發(fā)布時間：2020-04-03 07:03

【摘要】：洗錢犯罪行為對現(xiàn)在的金融體系影響越來越大,它不僅對金融行業(yè)本身有著巨大的危害,對我們的經(jīng)濟建設(shè)和社會穩(wěn)定也有著非常大的影響。在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中,由于行業(yè)發(fā)展快速、業(yè)務(wù)模式靈活多變、身份識別難度大、風(fēng)險控制措施缺乏等因素,使得洗錢風(fēng)險較傳統(tǒng)金融行業(yè)更為嚴(yán)峻。如何利用互聯(lián)網(wǎng)金融本身的技術(shù)和數(shù)據(jù)優(yōu)勢,更好的控制洗錢風(fēng)險是隨著互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展所需要解決的一大難題。本文通過梳理國內(nèi)外已有的先進(jìn)反洗錢經(jīng)驗和技術(shù),并結(jié)合自身在互聯(lián)網(wǎng)金融工作中的實際經(jīng)驗及對先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)化,總結(jié)研究出一套對中國互聯(lián)網(wǎng)金融用戶身份識別和洗錢風(fēng)險防控的有效方法,在充分利用互聯(lián)網(wǎng)金融在數(shù)據(jù)和技術(shù)優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)用戶身份的識別和洗錢風(fēng)險的防控。此外,本文以第三方支付機構(gòu)為例,詳細(xì)描述了互聯(lián)網(wǎng)金融在大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、風(fēng)險識別等整套風(fēng)險防控體系,給互聯(lián)網(wǎng)金融同行提供洗錢風(fēng)險防控方面的經(jīng)驗和借鑒。
【圖文】：

圖５－３邋ＧＢＤＴ模型訓(xùn)練結(jié)果對樣本的預(yù)測效果－ＫＳ逡逑

邐表５－７新加關(guān)系特征后部分閾值分?jǐn)?shù)閾值下的命中率和召回率值邐逡逑預(yù)測分閾值邐稽核人數(shù)邐真實命中邐錯誤命中邐命中率邐召回率逡逑０．９邐８３邐８２邐Ｉ邐９８．８％邐３＾０％逡逑０．８邐２２７邐２１３邐１４邐９３．８％邐７．８％逡逑０．７邐３７９邐３３８邐４１邐８９．２％邐１２．３％逡逑０．６邐５５８邐４６５邐９３邐８３．３％邐１７．０％逡逑０．５邐７６５邐５８６邐１７９邐７６．６％邐２１．４％逡逑新加三個關(guān)系類特征（ｔ0Ｐ５交易對手上報個數(shù)、交易對手因錢莊被上報客戶數(shù)、同逡逑設(shè)備ＴＯＰ５上報客戶數(shù)）后，ＡＵＣ０．９７３３，邋ＫＳ８６．０５％，較基礎(chǔ)模型有一定的提升。且逡逑在取預(yù)測分閾值相同的結(jié)果下，，命中率基本一致，但是召回率較基礎(chǔ)模型提升５０％以逡逑上。逡逑
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F832.2;F724.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2613098