基于RB F神經(jīng)網(wǎng)絡的洗錢交易行為識別研究.pdf

1、當前，洗錢活動日益成為國際社會面臨的一大公害。洗錢是將犯罪所得及其收益通過交易、轉移或轉換等方式加以合法化，以逃避法律制裁的行為。洗錢勢必助長走私、販毒、貪污腐敗、恐怖活動等，嚴重威脅全球經(jīng)濟發(fā)展與國家安全。盡快研究建立反洗錢機制并引進新的科技手段，加大對洗錢犯罪的打擊是金融工作中一項十分重要而緊迫的任務。
　　信息技術的飛速發(fā)展使得金融數(shù)據(jù)呈爆炸性增長，相對于洗錢方式的隱蔽性、專業(yè)性和創(chuàng)新性以及洗錢行為的不確定性與多變性，目前被

2、動、靜止的反洗錢監(jiān)測技術手段仍顯落后，對金融犯罪的打擊還處于人為干預階段。如何分析海量的混合類型屬性甚至半結構化的金融數(shù)據(jù)，如何從大量的金融交易記錄中找到有意義的行為，如何分析這些行為來判定是否具有洗錢的特征，進而對信息化過程中積累的數(shù)據(jù)進行有效的自動分析和處理，這就促進了數(shù)據(jù)挖掘新學科與技術的形成。
　　隨著洗錢行為對社會的危害日益明顯，各國政府和國際社會對反洗錢的認識水平普遍提高，越來越意識到反洗錢的重要性、復雜性、緊迫性和長

3、期性。反洗錢就是針對洗錢的各種方式，設計相應的監(jiān)測方法，及時發(fā)現(xiàn)可疑交易，交給反洗錢部門做進一步的調查。
　　本文力圖吸收和發(fā)展國內外有關洗錢交易行為識別的最新研究成果，針對傳統(tǒng)的基于規(guī)則或指導性的知識發(fā)現(xiàn)所存在的弊端，即：缺乏客觀性，高度依賴于特定領域以及較難獲得新型知識模式。本文以探求科學有效的大額交易報告標準提取方法和可疑交易信息發(fā)現(xiàn)與識別方法為目標，在分析和比較多種可疑洗錢交易行為識別算法的基礎上，利用不易規(guī)避、標準動態(tài)變