May, 2024
反洗钱的网络分析 —— 系统文献综述与实证评估
Network Analytics for Anti-Money Laundering -- A Systematic Literature Review and Experimental Evaluation
Bruno Deprez, Toon Vanderschueren, Wouter Verbeke, Bart Baesens, Tim Verdonck
TL;DR洗钱是一个普遍存在的挑战，通过为非法活动提供资金而对社会构成负担。为了更有效地打击和检测洗钱行为，人们越来越多地利用网络信息进行研究，因为洗钱必然涉及到相互连接的各方。本文对现有文献进行了全面系统的审查，通过对 Web of Science 和 Scopus 数据库中的 97 篇论文进行鉴别和分析，建立了一个遵循 Bockel-Rickermann 等人的欺诈分析框架的方法分类体系。此外，本文还提出了一个综合性实验框架，在统一的环境中评估和比较了著名的网络分析方法的性能。该框架应用于公开可用的 Elliptic 数据集，实现了手动特征工程、基于随机游走的方法和深度学习 GNN 模型。从结果中我们得出结论，网络分析提高了反洗钱模型的预测能力，其中以图神经网络取得了最佳结果。我们提供了实验框架的开源实现，以便研究人员和从业人员可以在此基础上进行扩展和实验，并通过这些结果推动在反洗钱的网络分析中采用标准化的方法和评估体系。