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基于CBR的反洗钱监控辅助决策支持系统研究的中期报告
本研究致力于开发一种基于案例推理（Case-BasedReasoning,CBR）的反洗钱监控辅助决策支持系统。该系统旨在通过对历史案例的分析，提高反洗钱监控的准确性和效率，辅助决策者快速判断疑似洗钱活动，并提供决策支持。目前，我们已完成了系统架构设计和数据采集。
系统架构设计包括三个主要模块：数据预处理、案例推理和决策支持。数据预处理模块主要负责数据清洗、特征提取和标准化；案例推理模块则通过将新案件与历史案例进行比对，从中找出相似案例，并推荐相应的监控策略；决策支持模块则提供针对疑似洗钱活动的一系列决策建议。
数据采集方面，我们已经从银行等金融机构中获取了大量反洗钱监控数据，并针对性地进行了处理。这些数据包括交易记录、客户信息和风险提示等方面。我们还针对部分客户进行了深入的调查和访谈，以获取更为详细的信息。所有数据都已经被分析、归类和存储在系统的数据库中，为后续的案例推理提供了基础。
下一步，我们将进一步完善系统的案例推理和决策支持模块，并进行系统的集成测试。同时，我们还将继续进行数据采集和处理，以不断丰富系统的知识库，提高系统的监控能力和准确性。
总之，该系统有望成为一种有效的反洗钱监控辅助决策支持工具，对于提升反洗钱工作的效率和准确率具有重要的意义。