反洗钱跨组织多层次监测体系构建及其仿真验证

针对金融机构“防卫性报送”产生的过量反洗钱报告问题,提出了跨组织多层次监测的解决思路.而后,运用计算机仿真,验证了聚类分析在账户层监测中的应用效果,证实了反洗钱跨组织多层次监测在聚焦异常账户、降低反洗钱报告错漏报概率上的有效性.跨组织多层次监测适用于分业经营的跨组织反洗钱监管模式,对于国内外反洗钱报告信息的提取与应用均具有一定的借鉴意义.     

基于征信系统的信任转移研究

G2B跨组织信息共享环境下,信息不对称主要表现为纵向的信息不对称。在应对纵向信息不对称时,提升完整信息集的有效认识不能通过简单的信息互换、汇总的方式实现。征信平台正是基于纵向信息不对称构建的跨组织信息共享平台。讨论了在这种特殊环境下信息源信用与感知信息质量之间的信任传递过程,采用多重中介效应检验对模型假设进行了实证验证。研究发现,对于信息源的信任可传递给感知信息质量,其传递方式主要有基于实体之间的直接传递与通过征信平台的间接传递两种。间接传递通过信息源在征信平台上累积信用,体现在其完整性、准确性、及时性要素的认知上,从而对于G2B共享信息的采纳起到促进作用。     

洗钱者与金融机构的博弈研究

在对洗钱者与金融机构及其博弈行为明确界定与假设之后，构建了洗钱者与金融机构的效用函数。从而提出洗钱者与金融机构在洗钱与反洗钱过程中的博弈模型，并根据我国目前的反洗钱状况对博弈进行分析。得出了博弈的解。     

基于G2B共享信息中介的异源信息信任形成研究

G2B(government to business)跨组织信息共享环境下,信息不对称主要表现为纵向信息不对称,其中最具代表性的是银行与政府之间的企业信用信息不对称.为应对这种纵向信息不对称,我国构建了纳入政府大数据的征信系统,实现了政府与银行间的纵向信息共享.本研究以征信系统为背景讨论了小微信贷决策用户对G2B共享信息中介环境下异源信息信任的形成过程,采用有中介的调节效应检验对模型假设进行了实证验证.研究发现,对于信息源的信任可传递给信息中介中的异源信息质量感知,同时其又受到外部对于信息源声誉和信息源能力判断的影响;而共享目标和共享交流工具对于间接判断和信息源信用的关系强度起到调节作用.     

基于G2B跨组织信息共享视角的“信贷规模歧视”应对研究

针对"信贷规模歧视"问题,通过归因分析,识别"信贷规模歧视"的原因,并对企业、银行、政府的目标进行界定,为电子政务服务设计提供了前提依据;通过政府角色定位研究以及国外信用信息共享模式分析,为电子政务服务设计提供了实践借鉴;最后,通过政策法规、现实国情和理论基础的分析,构建了跨组织信息共享服务价值网络和服务模式,进而设计了基于电子政务的中小企业信贷决策和监控服务体系,为"信贷规模歧视"的解决提供了一个新的视角。     

改进边界分类的Borderline-SMOTE过采样方法

针对不平衡数据中类重叠区域易造成分类错误的问题,提出一种引入合成因子改进边界分类的Borderline-SMOTE过采样方法（IBSM）.首先根据少数类样本近邻分布情况找出处于边界的少数类样本,然后计算边界样本对应的合成因子,并根据其取值更新该样本需生成的样本数,最后在近邻中根据合成因子挑选距离最近的top-Z少数类样本进行新样本生成.将提出的方法与八种采样方法在KNN和SVM两种分类器、10个KEEL不平衡数据集上进行对比实验,结果表明,提出的方法在大部分数据集上的F1,G-mean,AUC (Area under Curve)均获得最优值,且F1与AUC的Friedman排名最优,证明所提方法和其余采样方法相比,在处理不平衡数据中的边界样本分类问题时有更好的表现,通过合成因子设定一定的约束条件与分配策略,可以为同类研究提供思路.