本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的可疑金融交易賬戶識(shí)別研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 ID3 可疑金融交易 反洗錢 識(shí)別 研究

【摘要】：洗錢是現(xiàn)代中國(guó)乃至全球的一大公害,犯罪活動(dòng)縱容了整個(gè)大環(huán)境的犯罪風(fēng)氣,擾亂了金融秩序,損害國(guó)家形象。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷推進(jìn)和全球金融市場(chǎng)日益健壯,反洗錢已經(jīng)成為世界范圍內(nèi)包括金融等所有行業(yè)的關(guān)鍵研究。目前從法律上對(duì)抗洗錢對(duì)策主要依靠金融機(jī)構(gòu)向法院等司法機(jī)關(guān)和政府機(jī)構(gòu)的報(bào)告,也就是大額與可疑交易報(bào)告。我國(guó)目前的數(shù)據(jù)報(bào)告現(xiàn)狀存在海量數(shù)據(jù)、誤報(bào)率高、固定閾值容易被不法分子規(guī)避、判定模糊、學(xué)習(xí)能力較低等問(wèn)題。本文的主要目的就是在目前的反洗錢報(bào)告制度的基礎(chǔ)上,提出一種基于決策樹(shù)的不易規(guī)避、判定動(dòng)態(tài)變化、可學(xué)習(xí)的可疑金融交易賬戶識(shí)別方向,這對(duì)各行業(yè)反洗錢工作具有重要意義,同時(shí)也符合全球反洗錢研究的發(fā)展趨勢(shì)。決策樹(shù)是數(shù)據(jù)挖掘中的重要研究方面之一,它分析各種海量的、復(fù)雜的、含噪聲的數(shù)據(jù),為反洗錢工作者提供了有效的指導(dǎo)。決策樹(shù)在反洗錢工作中的可疑金融交易賬戶的識(shí)別上是比較有效的數(shù)據(jù)挖掘方式,找到關(guān)鍵決策屬性也對(duì)該算法的實(shí)際有效性起到重要決定作用,對(duì)今后反洗錢工作意義重大�；谀壳靶问�,本文開(kāi)篇大致介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的歷程發(fā)展及趨勢(shì),然后從技術(shù)分析角度對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的重要技術(shù)之一——決策樹(shù)分類作了一個(gè)大概的介紹,主要分析了在實(shí)際應(yīng)用中具有代表性的ID3決策樹(shù)算法,分析了其主要優(yōu)缺點(diǎn)。最終運(yùn)用該算法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了可疑金融交易賬戶洗錢風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,通過(guò)挖掘分析得到評(píng)估洗錢風(fēng)險(xiǎn)的決策樹(shù),基于真實(shí)數(shù)據(jù)詳細(xì)說(shuō)明了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、計(jì)算信息增益、生成決策樹(shù)、結(jié)果展示的具體過(guò)程,經(jīng)過(guò)測(cè)試后達(dá)到了較好的分類效果,并為今后更深入的研究提出方向建議。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 ID3 可疑金融交易 反洗錢 識(shí)別 研究
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F832.2;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 研究的內(nèi)容及目的14
• 1.4 研究的思路14-15
• 1.5 研究的創(chuàng)新點(diǎn)15
• 1.6 本章小結(jié)15-16
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)綜述及其在銀行領(lǐng)域中的應(yīng)用16-28
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)及步驟16-20
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念16
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)16-17
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程與步驟17-20
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢(shì)20
• 2.3 數(shù)據(jù)分類20-21
• 2.4 決策樹(shù)分類算法21-24
• 2.4.1 決策樹(shù)的生成22-23
• 2.4.2 決策樹(shù)算法小結(jié)23-24
• 2.5 數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)中的應(yīng)用24-25
• 2.5.1 可疑金融交易概念24-25
• 2.5.2 數(shù)據(jù)挖掘在銀行可疑金融交易識(shí)別中的應(yīng)用25
• 2.6 其他可用的挖掘方法概述25-27
• 2.6.1 關(guān)聯(lián)分析25-26
• 2.6.2 BIRCH聚類算法26-27
• 2.6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27
• 2.7 本章小結(jié)27-28
• 第3章 ID3決策樹(shù)算法研究28-33
• 3.1 簡(jiǎn)介28-30
• 3.1.1 傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法28-29
• 3.1.2 可視化技術(shù)29
• 3.1.3 決策樹(shù)的應(yīng)用29
• 3.1.4 ID3決策樹(shù)算法29-30
• 3.2 ID3算法30-32
• 3.2.1 ID3算法基本思想30
• 3.2.2 ID3算法描述30-31
• 3.2.3 ID3算法的評(píng)價(jià)31-32
• 3.3 本章小結(jié)32-33
• 第4章 可疑金融交易賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型33-43
• 4.1 模型的提出33-34
• 4.2 模型概況34-36
• 4.3 數(shù)據(jù)清洗及預(yù)處理36-42
• 4.3.1 交易頻度的處理36-37
• 4.3.2 交易金額的處理37-38
• 4.3.3 銀行評(píng)級(jí)的處理38-39
• 4.3.4 貸款額度的處理39
• 4.3.5 所屬行業(yè)規(guī)模的處理39-41
• 4.3.6 預(yù)處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)41-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第5章 可疑金融交易賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)43-52
• 5.1 需求分析43
• 5.2 模型設(shè)計(jì)43-47
• 5.3 模型輸出及分析47-48
• 5.4 模型測(cè)試及分析48-51
• 5.5 本章小結(jié)51-52
• 第6章 結(jié)論及改進(jìn)措施52-54
• 6.1 結(jié)論52-53
• 6.2 建議53-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 致謝57-58
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文情況58

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