【摘要】：本文系統(tǒng)回顧了中國商業(yè)銀行反洗錢信息系統(tǒng)的發(fā)展歷程,分析目前反洗錢信息系統(tǒng)建設(shè)現(xiàn)狀,認(rèn)為目前反洗錢信息系統(tǒng)在規(guī)則顯性化、人工依賴度、處理時效性、實時干預(yù)和自學(xué)習(xí)能力等方面存在局限性;結(jié)合國內(nèi)外在新一代智能反洗錢系統(tǒng)方面的最新研究成果,本文對決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和聚類等人工智能識別方法的實現(xiàn)原理、適用場景進(jìn)行了分析和對比研究;針對中國商業(yè)銀行未來智能化反洗錢系統(tǒng)建設(shè),提出了構(gòu)建反洗錢完整生態(tài)環(huán)境、推動產(chǎn)學(xué)研協(xié)同研究、開展數(shù)據(jù)綜合治理等具體實施建議。
[Abstract]:This paper systematically reviews the development course of anti-money laundering information system of Chinese commercial banks, analyzes the current situation of the construction of anti-money laundering information system, and considers that the current anti-money laundering information system is characterized by dominance of rules, artificial dependence and timeliness of handling. There are limitations in real-time intervention and self-learning ability, combined with the latest research results of the new generation of intelligent anti-money laundering system, this paper deals with the decision tree, neural network, The realization principle of artificial intelligence recognition method, such as support vector machine and clustering, is analyzed and compared with the applicable scenarios. In view of the future construction of intelligent anti-money laundering system of Chinese commercial banks, the paper puts forward the construction of a complete ecological environment for anti-money laundering. Promote collaborative research, development of comprehensive data management and other specific implementation recommendations.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院;
【分類號】：F832.2

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2179876