【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于ai的反洗钱模式识别系统。
技术介绍
1、在全球金融市场的快速发展中，反洗钱(anti-money laundering,aml)已成为各国监管机构和金融机构必须面对的一个重大挑战。随着数字化交易的普及和全球金融市场的日益复杂，新兴技术在金融领域的应用日益广泛，如区块链技术、加密货币、电子钱包、移动支付等，这些技术在提高金融交易效率的同时，也被不法分子利用来掩盖非法资金流动。现有的反洗钱技术主要依赖于专家设定的规则和经验，这些规则通常是基于已知的洗钱行为模式制定的。然而，随着洗钱手段的日益复杂化，犯罪分子开始利用新的技术手段和交易结构来规避传统的规则检测系统。
2、因此，提出一种基于ai的反洗钱模式识别系统，结合最新的机器学习、深度学习、自然语言处理(nlp)等技术，构建一个高效、准确、动态适应性的反洗钱检测和预警系统是十分有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于ai的反洗钱模式识别系统，结合最新的机器学习、深度学习、自然语言处理(nlp)等技术，构建一个高效、准确、动态适应性的反洗钱检测和预警系统是十分有必要的。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的一种基于ai的反洗钱模式识别系统，包括数据采集处理模块、数据增强模块、训练优化模块、预警评估模块、数据学习模块和数据生成模块，所述数据采集处理模块与所述数据增强模块连接，所述训练优化模块与所述数据增强模块连接，所述预警评估模块与所述数据采集处理模块连
3、所述数据采集处理模块用于数据采集、清洗与标准化处理；
4、所述数据增强模块用于从原始数据中提取有意义的特征和提高模型的鲁棒性和泛化能力；
5、所述训练优化模块用于多种机器学习和深度学习算法所构建反洗钱模型；
6、所述预警评估模块用于金融交易实时监控和洗钱风险评估；
7、所述数据学习模块用于自学习和模型更新机制；
8、所述数据生成模块用于识别出可疑交易，自动生成详细的反洗钱报告，帮助金融机构和监管机构做出决策。
9、其中，所述数据增强模块包括特征提取单元、特征预测单元、关联网格处理单元、自然语言处理单元和数据增强单元，所述特征预测单元与所述特征提取单元连接，所述关联网格处理单元与所述特征预测单元连接，所述自然语言处理单元与所述特征提取单元连接，所述数据增强单元与所述特征提取单元连接。
10、其中，所述特征提取单元用于识别出账户之间隐秘的资金流动和潜在的异常行为；
11、所述特征预测单元用于分析交易行为的时间序列特征；
12、所述关联网格处理单元用于识别复杂的交易结构、账户关系、潜在的洗钱群体和其它网络特征；
13、所述自然语言处理单元用于捕捉文本中的隐含信息识别潜在的洗钱活动；
14、所述数据增强单元用于增强模型的鲁棒性和提高模型的识别能力。
15、其中，所述训练优化模块包括机器学习模型、深度学习模型、融合单元、图解单元和测验单元，所述机器学习模型与所述深度学习模型连接，所述融合单元与所述深度学习模型连接，所述图解单元与所述融合单元连接，所述测验单元与所述深度学习模型连接。
16、其中，所述机器学习模型用于提供机器学习算法，并进行建模；
17、所述深度学习模型用于处理复杂的非线性关系和海量数据；
18、所述融合单元用于提高整体的识别性能；
19、所述图解单元用于帮助分析师理解模型的决策逻辑；
20、所述测验单元用于对模型的超参数进行调优，并交叉验证评估模型的性能。
21、其中，所述预警评估模块包括数据流处理单元、风险分析单元、阈值预警单元和数据回溯分析单元，所述风险分析单元与所述数据流处理单元连接，所述阈值预警单元与所述风险分析单元连接，所述数据回溯分析单元与所述阈值预警单元连接。
22、其中，所述数据流处理单元用于去除冗余信息、补全缺失值和处理数据格式的不一致性；
23、所述风险分析单元用于评估交易的风险和输出交易的风险值；
24、所述阈值预警单元用于根据不同时间段、不同市场条件下的风险变化情况，自主调节评分标准；
25、所述数据回溯分析单元用于识别潜在的洗钱网络，发现表面正常交易背后的隐藏联系和回溯分析交易记录。
26、其中，所述数据学习模块包括自学习单元、增量更新单元和模型评估单元，所述增量更新单元与所述自学习单元连接，所述模型评估单元与所述增量更新单元连接。
27、其中，所述自学习单元用于自动收集人工审核团队的反馈、更新训练集和持续学习；
28、所述增量更新单元用于快速适应新出现的交易模式和洗钱手段；
29、所述模型评估单元用于定期对模型的性能进行评估，并根据评估结果决定是否更新部署的模型版本。
30、其中，所述数据生成模块包括报告生产单元和决策处理单元，所述决策处理单元与所述报告生产单元连接；
31、所述报告生产单元用于自动生成详细的反洗钱报告；
32、所述决策处理单元用于提供具体的决策建议和生成符合监管要求的合规性文档。
33、本专利技术的一种基于ai的反洗钱模式识别系统，所述数据采集处理模块负责从多个数据源采集和整合交易数据、客户信息、历史交易记录、账户行为日志、外部数据库数据，数据来源包括但不限于：银行核心系统中的交易流水和账户信息；第三方支付平台的交易记录；非结构化数据源，如客户交互记录、交易备注等，采集到的数据经过初步清洗与标准化处理，去除噪声数据、补全缺失数据，并进行数据的格式转换，以确保数据的完整性和一致性，处理后的数据被存储于高性能的数据仓库或分布式文件系统中，以便于后续的分析和处理，所述数据增强模块通过采用最先进的算法和技术，从原始数据中提取有意义的特征，并通过数据增强手段提高模型的鲁棒性和泛化能力，所述训练优化模块基于前述提取的特征数据，使用多种机器学习和深度学习算法构建反洗钱模型，所述预警评估模块通过先进的实时数据流处理技术和动态风险评估机制，确保对所有交易活动的即时监控，并提供准确的风险评估结果，帮助金融机构在第一时间做出决策和应对，所述数据学习模块通过自学习和模型更新机制，确保识别模型始终保持高效，所述数据生成模块识别出可疑交易后，会自动生成详细的反洗钱报告，帮助金融机构和监管机构做出决策，通过这样引入机器学习和深度学习技术，使其具备动态适应性的特征，传统的反洗钱系统通常依赖于静态的规则集，这些规则在面对不断演变的洗钱手段时往往显得滞后，而本专利技术的系统通过不断学习新的数据，更新和优化识别模型，能够动态适应新的洗钱模式和复杂的交易行为，这种灵活性使得系统在面对未知的威胁时仍能保持高效的识别能力。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
2.如权利要求1所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
3.如权利要求2所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
4.如权利要求1所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
5.如权利要求4所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
6.如权利要求1所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
7.如权利要求6所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
8.如权利要求1所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
9.如权利要求8所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
10.如权利要求1所述的基于AI的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
2.如权利要求1所述的基于ai的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
3.如权利要求2所述的基于ai的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
4.如权利要求1所述的基于ai的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
5.如权利要求4所述的基于ai的反洗钱模式识别系统，其特征在于，
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵胜，丁卓，
申请(专利权)人：南京龙垣信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。