng)計(jì)，對于D

2、M在金融中的應(yīng)用，也只針對客戶關(guān)系管理、分析和預(yù)測金融市場等有限的幾個范圍。而另一方面，洗錢活動日益猖獗，嚴(yán)重威脅全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國家安全，這一問題已經(jīng)愈發(fā)顯得突出和急需解決，但反洗錢技術(shù)手段仍顯落后，對金融犯罪的打擊還處于人為干預(yù)階段，仍未見有成熟的DM技術(shù)應(yīng)用于其中。 本文目的是研究DM在反洗錢領(lǐng)域中的應(yīng)用，探索一個適用于反洗錢的洗錢風(fēng)險評估模型，促進(jìn)反洗錢自動化的研究與發(fā)展。 本文首先簡要介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展歷程