数据挖掘技术识别可疑洗钱交易行为模式研究

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

	作者：郝建军 ; 翟岁兵 ; 刘冬 ; 付向艳 关键词：数据挖掘技术 ; 洗钱交易 ; 模式 中文刊名：DNZS 英文刊名：Computer Knowledge and Technology 机构：陕西服装工程学院信息工程学院; 出版日期：2016-06-27 14:43 出版单位：电脑知识与技术 年：2016 期：v.12 基金：2014年陕西省教育厅2014年科学研究计划(项目编号:14JK2005)资助 语种：中文; 页：DNZS201614087 页数：3 CN：14 ISSN：34-1205/TP 分类号：210-211+221

摘要

洗钱就是通过犯罪手段实现金钱合法化。而且洗钱犯罪还维系了其他的犯罪行为,也是维持犯罪之生命线。洗钱活动对正常经济与金融秩序造成扰乱,危害社会安全,尤其通过洗钱还助长了腐败风气蔓延。而数据挖掘技术能够快速处理大量的金融数据,识别可疑洗钱行为,让反洗钱过程的结构更加简单、更具有效率。该文阐述数据挖掘技术的流程,以聚类算法与具备孤立点的挖掘算法构建了CBLOF算法,在此基础上形成识别可疑洗钱行为模式方法,为防范洗钱交易提供参考依据。
        

引文

[1]李果仁.反洗钱的现状与对策研究[J].广东经济管理学院学报,2014(1).
    [2]谭德彬,陈藻.基于数据挖掘技术的银行反洗钱系统[J].国金融电脑,2013(7).
    [3]汤俊.基于客户行为模式识别的反洗钱数据监测与分析体系[J].中南财经政法大学学报,2015(4).
    [4]胡秋灵,姚文辉,宋晓萌.聚类分析方法在反洗钱应用中的优先序研究[J].华南金融电脑,2015(11).
    [5]黎金玲.基层金融部门反洗钱工作存在的问题与对策[J].武汉金融,2016(3).