【摘 要】
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2020年新冠疫情席卷全球,全国人民积极响应“宅家抗疫”的号召,使得网络金融蓬勃发展,但有不少犯罪团伙借此机会以网络游戏或网络投资的名义,行网络诈骗或网络小额赌博之实.2020年上半年中国人民银行密集发出反洗钱罚单,新的严峻形势对网络金融监管体系提出了新任务,对创新方式和提升技术都提出了新要求.本文在这种背景下,把决策树应用于构建预警可疑交易账户的模型中,以期获得分类标准来助力一线人工筛选的预警模
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2020年新冠疫情席卷全球,全国人民积极响应“宅家抗疫”的号召,使得网络金融蓬勃发展,但有不少犯罪团伙借此机会以网络游戏或网络投资的名义,行网络诈骗或网络小额赌博之实.2020年上半年中国人民银行密集发出反洗钱罚单,新的严峻形势对网络金融监管体系提出了新任务,对创新方式和提升技术都提出了新要求.本文在这种背景下,把决策树应用于构建预警可疑交易账户的模型中,以期获得分类标准来助力一线人工筛选的预警模型.本文使用中位数、因子分析和聚类分析进行数据的描述和探索,再构建决策树模型.决策树模型中使用四种采样方法处理具有严重类间不平衡性的数据集,即欠采样法、过采样法、过采样与欠采样相结合法和人工数据合成法分别生成四种平衡数据集,再分别基于CART、C4.5及C5.0三种算法构建十二种决策树模型,最后综合使用召回率、精度、错判率、特异度及AUC值五个指标,结合实际情况评估模型的预测效果,选择出最优模型.通过研究发现,可疑交易账户普遍有交易规模大、交易频繁和账户留存金额少的特征.在模型中使用过采样与欠采样相结合法和单独使用欠采样法生成的平衡数据集,无论基于何种算法构建决策树模型,均表现出良好的预测效果;使用欠采样法构建的决策树模型虽然召回率最好但普遍精度低,使得其适用场景有限.C4.5和C5.0算法构建的决策树模型整体在召回率和精度上都优于CART算法构建的决策树模型.本文最后选择基于C5.0算法和使用过采样与欠采样相结合法构建的决策树模型作为最优模型,用来识别有可疑交易的账户,并从中得到分类标准完成本文目的.
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