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1、华中科技大学 硕士学位论文 混合马尔科夫预测模型在反洗钱中的应用研究 姓名：毕威 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：李玉华 20090522 I 摘 要 研究金融网络和反洗钱的一个重要问题是预测可疑账户未来可能发生交易的情 况，这个问题可以转化为数据挖掘中链接预测问题。传统的基于图的拓扑结构和节 点相似度的链接预测方法有一个很大的不足之处，即使用的是静态的方法，忽视了 网络中与时间相关的信息。马尔科夫模型更好的考虑了时间因素，同时具有较高的 预测准确性。但是多数马尔科夫模型都是对整个数据集建立一套统一的模型，忽视 了预测对象之间的差异性，另一方面，单纯的马尔科夫模型预测算法的
2、时间和空间 复杂度较高。 针对上述问题，可以将数据挖掘的相关理论和马尔科夫模型结合起来。结合聚 类、马尔科夫模型和关联规则的相关理论，给出一个比较完整的预测方案。 对每一个账户，根据时间的先后建立其交易对象的账户序列（以下简称交易序 列） ，同时金融交易是具有方向性的，建立交易序列时，采用一种扩展编码的方法可 以较好的将方向性引入马尔科夫模型的状态空间中去。 采用改进的 k 均值聚类算法对所有账户的交易序列进行聚类，将具有相似交易 特点的交易序列划为一类，这样更有针对性。然后对每个聚类分别建立基于置信度 剪枝的低序马尔科夫模型，减少马尔科夫模型的状态数量，预测用户的交易路径。 当预测结果出现模
3、糊时，引入关联规则给出更准确的预测结果。与单纯的马尔 科夫模型相比，这样既可保证较高的预测准确性，同时保持了相对较低的时间和空 间复杂度。 根据前面的研究，实现了一个链接预测模块，并通过两组对比实验，验证了预 测模型的有效性，表明了聚类对算法预测准确性的影响。 关键词关键词：反洗钱，链接预测，混合马尔科夫模型，聚类，关联规则 II Abstract One of the important problems in studying financial network and anti-money laundering is to predict the probability that the
4、 transactions will happen in the future, which can be transformed to the link prediction problem in data mining. Traditional link prediction methods based on graphs topology and nodes similarity have an obvious deficiency that is all these methods are static and neglect information related to the ti
5、me in networks. Markov model well considers time factor and produces superior prediction accuracy. But most Markov models establish uniform prediction rules on the whole dataset and ignore the diversity among objects. On the other hand, the prediction accuracy and time complexity of general Markov m
6、odel are positively related and financial transaction data is at a very large scale, so achieving better prediction effects will make the time and space complexity of the prediction algorithms rise sharply. Aiming at solving the problems above, some related data mining theory and Markov model are co
7、mbined together. A prediction model of financial network is established and a relatively complete prediction program is given out through considering cluster, Markov model and association rule together. For each account, the account sequence of its transaction partners is build according to the tran
8、saction time. Financial transactions have direction, so when building transaction sequence, an extended encoding method is adopted to introduce direction into the state space of Markov model. Improved k-means algorithm is used to cluster the transaction sequences of all the accounts, and put transac
9、tion sequences with similar transaction feature into one category, which make prediction task more orientiert. For each cluster, a confidence pruning based low-order Markov model is build to reduce the number of states of Markov model, and predicts accounts transaction path. III When the prediction
10、result is ambiguous, association rules are used to give out more accurate result. Compared with general Markov model, this method not only can guarantee high prediction accuracy, but also have relatively low time and space complexity. Based on the study above, a prototype system is implemented. Thro
11、ugh two groups of comparison experiments, the effectiveness of the prediction model is validated and the influence that cluster make to the algorithms prediction accuracy is illustrated. Key words: anti-money laundering, link prediction, mixed Markov model, cluster, association rule 独创性声明独创性声明 本人声明所
12、呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。 本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩
13、印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密，在_年解密后适用本授权书。 不保密。 （请在以上方框内打“”） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 本论文属于 1 1 绪 论 1.1 研究背景研究背景 本课题来源于国家自然科学基金项目，基于链接挖掘的动态金融网络分析技术 研究（70771043）。 金融犯罪是当今国际社会面临的重大问题，尤其是其中的洗钱活动日益猖獗， 对世界各国政治和经济秩序的危害越发严重而深远，对国际金融体系安全造成的威 胁不容忽视。据有关统计资料显示，在当今世界范围内的资本流动中，各种有组织 犯罪活动的洗钱金额每年高达 4000 亿至
14、 5000 亿美元，占净国际金融资本需求的 6% 至 7%1。因此，严厉打击洗钱犯罪，有效防范洗钱活动，维护世界政治、经济的安 全和发展，已经成为各国政府和国际组织的共识。 随着世界经济金融的日益全球化和国际化，跨境洗钱开始由发达国家逐渐向发 展中国家蔓延，近年来中国的洗钱问题尤其是跨境洗钱问题日益突出。2007 年 11 月 5 日中国人民银行发布的2006 年中国反洗钱报告显示，2006 年央行及分支机构 向侦查机关移送涉嫌洗钱犯罪线索涉及金额折合人民币约 3871.3 亿元。与 2005 年 的 327.8 亿元相比， 增幅超过十倍2。 同年移送的线索主要集中在上海、 广东、 山东、 云
15、南和新疆等地。 与前几年相比， 移送线索数量稳步增长， 涉及金额也大幅度提升2。 2006 年，央行针对可疑交易活动实施反洗钱行政调查 1599 次，向侦查机关移送 涉嫌洗钱犯罪线索 1239 件。在央行开展的反洗钱现场检查活动中，有 662 家违反反 洗钱规定的银行业金融机构被处以罚款、警告等行政处罚。因违反反洗钱规定而被 央行分支机构实施行政处罚的银行机构数同比增长 10%，处罚总额同比下降 28%。在 被处罚的银行机构中，有 76%涉及未按规定报告大额和可疑交易2。 洗钱的危害是多方面的，滋生腐败，影响政府的声誉，损害国家在国际社会的 威信，导致国家之间的贫富差距拉大，从而使得贫国对富国
16、的依附性加强，为南北 问题的解决雪上加霜。 2 面对越来越严重的洗钱活动造成的危害，研究洗钱活动的形式和特征，并有效 的展开反洗钱工作是中国政府机构、金融机构，乃至全社会的重要任务。同时针对 反洗钱的工作需要，根据历史数据预测未来可能发生的交易的情况具有十分重要的 意义。 1.2 国内外概况国内外概况 1.2.1 反洗钱工作现状反洗钱工作现状 2002 年以来，我国金融监管部门明显加大了反洗钱工作力度，这一方面是由于 国际社会对洗钱犯罪进行打击的呼声日益高涨，另一方面则主要是国内资金的异常 流动和洗钱案件频繁发生。近年来，中国人民银行和国家外汇管理局无论在机构设 置、人员配置，还是法规制度等方面都做了大量的工作：从反洗钱部门的成
