基于过程可解释的洗钱行为识别方法研究  

Research on Identification Method of Money Laundering Based on Process Interpretability

作　　者：尹力丰 周李涌[1] 刘月峰[1] Yin Lifeng;Zhou Liyong;Liu Yuefeng

机构地区：[1]内蒙古科技大学

出　　处：《金融科技时代》2023年第3期79-85,共7页FinTech Time

摘　　要：针对目前银行业普遍使用的基于规则的可疑交易检测系统识别率低等问题,文章在决策树分类模型的基础上探索了可解释机器学习算法在反洗钱领域的应用,利用真实交易数据进行实验验证。结果表明,该方法可有效提高洗钱交易行为的识别效率。

关 键 词：洗钱交易 可解释性 机器学习 决策树算法 SHAP算法 

分 类 号：F832[经济管理—金融学]