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    大數據分析:打擊和預防跨國資金犯罪

    作者: 大數據觀察來源: 大數據觀察時間:2017-04-17 11:30:390

    信息海洋組成的大數據波瀾壯闊、用之不竭。目前,越來越多的國家和地區正在借助大數據分析來打擊非法資金的跨國流動,而大數據分析可以跟蹤這些資金的去向成了問題的關鍵。

     

     

    據悉,全球范圍內的犯罪和恐怖組織正在通過網絡的復雜性在運作他們的資金,總數達到18.3萬億美金,這是一個相當龐大的數字,涉及金融、保險、航運以及海關等多種體系。

    根據GFI的估計,這些資金有80%來自發展中國家,是通過貿易的形式來洗錢。GFI認為在2012年通過超過1010億美金的高額報價非法走私來到中國的事件即是一個典型的TBML技術。海關之間缺乏數據共享,是現金走私和金融濫用的一個重要原因。

    常見的TBML技術包括:Under-invoicing、高報貨價、多個發票、虛假貿易商品描述、非正式的轉賬系統等。犯罪組織依靠使用空殼公司、易貨交易、漏斗賬戶等大量的策略來進一步掩蓋他們的行動。

    而大數據分析技術通過文本分析、網絡和網頁分析、單價以及重量分析、國際貿易與國家分析等手段,自動監測和提取內部和外部數據,正確應對關鍵業務領域,結合自動化技術有效針對和打擊跨國的資金犯罪,并且提升了交易的透明度。

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