统计分析

　　IBM 金融犯罪统计分析平台使用的是业界公认领先的SPSS 统计分析软件。强大的数据处理、统计模型工具使得银行能够建立精确的金融犯罪行为与属性模型。SPSS 在欺诈方面的预测与分类算法包括决策树(C5.0，C&RT ，QUEST ，CHAID) 、人工智能( 神经元网络、支持向量机SVM)、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类算法(Kohonen、Kmeans、两步聚类)、异常算法、判别式、决策列表等。

　　案件管理

　　IBM 金融犯罪案件管理平台使用的是业界公认领先的Filenet 软件。建立在Filenet 强大的业务流程管理与内容管理引擎上的案件管理具有以下的特征：简单易用、高度可扩展性、强大的人员与系统整合能力、强大的系统与系统间的整合能力、强大的内容与流程整合的能力。

智能化解决方案让金融犯罪无处遁形

　　实时行为监控 → 行为特征分析 → 案件管理，这个过程有点类似安装在PC机上的安全软件，它们对电脑各种进程的监控，对于侵入电脑的各种潜在危险行为进行记录和分析，并收集到病毒库中，收录入库的病毒行为将不再有“作案”的机会。

　　IBM金融犯罪管理平台，具有高效能、开放式、可扩展性等特点。此平台可带给中国金融机构以下主要价值：

　　全面地对复杂事件的监控

　　IBM 的事件引擎不仅能够对多样的渠道及系统进行侦测，其独特的复杂事件处理能力使得对跨时间维度的实时处理容易许多。

　　有效地管理与设计精确的欺诈规则

　　许多中国的金融机构仍烦恼于如何将监管单位分发的繁多欺诈案例转变为可操作的作业准则，一个给监察人员使用的规则管理工具有其必要性。IBM 的规则引擎与事件引擎的完美结合，使得采用此平台的金融机构能够设计更精确的欺诈规则，并将这些规则直接部署执行。高效能、低误判率、低漏判率的特点可使监察人员致力于案例分析与规则制定，案件调查人员关注于高度可能的金融犯罪警示，而正常的客户交易则不被打扰。

　　高效能对欺诈案件的实时处理

　　金融机构要达成实时的犯罪侦查与防范，对效能的要求是非常高的。IBM 的规则引擎与事件引擎均支持IBM 的大型主机，有效保证处理的速度。iLog事件引擎的Rules for COBOL 版本更可以将复杂的规则生成为COBOL 程序码，在CICS 环境中执行，以达到规则判断效能的极大化。而IBM 的事件引擎拥有独特的技术与算法，利用内存来储存经常关注的事件，并同步于硬盘中，如此，实时事件判断可在内存中高速地运行，避免使用较慢的硬盘，同时也顾虑到了数据的完整性与系统的可恢复性。

　　高度弹性与扩展性

　　IBM 的事件引擎、规则引擎、统计分析工具与案件管理平台都是业界领先的软件工具，具有给监察人员使用的管理与监控接口、给业务人员使用的规则设计界面、给技术人员使用的开发与测试界面、与给分析人员使用的数据统计分析界面。业务的规则与模型完全在银行的掌握之中，而非看不见摸不着的黑盒子。采用此平台的金融机构，将来更可以利用同样的平台，由反欺诈、反洗钱、反恐向外扩展，满足客户流失管理、实时交叉销售等业务需求。相对与黑盒子式、单一用途的点解决方案(point solution)，IBM 平台的投资报酬率是显而易见的。

　　采用基于此智能化解决方案的金融机构，能够更有效地、更有自主性地建设专属于自己的平台，与现行系统进行有机整合，逐步地建立一个关键知识与技术掌握在自己手中的金融犯罪管理体系，有效控制金融犯罪，成为策略竞争优势。

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