本文選題：反洗錢　切入點：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)　出處：《新金融》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文簡述了國內(nèi)外反洗錢的現(xiàn)狀和我國銀行業(yè)面臨的挑戰(zhàn),梳理了反洗錢的理論研究成果。針對傳統(tǒng)統(tǒng)計技術(shù)提高銀行業(yè)反洗錢能力斥資大和效率低的不足,本文在紅旗指標(biāo)的基礎(chǔ)上探索了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在反洗錢領(lǐng)域的應(yīng)用,為進(jìn)一步實踐i Group學(xué)習(xí)方法和i Detect識別方法奠定了研究基礎(chǔ),從而為提升反洗錢效率提供了新的思路,更加適應(yīng)于現(xiàn)代金融的發(fā)展和監(jiān)管的要求。
[Abstract]:In this paper, the current situation of anti-money laundering at home and abroad and the challenges faced by the banking industry in China are briefly introduced, and the theoretical research results of anti-money laundering are combed, aiming at the shortcomings of the traditional statistical technology in improving the anti-money laundering ability of the banking industry, such as large investment and low efficiency. Based on the red flag index, this paper explores the application of data mining technology in the field of anti-money laundering, which lays a research foundation for the further practice of I Group learning method and I Detect recognition method, and thus provides a new way of thinking for improving the efficiency of anti-money laundering. More suitable for the development of modern finance and regulatory requirements.
【作者單位】： 上海社會科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所;上海社會科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心;
【分類號】：F831.2;TP311.13

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本文編號：1566237