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AML特征分层与风险控制教程

共计 30 章节
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01
AML概述
反洗钱(AML)的定义 · 洗钱三阶段(处置 · 离析
AML反洗钱
02
AML风险控制基础
风险为本原则(RBA) · 客户尽职调查(CDD) · 交易监控
AML风险控制基础
03
AML特征工程导论
特征工程在AML中的重要性 · 特征与规则/模型的关系 · 特征的生命周期管理
AML特征工程导论
04
特征分层体系
特征分层的目的与原则 · 分层维度(数据源层 · 业务逻辑层
特征分层体系特征分层的目的
05
数据源层特征
内部数据(客户信息 · 账户信息 · 交易流水)
数据源层特征内部数据
06
基础属性特征
客户基础属性(年龄 · 国籍 · 职业
基础属性特征客户基础属性
07
交易行为特征(一)
交易频次特征(日/周/月交易笔数 · 交易间隔) · 交易金额特征(单笔金额
交易行为特征交易频次特征
08
交易行为特征(二)
交易对手特征(对手数量 · 对手地域分布 · 对手行业分布)
交易行为特征交易对手特征
09
时间序列特征
交易时间模式(夜间交易 · 节假日交易) · 时间序列统计量(均值
时间序列特征交易时间模式
10
网络关系特征
资金流转网络图 · 交易对手关联度 · 社区发现特征
网络关系特征资金流转网络图
11
风险标签与目标变量
已知洗钱案例标签 · 监管处罚标签 · 内部调查标签
风险标签目标变量
12
特征工程方法论
特征构建(聚合 · 变换 · 组合)
特征工程方法论特征构建
13
特征重要性评估
基于树模型的特征重要性 · 基于SHAP值的特征解释 · 特征相关性分析与多重共线性处理
特征重要性评估基于树模型的特征…
14
特征监控与漂移检测
特征分布漂移(PSI · KS检验) · 特征缺失率监控
特征监控漂移检测
15
风险控制策略框架
规则引擎 · 评分卡模型 · 机器学习模型
风险控制策略框架规则引擎
16
规则引擎设计
规则的定义与分类(阈值规则 · 组合规则 · 时序规则)
规则引擎设计规则的定义
17
评分卡模型
评分卡原理(WOE编码 · IV值) · 评分卡构建流程
评分卡模型WOE
18
机器学习模型在AML中的应用
逻辑回归 · 决策树 · 随机森林
AML机器学习模型
19
模型训练与验证
训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证 · 模型评估指标(召回率
模型训练验证
20
模型可解释性
全局解释与局部解释 · LIME · SHAP
模型可解释性全局解释
21
实时风险控制
实时交易监控架构 · 流式计算(Flink/Spark S… · 实时特征计算与规则匹配
实时风险控制实时交易监控架构
22
批量风险控制
离线批处理架构 · 日终/周终风险扫描 · 批量特征计算与模型评分
批量风险控制离线批处理架构
23
案例研究一
基于交易频次与金额的异常检测——构建… · 识别疑似拆分交易
案例研究一基于交易频次
24
案例研究二
基于网络关系的洗钱团伙识别——利用图…
案例研究二基于网络关系的洗…
25
案例研究三
基于时间序列的账户行为突变检测——使…
案例研究三基于时间序列的账…
26
风险控制效果评估
混淆矩阵 · 误报率与漏报率 · 成本效益分析
风险控制效果评估混淆矩阵
27
AML合规与审计
监管合规要求 · 模型审计流程 · 特征与规则文档化
AML合规
28
特征与模型迭代
A/B测试框架 · 冠军/挑战者策略 · 模型退役与更新机制
特征模型迭代
29
AML系统架构设计
数据管道 · 特征存储(Feature Store… · 规则引擎
AML系统架构设计
30
未来趋势
联邦学习在AML中的应用 · 隐私计算 · 图计算
未来趋势AML