计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (3): 869-872.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.03.0869

• 行业与领域应用 • 上一篇    下一篇

基于有限信息融合的中央银行大额支付系统反洗钱管理模型

王征1,2,彭嘉陵1,2,傅立立1,2,张佳琳3   

  1. 1. 西南财经大学 金融学院，成都611130；
    2. 西南财经大学 经济信息工程学院，成都611130
    3. 哈尔滨商业大学 研究生学院，哈尔滨150028
  • 收稿日期:2013-09-16 修回日期:2013-11-11 发布日期:2014-04-01 出版日期:2014-03-01
  • 通讯作者: 王征
  • 作者简介:王征（1979-），男，新疆五家渠人，副教授，博士，主要研究方向：金融信息处理；彭嘉陵（1985-），男，重庆人，博士研究生，主要研究方向：金融信息处理；傅立立（1984-），女，四川成都人，博士研究生，主要研究方向：行为金融；张佳琳（1979-），女，黑龙江哈尔滨人，副教授，博士，主要研究方向：信息融合。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目;教育部人文社会科学研究青年项目;四川省金融智能与金融工程重点实验室项目

Anti-money laundering management model of central bank high-value payment system based on limited information fusion

WANG Zheng1,2,PENG Jialing1,2,FU Lili1,2,ZHANG Jialing3   

  1. 1. School of Economic Information Engineering, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu Sichuan 611130, China;
    2. School of Finance, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu Sichuan 611130, China;
    3. Graduate School, Harbin University of Commerce, Harbin Heilongjiang 150028, China
  • Received:2013-09-16 Revised:2013-11-11 Online:2014-04-01 Published:2014-03-01
  • Contact: WANG Zheng
  • Supported by:

    National Natural Science Foundation

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摘要：

针对跨行洗钱犯罪的复杂性和协作性，在中央银行大额支付系统(HVPS)框架内，综合有限信息管理新方法，构建了新型的反洗钱管理模型。该模型采用分布式检测点采集排队队列中的洗钱信息，从而对大额支付系统中的协作洗钱犯罪进行整合的动态跟踪。它采用了基于事件的描述方法记录洗钱犯罪过程，应用灰色关联度算法实现大额支付系统中的多检测点信息融合，通过有限信息发掘出大额支付系统中的异常操作行为，最终应用功率谱估计算法实现洗钱犯罪的快速分析与识别。仿真测试结果证明，该模型与传统的反洗钱管理模型相比，洗钱客户覆盖率和发现精确度超过12%以上，而洗钱事件召回率提高了5%以上。从总体来看，该模型具有较高的信息处理效率和处理精度。

关键词: 有限信息, 反洗钱, 大额支付系统, 信息融合, 识别

Abstract:

To deal with the problem of inter-bank money laundering, combined with limited information management methods, a new anti-money laundering model was presented with central bank High-Value Payment System (HVPS) architecture. The proposed model utilized distributed monitor nodes to trace money laundering crimes. And it used event description method to record the crime procedures and so on. A new grey relational information fusion algorithm was invented to integrate multi-monitor information. And an improved power spectral algorithm was proposed to deal with fast data analysis and money laundering recognition operations. The simulation results show that the model has better processing performance and anti-money laundering recognition accuracy than others do. In detail, the model does well in money-laundering client coverage (by 12%), discovery rates (by 12%) and recall rates (by 5%).

Key words: Limited information, Anti money laundering, High value payment system, Information fusion, Recognition

中图分类号: 

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