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可疑交易监测模型设计与优化

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 可疑交易监测在反洗钱（AML）中的核…
课程导入学习目标
02
监管框架与合规要求
国内外反洗钱法规（如FATF · 中国央行3号令） · 可疑交易报告（STR）义务
监管框架合规要求
03
可疑交易基础概念
可疑交易的定义 · 特征 · 常见类型（如拆分交易
可疑交易基础概念可疑交易的定义
04
数据基础与特征工程
交易数据 · 客户数据 · 账户数据的结构
数据基础特征工程
05
规则引擎与阈值设定
传统规则模型（如金额阈值 · 频率规则 · 黑名单匹配）的设计原则
规则引擎阈值设定
06
机器学习模型入门
监督学习（逻辑回归 · 随机森林 · XGBoost）与无监督学习（孤立森…
机器学习模型入门监督学习
07
模型特征选择与重要性分析
特征筛选方法（过滤式 · 包裹式 · 嵌入式）
模型特征选择重要性分析
08
样本不均衡处理
可疑交易样本稀少问题 · 过采样（SMOTE） · 欠采样
样本不均衡处理可疑交易样本稀少…
09
模型训练与验证
训练/验证/测试集划分 · 交叉验证 · 评估指标（精确率
模型训练验证
10
时间序列与行为序列建模
利用交易时间序列 · 序列模式挖掘（如频繁项集 · 马尔可夫链）捕捉异常行为演变
时间序列行为序列建模
11
图神经网络与关联分析
基于客户/账户/交易网络图 · 使用社区发现 · 图嵌入（GraphSAGE
图神经网络关联分析
12
实时监测与流式模型
在线学习 · 滑动窗口特征 · 流式异常检测（如Streaming…
实时监测流式模型
13
模型可解释性与合规审计
LIME · SHAP · 规则提取
模型可解释性合规审计
14
模型部署与系统集成
模型上线流程 · API服务 · 批处理与实时计算架构（如Kafka
模型部署系统集成
15
模型监控与漂移检测
性能监控（PSI · KS） · 数据漂移与概念漂移检测
模型监控漂移检测
16
案例实战
零售银行场景 · 识别个人账户拆分交易 · 并完成特征工程与评估
案例实战零售银行场景
17
案例实战
对公业务场景：针对企业客户 · 利用图模型识别空壳公司资金循环 · 关联交易
案例实战对公业务场景
18
案例实战
跨境支付场景：结合SWIFT报文数据 · 设计监测模型识别跨境洗钱风险 · 处理时区
案例实战SWIFT
19
案例实战
虚拟货币交易场景：针对加密货币交易 · 设计异常检测模型 · 处理匿名性
案例实战虚拟货币交易场景
20
模型优化策略
超参数调优（网格搜索 · 贝叶斯优化） · 集成学习（Stacking
模型优化策略超参数调优
21
业务规则与机器学习融合
如何将专家规则嵌入模型（如规则作为特… · 后处理过滤） · 平衡可解释性与性能
业务规则机器学习融合
22
模型评估的行业标准
监管对模型验证的要求（如模型风险管理… · 内部审计流程 · 第三方验证方法
模型评估的行业标…监管对模型验证的…
23
常见陷阱与误区
过拟合 · 数据泄漏（如未来信息泄漏） · 样本选择偏差
常见陷阱误区
24
数据质量与治理
数据缺失 · 重复 · 错误处理
数据质量治理
25
模型公平性与伦理
避免歧视性特征（如地域 · 种族） · 公平性评估指标
模型公平性伦理
26
前沿技术探索
深度学习（LSTM · Transformer） · 强化学习
前沿技术探索LSTM
27
实战项目
从零构建一个可疑交易监测模型 · 数据准备 · 特征工程
实战项目从零构建一个可疑…
28
模型文档与报告撰写
编写模型开发文档 · 验证报告 · 监管报送材料
模型文档报告撰写
29
课程总结与知识体系梳理
回顾核心知识点 · 技能树 · 常见问题解决方案
课程总结知识体系梳理
30
综合考核与进阶路径
设计一个综合案例（多场景混合） · 完成模型设计 · 优化与答辩
综合考核进阶路径