基于CBR的反洗钱监控辅助决策支持系统研究的任务书任务书一、项目概述反洗钱是金融行业中十分重要的领域之一。随着金融业务复杂度的提高，传统的反洗钱手段已经难以满足实际需求。因此，基于案例推理（CBR）的反洗钱监控辅助决策支持系统成为了迫切需要解决的问题。该项目旨在设计开发一款基于CBR技术的反洗钱监控辅助决策支持系统，以提高金融机构反洗钱的效率和准确率。二、任务要求1.调研相关领域的技术和文献，熟悉CBR认知模型的理论基础和实现方法。2.基于CBR技术，开发一套反洗钱案例库，并设计相应的案例表示方法和检索算法，以提高对反洗钱案件的识别能力。3.开发一套反洗钱系统，采集金融机构反洗钱业务的数据，并对数据进行预处理和特征提取，建立反洗钱案例库。4.研究反洗钱监控决策模型，设计符合实际需要的预警模型和规则，对反洗钱案例库和监控数据进行模式匹配。5.开发反洗钱监控辅助决策支持系统，提供监控结果的可视化展示和反馈机制，便于用户对结果进行分析和优化。三、实施方案1.前期调研：本项目的前期调研将主要关注CBR技术和反洗钱业务领域的研究现状。通过文献资料搜集、专家访谈、实地调研等方式，深度了解反洗钱监控领域的技术、方法、经验，为系统设计提供参考建议。2.反洗钱案例库设计与开发：根据前期调研结果，设计符合反洗钱监控特点的案例库结构和数据模型。建立反洗钱案例库，设计反洗钱案例表示方法和检索算法，提高对反洗钱案件的识别能力。3.反洗钱系统开发：采集金融机构反洗钱业务的数据，对数据进行预处理和特征提取，建立反洗钱案例库。研究反洗钱监控决策模型，设计符合实际需要的预警模型和规则，对反洗钱案例库和监控数据进行模式匹配。4.反洗钱监控辅助决策支持系统开发：开发反洗钱监控辅助决策支持系统，提供监控结果的可视化展示和反馈机制，便于用户对结果进行分析和优化。5.系统测试与优化：针对系统功能、性能、稳定性等方面进行全面测试，优化系统设计和算法实现。四、预期成果1.反洗钱监控辅助决策支持系统，具备较强的实际应用价值和推广潜力。2.反洗钱案例库，为金融机构反洗钱工作提供有力的技术支持。3.相关领域的研究成果和技术论文。