移动交易中的反洗钱深度学习方法：综述、框架与发展方向

反洗钱需应对移动支付和物联网设备带来的数据复杂性，机器学习面临隐私与数据不足挑战，本文综述深度学习技术并构建融合最小权限原则的框架，通过金融特征与风险指标提升检测效率。

　　

摘要：

洗钱是一种金融犯罪，它掩盖了非法资金的来源，因此政府和组织需要制定和执行反洗钱（AML）政策。移动支付平台和智能物联网设备的普及极大地复杂化了反洗钱调查工作。随着支付网络之间的互联互通程度不断提高，对于高效实时检测的需求也在增加，以便处理来自不同运营商（如数字货币、加密货币和基于账户的支付方式）的大量交易数据。大多数移动支付网络都依赖于联网设备，其中许多设备在金融科技领域被视为物联网设备，它们不断生成数据。此外，这些网络中交易模式的复杂性和不可预测性导致了误报率的上升。尽管机器学习（ML）解决方案有潜力提高检测效率，但其在反洗钱中的应用面临独特挑战，例如处理与敏感金融数据相关的隐私问题，以及由于数据法规限制而导致的有限数据可用性问题。现有的反洗钱文献综述了多种用于洗钱检测的机器学习方法，但往往缺乏对深度学习这一具有巨大潜力的新兴技术的深入探讨。为填补这一空白，本文全面回顾了深度学习解决方案及其在反洗钱中的应用挑战。此外，我们提出了一个新颖的框架，该框架通过整合机器学习技术、编码反洗钱风险标志，并利用账户画像来提供预测背景，在数据有限的情况下实现有效的欺诈检测。具体来说，我们的方法定义了与反洗钱相关的财务特征和风险指标，以便对交易进行背景分析...

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引言

洗钱是一种金融犯罪，其目的是隐藏金融资产以掩盖非法来源[1]。近年来，由于报告案件的规模和频率不断增加，打击洗钱行为受到了更多的关注。根据联合国的数据[2]，每年约有2%至5%的全球国内生产总值（GDP）——相当于8000亿至2万亿美元——被用于洗钱活动，然而其中只有1%的非法交易被成功发现。这凸显了洗钱的普遍性及其对全球经济稳定构成的重大挑战[3]。