Advertisement

AML_黑名单:反洗钱数据爬取

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本项目旨在构建一个用于收集和分析金融机构及国际组织发布的反洗钱相关黑名单的数据系统。通过自动化网络爬虫技术,有效获取并整理全球范围内与金融犯罪相关的实体和个人信息,为金融机构提供高效的风险评估工具,助力于识别潜在的非法活动,保障金融系统的安全稳定运行。 AML_Blacklist 反洗钱使用的黑名单数据可以通过scrapy获取以下几个名单: 1. 国际刑警通缉名单 2. 公安部通缉令--A级通缉令 3. 公安部通缉令--B级通缉令 4. 公安部天网行动--全球通缉百名外逃人员 5. 联合国1267号决议协助基地组织个人及机构名单 6. 联合国1988号决议协助塔利班个人及机构名单 由于反洗钱项目的保密性,同业间交流有限。在处理客户行为识别、性质分类、可疑交易和大额交易时,需要使用黑名单、高风险名单、失信人员名单以及地区企业高管、事业单位和公务人员的名单进行初步筛选分级。 这些数据具有相对较低的保密要求,可以相互分享。后续将不定期添加新类型的数据及信息,如果有相关数据欢迎提供。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • AML_
    优质
    本项目旨在构建一个用于收集和分析金融机构及国际组织发布的反洗钱相关黑名单的数据系统。通过自动化网络爬虫技术,有效获取并整理全球范围内与金融犯罪相关的实体和个人信息,为金融机构提供高效的风险评估工具,助力于识别潜在的非法活动,保障金融系统的安全稳定运行。 AML_Blacklist 反洗钱使用的黑名单数据可以通过scrapy获取以下几个名单: 1. 国际刑警通缉名单 2. 公安部通缉令--A级通缉令 3. 公安部通缉令--B级通缉令 4. 公安部天网行动--全球通缉百名外逃人员 5. 联合国1267号决议协助基地组织个人及机构名单 6. 联合国1988号决议协助塔利班个人及机构名单 由于反洗钱项目的保密性,同业间交流有限。在处理客户行为识别、性质分类、可疑交易和大额交易时,需要使用黑名单、高风险名单、失信人员名单以及地区企业高管、事业单位和公务人员的名单进行初步筛选分级。 这些数据具有相对较低的保密要求,可以相互分享。后续将不定期添加新类型的数据及信息,如果有相关数据欢迎提供。
  • SAML-D
    优质
    SAML-D反洗钱数据集是一个专为检测和预防金融交易中的洗钱活动而设计的数据集合,包含丰富的交易记录与标签信息。 洗钱依然是一个全球性的重大问题,这促使了改进交易监控方法的需求增加。当前的反洗钱(AML)程序效率低下,并且受到法律及隐私保护限制难以获取数据资源。此外,现有数据集缺乏多样性和真实标签的问题也日益凸显。 本研究提出了一种创新的反洗钱交易生成器,用于创建具有增强特征和类型的SAML-D数据集,旨在帮助研究人员评估模型并促进更先进的监控方法的发展。 该数据集中包含12个特征以及28个交易类型(包括11个正常类型与17个可疑类型)。这些特征及分类依据现有数据集、学术文献及反洗钱专家的访谈选定。整个数据集合共收录了9,504,852笔交易,其中0.1039%被标记为可疑交易。此外,它还包含15种图形网络结构以展示各类别间的事务流动情况。 这些图结构虽然在某些类型间共享但参数差异显著,旨在增加复杂性并提升检测难度。有关具体类型的详细信息,请参阅相关论文。SAML-D数据集是上述研究的更新版本。 SAML-D数据集的特点包括: - 时间和日期:对于追踪交易的时间序列至关重要。 - 汇款人与收款人的账户详情:有助于识别行为模式及复杂的银行关联网络。 - 金额:表明了每笔交易的价值,从而帮助发现可疑活动。 - 支付方式:涵盖了信用卡、借记卡等多种支付形式。
  • 哪些是的指标?
    优质
    本文将介绍识别和监测反洗钱活动的关键指标,帮助读者理解如何在金融交易中防范非法资金流动。 本人正在进行反洗钱风险评估研究,并建立了一个关于反洗钱风险的指标库供参考。
  • 商业银行系统的构建分析
    优质
    本文章深入探讨了在商业银行中构建有效的反洗钱(AML)数据系统的重要性、设计原则及面临的挑战,并提供了实际解决方案。 中国银行湖南省分行的吴刚、黄坚泓和周颖波提出:为了克服商业银行传统反洗钱模式中存在的数据处理时效性差及信息整合分析困难等问题,该行建立了专门的反洗钱数据分析系统平台。此平台集成了包括反洗钱数据仓库、数据视图、机构洗钱风险地图、监管指标数据以及动态模型等多项功能,并运用了大数据分析技术、流程自动化和AI算法等新型工具,从而实现了区域化、现代化及数据化的反洗钱工作模式。 该系统的实际应用结果表明,在减轻人工审核负担的同时,能够快速准确地识别出与洗钱活动相关的客户及其交易行为,进而有效提升了对洗钱风险的管控能力。
  • 、清与可视化.zip
    优质
    本资料包提供全面的数据处理技术指导,涵盖数据爬取、清洗及可视化的实用教程和案例分析,帮助用户掌握从数据收集到呈现的全流程技能。 链家-python爬取信息、jupyter notebook数据清洗及可视化
  • 基于自动加权GCN算法的识别
    优质
    本数据集采用自动加权GCN算法,旨在增强金融机构对可疑交易模式的识别能力,有效支持反洗钱监测与分析。 自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集:通过应用自动加权的图卷积网络(GCN)算法来提高反洗钱活动的检测效率与准确性,这一方法基于特定的数据集进行实施。
  • 银行监控系统的应用
    优质
    银行反洗钱监控系统通过先进的数据分析技术,实时监测和分析金融交易行为,有效预防、识别并报告可疑的洗钱活动,确保金融机构遵守相关法律法规。 商业银行反洗钱监控系统主要用于监测和预防通过银行渠道进行的非法资金流动活动。该系统能够有效识别、评估及报告可疑交易,帮助金融机构遵守相关法律法规,并保护金融体系免受洗钱和其他犯罪行为的影响。
  • Python虫与实践:并分析历史天气
    优质
    本教程将指导读者使用Python编写爬虫程序获取历史天气数据,并进行必要的数据清洗和预处理工作,为后续的数据分析打下坚实基础。 最近完成了作业,如果有需要的话可以下载使用。
  • Python-摩拜
    优质
    本项目通过Python编写爬虫程序,从摩拜单车官网及其他公开渠道获取相关运营数据,旨在分析其分布和使用情况。 该代码用于爬取摩拜单车的微信小程序接口,以便进行共享单车的数据分析。
  • 系统改造项目的技術方案
    优质
    本项目旨在通过技术革新优化反洗钱系统的效能与安全性,涵盖数据处理、智能分析及用户交互改进等关键方面。 反洗钱系统改造项目技术方案探讨了针对现有系统的优化与升级策略,旨在提升系统的效能、安全性和合规性。该方案详细分析了当前系统存在的问题,并提出了具体的解决方案和技术路线图。通过对新技术的应用和架构的改进,期望能够有效应对日益复杂的金融犯罪挑战,增强金融机构抵御洗钱活动的能力。