【摘 要】
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由于金融交易的频繁性,在反洗钱过程中需要分析和处理海量的数据,加剧了反洗钱的难度。通过将美国与欧洲的可疑金融交易识别模式相结合的方式应用到我国大额可疑金融交易报告
【机 构】
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中南财经政法大学 武汉 430074
【出 处】
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第三届全国软件测试会议与移动计算、栅格、智能化高级论坛
论文部分内容阅读
由于金融交易的频繁性,在反洗钱过程中需要分析和处理海量的数据,加剧了反洗钱的难度。通过将美国与欧洲的可疑金融交易识别模式相结合的方式应用到我国大额可疑金融交易报告制度中,通过数据预处理发现可疑大额金融交易,并与客户自身以及参照组及其他因素的类比给出对该客户的金融交易可疑度的综合量化,从而得出量化高可疑度的金融交易。希望能在不降低洗钱账户遗漏率的基础上提高上报数据的可信度、减少上报数量,完善数据报告制度。
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