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我们最近跟行业里一家股份制银行做了整个洗钱网络的识别,在整个银行反洗钱系统里,银行自己有一整套规则系统,规则系统基本上是针对单个账户甚至单条交易进行检测,举个例子,如果去银行柜台取现20万这一定是大宗可疑加以,如果银行从APP转账从北京转到云南、转到新疆,超过三万块钱一定成为可疑交易,但是这么多可疑交易,大部分都不是洗钱行为,这次我们在银行的规则系统是本着合规的要求来做的,它的原则是宁可杀错一千也不可放过一个,在这里银行的规则检测出来的95%以上都是误伤,这些误伤需要反洗钱专家大量人工审核,比如一家股份制银行超过500个以上的反洗钱专家每天审核各种案件,把那些可疑但是不真正是洗钱的账户去除掉,这里其实有非常多的人工的工作,非常沉重的负担在这里。我们跟银行合作提供了一整套基于图分析和半监督机器学习的人工智能的引擎,这个引擎有两个目标,一个目标是银行的规则只能针对单个账户、单笔交易进行管控,很多非常狡猾多变的洗钱的团伙,由数百、上千上万个账号做任意额度洗钱的话规则是很难检测的,这时候我们用网络关联、图的结构分析和机器学习相关联的方法,可以把多个账号协同作战的洗钱行为把它进行多维度的检测,这是一方面。另一方面我们做这种检测的时候可以超越规则看单个账户的方式,检测出来的不管是覆盖率还是准确率都比原来高得多。北京九级大风对于白宫而言,一旦弹劾调查“久拖不决”也将分散民众注意力,干扰特朗普竞选连任的议程。不仅如此,弹劾调查的“联带效应”也在显现。《华盛顿邮报》18日报道称,众议院正在调查特朗普是否在“通俄门”调查的书面证词中撒谎。(完)

中国新闻周刊

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