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KYC与AML特征分层实战案例

共计 30 章节
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01
KYC与AML概述
KYC定义 · AML定义 · KYC与AML的关系
KYCAML
02
特征分层方法论
特征分层的目的 · 分层原则（业务层 · 行为层
特征分层方法论特征分层的目的
03
业务层特征（一）
客户基础信息特征：姓名 · 国籍 · 年龄
业务层特征客户基础信息特征
04
业务层特征（二）
客户风险评级特征：基于规则的评分卡 · 风险等级划分（低/中/高/极高）
业务层特征客户风险评级特征
05
业务层特征（三）
产品与交易类型特征：存款 · 取款 · 跨境汇款
业务层特征产品
06
行为层特征（一）
交易频率与金额特征：日均交易笔数 · 单笔最大金额 · 异常大额交易检测
行为层特征交易频率
07
行为层特征（二）
交易时间与地点特征：夜间交易占比 · 高频异地交易 · IP地址地理围栏
行为层特征交易时间
08
行为层特征（三）
账户行为模式特征：登录频率 · 密码修改频率 · 设备指纹变化
行为层特征账户行为模式特征
09
行为层特征（四）
资金流向特征：资金来源与去向分析 · 循环交易 · 洗钱路径识别
行为层特征资金流向特征
10
网络层特征（一）
社交网络图构建：基于交易对手 · 共用IP · 共用电话的关联图谱
网络层特征社交网络图构建
11
网络层特征（二）
中心度与社区发现：度中心度 · 介数中心度 · Louvain社区检测
网络层特征心度
12
网络层特征（三）
团伙检测特征：闭环交易 · 资金汇聚 · 影子账户识别
网络层特征团伙检测特征
13
特征工程实战（一）
数据清洗与预处理：缺失值处理 · 异常值截断 · 标准化与归一化
特征工程实战数据清洗
14
特征工程实战（二）
特征编码与衍生：One-Hot编码 · WOE编码 · 时间窗口聚合特征
特征工程实战One-Hot
15
特征工程实战（三）
特征选择方法：方差过滤 · 卡方检验 · 基于模型的特征重要性排序
特征工程实战特征选择方法
16
规则引擎与特征分层结合
规则引擎架构 · 规则优先级设计 · 特征阈值动态调整
规则引擎特征分层结合
17
机器学习模型与特征分层（一）
逻辑回归与决策树在KYC/AML中的…
机器学习模型特征分层
18
机器学习模型与特征分层（二）
随机森林与XGBoost在异常交易检…
机器学习模型特征分层
19
机器学习模型与特征分层（三）
图神经网络（GNN）在网络层特征上的…
机器学习模型特征分层
20
实时监控与特征计算
流式计算框架（Flink/Kafka… · 实时特征窗口计算 · 延迟要求
实时监控特征计算
21
案例实战（一）
个人客户KYC准入场景
案例实战KYC
22
案例实战（二）
企业客户AML尽调场景
案例实战AML
23
案例实战（三）
跨境汇款洗钱检测场景
案例实战跨境汇款洗钱检测…
24
案例实战（四）
虚拟货币交易异常检测场景：匿名性特征 · 混币器交易特征
案例实战虚拟货币交易异常…
25
特征存储与特征平台
特征仓库设计 · 特征服务API · 特征血缘管理
特征存储特征平台
26
模型监控与特征漂移
PSI指标 · 特征分布变化检测 · 模型重训练触发机制
模型监控特征漂移
27
合规审计与特征可解释性
SHAP值解释 · 规则回溯 · 监管报告生成
合规审计特征可解释性
28
隐私计算与特征安全
联邦学习在KYC特征共享中的应用 · 差分隐私保护
隐私计算特征安全
29
多模态特征融合
文本（KYC文档OCR） · 图像（身份证照片） · 语音（客服录音）特征融合
多模态特征融合KYC
30
课程总结与未来趋势
AI生成特征 · 合成数据 · 全球监管科技（RegTech）展望
课程总结未来趋势