决策树分析技术在保险企业反洗钱监控系统的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 | 第12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要工作与结构安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第15页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 保险公司反洗钱与决策树分析技术 | 第17-33页 |
| 2.1 保险公司洗钱与反洗钱概述 | 第17-23页 |
| 2.1.1 保险洗钱 | 第17-19页 |
| 2.1.2 我国保险反洗钱的现状 | 第19-20页 |
| 2.1.3 我国保险反洗钱监控的问题 | 第20-23页 |
| 2.2 决策树分析的相关概念 | 第23-32页 |
| 2.2.1 决策树算法的基本概念 | 第23-25页 |
| 2.2.2 决策树算法基础算法 | 第25-28页 |
| 2.2.3 决策树其他常用算法 | 第28-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于决策树分析技术的保险反洗钱监控系统 | 第33-38页 |
| 3.1 我国保险公司大额和可疑交易的基本特点 | 第33-34页 |
| 3.1.1 保单金额巨大 | 第33页 |
| 3.1.2 投保退保频繁 | 第33-34页 |
| 3.1.3 手续费高昂 | 第34页 |
| 3.1.4 保费趸交 | 第34页 |
| 3.1.5 投保人财务状况与保单不匹配 | 第34页 |
| 3.2 大额和可疑交易的识别 | 第34-36页 |
| 3.3 保险公司反洗钱监控系统的建立 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 案例分析 | 第38-61页 |
| 4.1 案例描述与数据预处理 | 第38-40页 |
| 4.1.1 案例描述 | 第38-39页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第39-40页 |
| 4.2 反洗钱监控模型运算 | 第40-58页 |
| 4.2.1 CHAID 算法运算 | 第40-47页 |
| 4.2.2 CART 算法运算 | 第47-52页 |
| 4.2.3 QUEST 算法运算 | 第52-58页 |
| 4.3 模型结果的预测及进一步分析 | 第58-60页 |
| 4.3.1 模型结果的预测 | 第58-59页 |
| 4.3.2 模型结果的进一步分析 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 保险公司反洗钱监控系统的评测及建议 | 第61-67页 |
| 5.1 保险公司反洗钱监控报送系统评测 | 第61-64页 |
| 5.1.1 系统功能介绍 | 第61-62页 |
| 5.1.2 评测方案设定 | 第62-63页 |
| 5.1.3 评测结果 | 第63-64页 |
| 5.2 我国保险业反洗钱监控政策的建议 | 第64-66页 |
| 5.3 我国保险业反洗钱监控技术的建议 | 第66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 A 决策树算法程序 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
