VaR方法及其在操作风险管理中的应用

VaP（Value at Pisk）方法最早源于20世纪90年代初的J．P．摩根公司（JPMorgan）。在随后十多年的发展过程中，由于VaP方法在风险测度的科学性、实用性及准确性等方面的优点而受到金融监管当局及实务界的普遍欢迎，成为风险管理的一种标准，并与压力测试（Stress Test）、情景分析（Scenario Analysis）和返回检验（Back—Testing）等一系列方法构成了风险管理的定量化度量体系。

我国POS收单市场洗钱风险与反洗钱对策研究

文章基于国内外已有文献回顾,立足当前我国POS收单市场发展及反洗钱监管现状,从POS收单市场洗钱风险由银行向非金融支付机构迁移、信息不对称加大POS收单市场洗钱脆弱性、POS收单市场易被作为虚假交易洗钱渠道、国际银行卡组织网络易被作为跨境非法资金流动通道等四个方面,对我国POS收单市场当前主要洗钱风险进行了深入分析,并有针对性地分别从加强对非金融支付机构反洗钱监管、授权银行卡组织牵头推进银行卡产业各方信息共享、督促收单机构进一步健全反洗钱内控制度、强化国际银行卡组织反洗钱监管等四个视角,提出了进一步完善我国POS收单市场反洗钱工作的对策建议。

综合评价在反洗钱监测分析中的应用———对提高反洗钱客户风险等级分类准确性的思考

本文在客户洗钱风险等级分类管理以及前人已有研究成果的基础上,将金融行动特别工作组"基于风险的客户尽职调查"的思想与我国具体的反洗钱实践相结合,对综合评价在反洗钱监测分析领域的应用问题展开进一步的研究,对如何将综合评价思想应用于反洗钱监测分析领域进行详细阐述,在此基础上提出三点进一步提高客户洗钱风险等级分类准确性的建议。

论大陆打击跨境经济犯罪合作机制的完善——以电信诈骗和银行卡犯罪为视角

电信诈骗、银行卡犯罪是我国跨境经济犯罪中的热点和突出问题,应针对此类犯罪的跨区域特点,加强两岸四地的警务合作。在打击跨境经济犯罪方面,两岸四地应当建立更为高效、便捷的合作机制,加强情报的共享,通过建立定期会晤机制进行联系通报,构建合作平台,加强实战人员的培训交流,为完善和深化两岸四地打击跨境经济犯罪合作机制提供有效的借鉴和参考。

2005年度银行卡欺诈犯罪特点与防范对策分析

银行卡正成为我国人民群众越来越青睐的电子支付工具,但目前针对银行卡的犯罪活动日益高涨,案件数量显著增长,社会影响巨大,犯罪转移趋势明显,打击银行卡犯罪难度增加。必须强化技术和制度建设,加强安全教育,以遏止这类犯罪的嚣张形势。

关联规则分析及其在信用卡反欺诈中的应用

关联规则分析作为数据挖掘中一个重要的组成部分，能够有效发现大量数据中相关属性集之间有趣的关联关系，从而为政策或规则的制定提供参考依据。近年来，关联规则分析已被广泛应用到零售、物流、信用卡营销及风险管理等众多领域。基于此，本文从介绍关联规则分析的基本概念和算法入手，探讨其在信用卡反欺诈中的具体应用，以期对提升信用卡业务风险管理技术有所裨益。

国际贸易中反洗钱统计监测指标的设计与实证分析

本文将时间序列预测方法应用于国际贸易反洗钱领域,设置了单种商品进口总额异常变动系数、单种商品出口总额异常变动系数、从一国进口总额异常变动系数、对一国出口总额异常变动系数四个国际贸易反洗钱宏观监测分析指标,并用这四项指标对我国2011年1月-6月的进出口情况进行了实证分析,监测出了我国国际贸易主要领域存在的洗钱活动风险等级及洗钱活动类型,并对各主要进出口商品及国家进行了洗钱风险类型分类。

基于统计理论的反洗钱可疑交易监测体系探讨

分别从基于描述性统计与基于推断性统计可疑交易识别机制两个方面,就统计理论在反洗钱监测分析领域的应用进行系统性理论探讨,并提出完善我国反洗钱监测分析体系的对策。

基于宏观视角的银行卡产业反洗钱体系建设

银行卡反洗钱的开展,涉及监管机构、银行类金融机构、第三方支付机构、银行卡组织等诸多主体,产业链中某一环节(或领域)反洗钱力量增强,必然会导致银行卡洗钱犯罪向产业中反洗钱力量薄弱环节(或领域)迁移。故而,需构建基于银行卡产业宏观角度的反洗钱体系、从银行卡产业角度开展反洗钱工作,以提升银行卡对洗钱犯罪的免疫力。当前,国际社会对银行卡反洗钱问题的研究很少。已有相关研究,也仅是针对信用卡发卡和商户收单活动(The Wolfsburg Group,2009),或是预付卡等新支付工具洗钱脆弱性研究(FATF,2006/2010)。在我国。

网银木马剖析及防范

近年来，随着我国银行卡产业和互联网技术的蓬勃发展，网上银行（以下简称“网银”）作为一种新型的客户服务方式迅速成为银行界关注的焦点，并以其方便、快捷的特点吸引了大量用户。然而，网银业务在为用户带来极大便利的同时，其存在的安全问题也日益突出，各类网银相关风险事件呈爆发性增长趋势。统计表明，目前绝大部分网银案件均涉及账户盗用，