题目：银行反洗钱监测系统的研究与实现

随着中国在世界金融领域地位的崛起，洗钱犯罪行为呈上升趋势，国家乃至国际金融体系的安全已面临严重挑战。虽然国家颁布了一系列预防和控制措施，但仍然有一定的局限性。为了更好的履行反洗钱的监管任务，中国人民银行向金融机构推出了情报报送制度。但目前数据报送存在准确率低、监管条例容易被规避、对洗钱形势变化的适应性差等诸多弊端。因此，对于金融监管机构和银行来说，都急需能够更高效、更准确地识别并报送大额和可疑交易行为。

针对以上问题，本文结合我国反洗钱工作的实际情况，以北京农商银行的业务为背景，数据为基础，建立了一套面向银行的反洗钱监测系统。系统基于分布式处理思想，采用了数据集市技术、Hadoop开源框架以及数据分析技术。论文主要从以下几点展开论述：

1. 构建反洗钱数据集市：通过分析银行各业务系统交易数据的存储方式及其结构，设计独立的数据采集和任务调度模块，利用Hive完成业务数据源的抽取，转换和加载工作。实现系统监测数据的分层存储，使得面临的各种数据异构问题迎刃而解。

2. 规则引擎设计：量化监管条例形成监测规则库，设计特征提取模块，通过各类指标计算公式提取交易特征。设计识别判定模块，利用规则引擎预警触犯置信阈值的交易主体，形成大额和可疑交易案例，实现案例的自动化识别。

3. 决策引擎设计：采用AHP层次分析算法，完成对可疑案例的评级分类。将可疑案例涉及的交易按其特征分层建模，对特征指标分类赋权，按指标权重计算案例的可疑程度，并按可疑程度对案例进行分类，从而实现可疑案例的自动化分析。

4. 报送流程实现：系统设置编辑、审核、审批三级岗位。实现了案例数据补录、案例审核、案例审批，报告打包下载、回执上传解析、案例补正等功能。完成对大额和可疑交易报告的报送管理。

最后，通过对系统进行测试、验证以及对比分析，证明了结果数据的准确性和有效性，从而实现了大额和可疑交易行为的自动化识别分析，提高了报送报告的质量，减低了银行反洗钱工作的成本。

关键词：反洗钱，数据集市，HDFS，MapReduce，AHP层次分析法