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参赛单位：慧安金科（北京）科技有限公司

案例名称：洗钱团伙识别解决方案

案例简介：

随着数据挖掘和机器学习方法在各个领域的应用，通过模型实现智能数据分析来判断个人和企业的团伙洗钱嫌疑程度已经成为一种新的趋势。《慧安金科洗钱团伙识别解决方案》通过自主研发的主动式机器学习技术，综合运用人工智能、自然语言处理、时序分析、图计算等国际前沿技术，深度挖掘海量数据的内在关系，从成千上万的特征上进行全方位行为和关联分析，以识别账户之间不正常的行为和关联的异常，寻找可疑的相关性，提高洗钱可疑交易识别的覆盖率，帮助机构全面提升反洗钱工作的有效性。

创新技术/模式应用：

1、提升有效性，弥补当前系统的不足

自主研发的主动式机器学习技术算法融合了聚类分析、关联分析、图计算等技术。在不依赖的标签数据的情况下，使用异常检测的技术，直接从关联关系、交易网络进行团伙异常检测；同时该算法模型可以利用少量洗钱标签，将图的关系结构信息和客户本身的交易行为相结合，精准地识别出隐藏在海量正常客户中的狡猾洗钱分子。

2、利用新技术提高反洗钱覆盖率，整体提高反洗钱能力

1）提前预警潜伏、隐藏而狡猾的洗钱客户，为客户的洗钱风险评级提供更多的依据，为反洗钱中的KYC工作提供巨大的价值；

2）检测专业团伙的协同洗钱作案，防范群体性攻击风险，降低金融业务工作中的系统性风险。

3、解释性更强，大幅提高人工审核效率

结合点边形式的前端展示，清晰展示团伙的关联关系，并且配有团伙特征描述，使模型结果的解释性更强，帮助反洗钱专家同时审核团伙多个成员，提升审核效率。

项目效果评估：

创新性地探索在客户发生洗钱交易前对风险客户实施预警和管控，通过自主在研发的主动式机器学习技术深度提高已有数据中的价值，将单个可疑交易案宗识别升级为网络状可疑交易和案宗识别，丰富机构的风控合规手段的同时，大幅提高机构反洗钱的工作效率。

1、精准定位可疑案宗，对反洗钱案宗进行精准筛选，进一步缩小可疑案宗范围，提高审核效率。

2、智能反洗钱特征挖掘，辅助反洗钱案宗审核。

[Source]

本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

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