ZhangLixin0714/fin-risk-models

해결하는 문제

이 프로젝트는 재무 위험, 사기, 규제 준수 실패를 탐지하도록 설계된 모듈식 모델 라이브러리를 제공합니다. 대규모 거래 데이터 세트에 숨겨져 있는 자금 세탁, 대리 구매자 조직, '분식 회계'와 같은 복잡한 금융 위법 행위 패턴을 식별하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 저장소는 SQL 로직 또는 알고리즘을 통해 구현된 즉시 사용 가능한 모델 모음으로 구성됩니다. 각 모델은 특정 위험 시나리오에 초점을 맞춥니다 (예: 동일한 수취인 계좌를 공유하는 차주를 플래그하거나 분기 말 직후 상환되어 재무 보고서를 조작하는 대출을 탐지). 사용자는 특정 모델 폴더를 복제하여 핵심 로직과 구현을 위한 관련 문서에 액세스할 수 있습니다.

대상 사용자

주로 금융 부문의 위험 관리자, 사기 분석가, 규제 준수 담당자를 대상으로 하며, 대출 및 기업 금융에서 자산 품질을 모니터링하고 이상 징후를 탐지하기 위한 실용적이고 사전 정의된 로직이 필요합니다.

주요 특징

다양한 위험 범위: 자금 세탁 방지(AML), 신용 위험 집중, 직원 이해 상충 탐지 모델이 포함됩니다.
사기 탐지: 단일 수취인에 대한 여러 중고 주택 담보 대출 지급과 같은 조직적 사기를 특히 대상으로 합니다.
규제 준수: 비준수 위탁 지급 및 기한 초과 조사 응답을 모니터링합니다.
모듈식 설계: 각 모델은 자체 로직, 샘플 사용 사례, 조정 가능한 매개변수를 갖춘 독립형입니다.