基于有限信息融合的中央银行大额支付系统反洗钱管理模型

针对跨行洗钱犯罪的复杂性和协作性,在中央银行大额支付系统(HVPS)框架内,综合有限信息管理新方法,构建了新型的反洗钱管理模型。该模型采用分布式检测点采集排队队列中的洗钱信息,从而对大额支付系统中的协作洗钱犯罪进行整合的动态跟踪。它采用了基于事件的描述方法记录洗钱犯罪过程,应用灰色关联度算法实现大额支付系统中的多检测点信息融合,通过有限信息发掘出大额支付系统中的异常操作行为,最终应用功率谱估计算法实现洗钱犯罪的快速分析与识别。仿真测试结果证明,该模型与传统的反洗钱管理模型相比,洗钱客户覆盖率和发现精确度超过12%以上,而洗钱事件召回率提高了5%以上。从总体来看,该模型具有较高的信息处理效率和处理精度。