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反洗钱特征工程与A B测试实践

共计 30 章节
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01
反洗钱概述
洗钱的定义与三阶段（处置 · 离析 · 融合）
反洗钱概述洗钱的定义
02
反洗钱数据基础
交易数据 · 客户数据 · 账户数据
反洗钱数据基础交易数据
03
特征工程总论
特征工程在反洗钱模型中的核心作用 · 特征类型（数值 · 类别
特征工程总论特征工程
04
基础交易特征
交易金额统计（均值 · 方差 · 最大/最小值）
基础交易特征交易金额统计
05
客户画像特征
客户基本信息（年龄 · 职业 · 地域）
客户画像特征客户基本信息
06
时序特征构建
滑动窗口统计（7天/30天累计交易额… · 时间衰减权重 · 交易时间模式（夜间交易占比）
时序特征构建滑动窗口统计
07
聚合特征工程
按客户ID · 对手方ID · IP地址
聚合特征工程ID
08
比率与衍生特征
交易金额与收入比 · 现金交易占比 · 跨境交易占比
比率衍生特征
09
图特征工程
交易网络构建 · 节点中心度（Degree · Betweenness）
图特征工程交易网络构建
10
文本特征提取
交易附注（Memo）的NLP处理 · 关键词提取（如“现金 · 代付”）
文本特征提取Memo
11
特征选择方法
过滤法（方差阈值 · 卡方检验） · 包裹法（递归特征消除RFE）
特征选择方法过滤法
12
特征降维技术
PCA主成分分析 · t-SNE可视化 · AutoEncoder无监督降维在反…
特征降维技术PCA
13
特征存储与管理
特征平台架构（Feature Sto… · 特征回溯（Time Travel） · 特征一致性校验
特征存储管理
14
反洗钱模型概述
规则引擎 vs 机器学习模型 · 常见模型（逻辑回归 · XGBoost
反洗钱模型概述vs
15
A/B测试基础概念
A/B测试定义 · 假设检验（原假设与备择假设） · 显著性水平（p-value）
A/B测试基础概念
16
反洗钱A/B测试的特殊性
样本不平衡问题 · 时间序列依赖 · 业务风险容忍度
A/B反洗钱
17
A/B测试实验设计
分流策略（随机分流 · 分层抽样 · 哈希分桶）
A/B测试实验设计
18
A/B测试指标设计
核心指标（可疑交易捕获率 · 误报率 · 人工审核效率）
A/B测试指标设计
19
A/B测试实施流程
实验平台搭建 · 特征开关（Feature Flag） · 流量分配
A/B测试实施流程
20
A/B测试结果分析
双样本t检验 · Mann-Whitney U检验 · 置信区间计算
A/B测试结果分析
21
反洗钱特征A/B测试案例1
新交易频次特征对模型召回率的影响评估
A/B反洗钱特征
22
反洗钱特征A/B测试案例2
图特征（社区检测）加入后对误报率的影…
A/B反洗钱特征
23
反洗钱特征A/B测试案例3
时序衰减权重特征对模型稳定性的长期效…
A/B反洗钱特征
24
反洗钱模型A/B测试案例
新XGBoost模型 vs 旧规则引…
A/B反洗钱模型
25
A/B测试陷阱与注意事项
网络效应（Network Effec… · 干扰效应（Interference） · 数据窥探（Data Snooping…
A/B测试陷阱
26
特征监控与漂移检测
特征分布漂移（PSI · KS检验） · 模型分数漂移
特征监控漂移检测
27
反洗钱合规与可解释性
模型可解释性（SHAP · LIME） · 监管对黑盒模型的要求
反洗钱合规可解释性
28
端到端反洗钱特征工程Pipeline
从数据采集 · 清洗 · 特征计算
Pipeline端到端反洗钱特征…
29
反洗钱A/B测试平台架构
实验管理后台 · 实时指标看板 · 自动化报告生成
A/B反洗钱
30
课程总结与未来展望
联邦学习在反洗钱中的应用 · 图神经网络趋势 · 实时反洗钱系统
课程总结未来展望