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本课程属于：016-AML交易监测与可疑交易识别 智能金融与金融工程 · 共 16 门相关课程，组合学习更完整。
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AML客户风险与交易风险联合评分实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=AML客户风险与交易风险联合评… · 学习目标 · 整体框架与实战价值
课程导入AML
02
反洗钱基础
目标=洗钱三阶段 · AML监管体系 · 客户尽职调查CDD与交易监控的基本概…
反洗钱基础目标=洗钱三阶段
03
客户风险评分概述
目标=客户风险因素分类 · 风险等级划分 · 评分模型的基本逻辑与常见误区
客户风险评分概述目标=客户风险因…
04
交易风险评分概述
目标=交易风险因素分类 · 异常交易识别 · 评分模型的基本逻辑与常见误区
交易风险评分概述目标=交易风险因…
05
联合评分必要性
目标=客户风险与交易风险分离的局限 · 联合评分优势 · 监管期望与行业趋势
联合评分必要性目标=客户风险
06
数据基础与治理
目标=客户静态数据 · 交易动态数据 · 外部名单数据
数据基础治理
07
客户风险指标设计
目标=地域 · 职业 · 行业
客户风险指标设计目标=地域
08
交易风险指标设计
目标=金额 · 频率 · 对手方
交易风险指标设计目标=金额
09
评分卡构建方法
目标=WOE · IV · 逻辑回归
评分卡构建方法WOE
10
机器学习评分方法
目标=决策树 · 随机森林 · XGBoost
机器学习评分方法目标=决策树
11
联合评分模型架构
目标=客户风险分与交易风险分的融合策… · 加权 · 串联
联合评分模型架构目标=客户风险分
12
规则与模型结合
目标=专家规则 · 阈值设定 · 模型评分与规则引擎的协同实战
规则模型结合
13
风险等级映射
目标=评分到高 · 中 · 低风险的映射方法
风险等级映射目标=评分到高
14
模型验证与评估
目标=AUC · KS · PSI
模型验证评估
15
模型监控与迭代
目标=数据漂移 · 概念漂移 · 定期重训
模型监控迭代
16
可疑交易报告生成
目标=联合评分触发STR的流程 · 证据链整理 · 报告撰写与提交要点
可疑交易报告生成STR
17
案例实战一
目标=银行零售客户联合评分建模全流程…
案例实战一目标=银行零售客…
18
案例实战二
目标=对公客户与复杂股权结构下的联合…
案例实战二目标=对公客户
19
案例实战三
目标=跨境交易与虚拟货币场景的联合评…
案例实战三目标=跨境交易
20
案例实战四
目标=保险 · 证券 · 支付机构联合评分差异化设计与落地
案例实战四目标=保险
21
模型可解释性与合规
目标=SHAP · LIME · 监管解释要求
模型可解释性合规
22
系统与工程化
目标=评分引擎架构 · 实时与批量评分 · API集成
系统工程化
23
隐私与安全
目标=数据脱敏 · 联邦学习 · 隐私计算在联合评分中的合规应用
隐私安全
24
常见问题与陷阱
目标=数据缺失 · 样本不平衡 · 过拟合
常见问题陷阱
25
团队协作与流程
目标=业务 · 数据 · 模型
团队协作流程
26
监管检查应对
目标=联合评分文档 · 模型验证报告 · 审计追踪与监管问询准备
监管检查应对目标=联合评分文…
27
前沿趋势
目标=AI大模型 · 图神经网络 · 实时图计算在AML联合评分中的探索
前沿趋势AI
28
综合实战项目
目标=从需求分析到模型部署的端到端联…
综合实战项目目标=从需求分析…
29
课程总结与复盘
目标=核心知识点回顾 · 方法论提炼 · 常见错误总结与持续学习路径
课程总结复盘
30
认证与能力提升
目标=相关AML认证 · 进阶学习资源 · 职业发展建议与社区参与
认证能力提升