銀行客戶異常交易行為的智能識別系統研究.pdf

1、隨著近年來我國經濟的高速發(fā)展，各大金融機構的規(guī)模和業(yè)務量也呈現高速發(fā)展的態(tài)勢。各金融機構積累了大量客戶信息和交易信息等客戶數據，隨著數據挖掘技術的應用不斷得到推廣，針對提高管理水平，降低經營風險及加強客戶管理和營銷能力的客戶信息挖掘已成為金融機構數據挖掘的重要研究內容，其中客戶異常交易行為的識別正是降低金融機構經營風險的一個重要研究方向。
　　按照監(jiān)管機構的要求，各商業(yè)銀行應當建立自身的客戶異常交易行為監(jiān)測系統，以降低客戶利用銀行

2、等金融機構從事洗錢、欺詐等犯罪行為的發(fā)生。因此，自2006年開始各大商業(yè)銀行均已經建立了相應的系統識別客戶異常交易。這些系統絕大部分是按照監(jiān)管機構的要求，制定相應的異常交易判斷標準，所有符合標準的交易均作為異常交易呈現給業(yè)務人員手工進行判斷。隨著經濟的發(fā)展，銀行交易量猛增，且異常交易行為本身也變得越來越復雜多樣，原有的監(jiān)測系統已經難以滿足當前風險管理的需要。
　　本文以當前的客戶異常交易行為監(jiān)測系統為基礎，結合銀行以風險為導向的風

3、險管理原則，提出系統改進方案，改變以往以規(guī)則為本的監(jiān)測管理方式，向以風險為本的風險管理方式轉變。首先，本文針對目前的各大金融機構的客戶異常交易行為監(jiān)測系統的運行模式以及主要的客戶關系管理模式進行深入研究，提出當前系統存在的一些缺陷和管理不足，提出基于數據挖掘的智能化監(jiān)測識別系統；其次，本文介紹了該智能識別系統主要業(yè)務需求和總體架構設計，并著重介紹了系統中應用的關聯規(guī)則挖掘算法以及其他應用模型。通過研究以往被反洗錢專業(yè)人士確認過的涉嫌重大