检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:桂磊
机构地区:[1]中国银行福州市仓山支行,福建福州350007
出 处:《产业创新研究》2024年第19期133-135,共3页Industrial Innovation
摘 要:随着金融科技在金融领域应用的日益深化,金融产品和业务高度跨界,金融交易和资金流动更加快速和便捷,金融犯罪模式也在不断演变,洗钱的手段和方法更为隐蔽和复杂,“新型洗钱犯罪方式”推动反洗钱监测工作从“经验分析”向“数据分析”转变,传统的身份识别方法在面对庞大的数据量和复杂的交易网络时往往效率低下,商业银行亟须引入大数据技术,增强反洗钱工作的穿透性、时效性和精准性。为此,本文总结了商业银行可疑交易监测分析工作中存在的问题,提出大数据技术在商业银行反洗钱可疑交易监测分析领域的应用场景以及建议,从而提高商业银行可疑交易监测分析的效率。
分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] F832.2[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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