SAML-D反洗钱数据集

简介：
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。