贝叶斯定理在机器学习中的应用-以商业银行操作风险为例

⑼.仍将万元的概率固定为100%，外部欺诈与内部欺诈的概率固定为0%，探究客户产品及业务行为对操作风险的影响。通过贝叶斯网络运行结果为图17。从图中可以看出，当控制操作风险损失金额高于一亿元时，客户产品及业务行为因素欺骗的概率为100.00%。图SEQ图\*ARABIC15内部欺诈假设分析图SEQ图\*ARABIC16外部欺诈假设分析图SEQ图\*ARABIC17客户因素假设分析通过对数据进行分析处理，可以看出当操作风险的损失金额小于1000万元时，内部欺诈的概率占比最大，外部欺诈占比最小，说明当损失金额较小时，内部欺诈发生的可能性最大，银行应当增加措施控制内部欺诈的发生，加强银行内部的审计力度，但仅仅控制内部欺诈是不够的还应密切关注银行内部人员与客户之间的关系，防止客户因素的欺骗，特别是大额资金的交易。当操作风险的损失金额介于1000万元到一亿元之间时，内部欺诈的概率只升高了八个百分点，外部欺诈的变化更小，但客户因素的欺骗率却升高了50%，说明当操作风险的损失金额越高，存在客户因素的可能性越大。但是当操作风险的损失金额大于一亿元时，客户因素的欺诈概率达到100%，说明当损失金额为一亿元以上时，一定存在内外勾结的情况。第五章结论与建议随着2004年《巴塞尔新资本协议》的发布，操作风险被纳入风险监管，管理研究取得了更有意义的结果，贝叶斯网络也越来越多地被用于模拟操作风险的研究。与国外银行相比，中国商业银行的风险管理尚处于起步阶段，缺乏损失数据和事实相结合，所以我国应该使用适合自己的模型，通过上述实验过程可以得出结论，中国商业银行的经营风险主要发生在内部欺诈和内部员工与客户之间的内外勾结，这与国外不同，所以，必须要建立适合国情的管理模型。对于我国商业银行来说，加强对内部欺诈和内部人员的监管，能够更有效的降低操作风险。因为我国专业分析人员严重缺少与操作风险损失事件相关的数据，所以，我国银行业协会应该建立相关部门，负责收集我国银行业操作风险损失事件并管理相关数据。并进行积极的数据交换和交换，以防止欺诈者对不同的银行进行欺诈，除此之外，还应对欺诈趋势、预防和识别，关于欺诈行为建立相关制度，在面对紧急情况时，能够对欺诈行为做出迅速且正确的应对。参考文献[1]S.RussellandP.Norvig.ArtificialIntelligence:AModernApproach [M].Prentice Hall,2002,56-58. [2]LawrenceR.Rabiner.ATutorialonHiddenMarkovModelsandSelectedApplicationsinSpeechRecognition[C].ProcoftheIEEE,1989,77(2):257-266[3]刘建伟,黎海恩,罗雄麟.\t"5/bysj/Report/kcmstarget"概率图模型学习技术研究进展[J].自动化学报,2014(06)[4]王辉.\t"5/bysj/Report/kcmstarget"用于预测的贝叶斯网络[J].东北师大学报(自然科学版),2002(01)[5]\t"5/bysj/Report/knet"曹杰.\t"5/bysj/Report/_blank"贝叶斯网络结构学习与应用研究[D].\t"5/bysj/Report/_blank"中国科学技术大学,2017[6]欧璇.论贝叶斯网络法在商业银行操作风险分析中的应用[A],2010:13-14[7]邓超,黄波.贝叶斯网络模型在商业银行操作风险管理中的应用[A].财经论坛,2007(04):93-95[8]刘家鹏,詹原瑞,刘睿.基于贝叶斯网络的操作风险建模[A].西安电子科技大学学报(社会科学版),2007,17(04):32-39[9]刘睿,巴曙松,刘家鹏.运用贝叶斯网络量化和控制商业银行操作风险--一个基于实际业务流程的例子[A].投资研究，2011,30(07):106-117[10]卢安文,任玉珑,唐浩阳.基于贝叶斯推断的操作风险度量模型研究[A].系统工程学报,2009,24(03):286-349[11]刘家鹏,詹原瑞,刘睿.基于贝叶斯网络的银行操作风险管理系统[A].计算机工程,2008,34(18):266-268[12]薄纯林,王宗军.基于贝叶斯网络的商业银行操作风险管理[A].金融观察,2008(01):43-46[13]沈静.基于贝叶斯网络模型的我国商业银行操作风险管理研究[D].哈尔滨工业大学,2006.

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