01
关联交易基础
定义、类型、监管背景与风险概述
概念监管
02
数据准备
数据源梳理、ETL流程、关键字段定义
ETL数据工程
03
关联方识别
股权关系、高管任职、亲属关系图谱构建
图谱关系挖掘
04
交易特征工程
金额、频率、时间、对手方等特征提取
特征量化
05
异常检测方法论
统计方法、规则引擎、机器学习模型对比
方法论对比
06
孤立森林算法
原理、参数调优、在关联交易中的应用
孤立森林无监督
07
LOF算法
局部离群因子、密度分析、阈值设定
LOF密度
08
图神经网络
GNN基础、异构图构建、节点分类
GNN图学习
09
时序异常检测
Prophet、LSTM、Attention机制
时序深度学习
10
规则引擎设计
专家规则、阈值设定、动态调整
规则专家系统
11
特征重要性分析
SHAP、LIME、Permutation Importance
可解释性SHAP
12
模型评估指标
Precision、Recall、F1、AUC-ROC
评估指标
13
样本不平衡处理
SMOTE、ADASYN、代价敏感学习
不平衡采样
14
实时检测架构
Kafka、Flink、Spark Streaming集成
实时流处理
15
离线批处理方案
Hive、Spark SQL、调度策略
批处理数仓
16
知识图谱构建
Neo4j、Cypher查询、关系推理
知识图谱Neo4j
17
异常案例库建设
标注规范、存储、检索
案例库标注
18
可视化分析
ECharts、D3.js、关联网络图
可视化ECharts
19
报告自动生成
模板引擎、PDF导出、邮件推送
自动化报告
20
监管合规要求
证监会、交易所、银保监会规则
合规监管
21
数据隐私保护
脱敏、加密、差分隐私
隐私安全
22
模型可解释性
白盒模型、规则提取、决策路径
可解释白盒
23
A/B测试框架
实验设计、分流策略、效果评估
A/B测试实验
24
模型部署
Flask API、Docker、Kubernetes
部署K8s
25
监控与告警
模型漂移、数据质量、性能指标
监控告警
26
多源数据融合
内部数据、外部数据、第三方数据
融合多源
27
跨境关联交易
汇率风险、转让定价、税务合规
跨境税务
28
行业特定场景
金融、制造、互联网、医药
行业场景
29
案例实战
某上市公司关联交易舞弊检测全流程
实战案例
30
未来趋势
联邦学习、隐私计算、AI监管科技
前沿趋势