基于数据增强的深度学习反洗钱智能检测模型构建研究

反洗钱(Anti-Money Laundering,AML)旨在从海量支付交易中识别非法洗钱活动,是打击金融犯罪的关键防线。当前的反洗钱检测方法和模型存在一定的局限性,包括高昂的人力成本、适应新场景的能力不足以及处理复杂数据时准确度不高的问题。为解决这些问题,提出了一种基于数据增强的深度学习反洗钱智能检测模型。该模型通过深度学习技术自主提取特征,避免了对专家规则和手动特征总结的过度依赖。在此基础上,该模型还引入了数据增强技术,通过扩展训练数据集提高模型在各种场景和变化中的适应性,使其具备更高的可迁移性、泛化性和鲁棒性。在实际交易数据集上的实验表明,所提模型在准确率、召回率和AUC值上都优于已有的反洗钱模型,证明所提模型的先进性和有效性。