摘 要

随着经济全球化的发展加快，银行业作为高风险行业，对风险的监管和处理越来越重要，操作风险作为金融行业风险领域中的新分支，逐渐成为全球金融行业风险管理最重要的部分之一，而我国银行业对操作风险还没有全面的认识。

贝叶斯网络具有较好的知识表示框架结构，可以将概率推理计算的过程进行很大程度上的简化，贝叶斯网络相关的知识在中国商业银行风险管理的应用中，可以推算出许多概率依赖关系。我国商业银行实现总分行制度，业务行为涉及多层次，操作风险发生概率升高，操作风险管理难度增大，总行对下属机构无法进行有效的监管。利用贝叶斯网络，通过定量分析，可以更好的进行因果分析和情景分析，对我国商业银行存在的操作风险大概率影响因素进行重点管理。

首先，了解贝叶斯定理的基本理论，根据查找的相关文献资料整理出已有的贝叶斯学习算法，例如贝叶斯网络结构算法，贝叶斯网络参数算法等，但对于不同的问题，和训练数据、假设空间、概率等因素的不同，使用的贝叶斯学习算法也是非常不同的，所以，将描述在不同的情况下，贝叶斯网络的不同算法的适用条件与优劣性。

其次，了解操作风险的基本理论及操作风险管理的各种模型，对比各模型的优缺点，说明基于贝叶斯网络建立模型，可以不断的通过实践，及时的改进网络结构和参数，提高了风险预测能力，但同时，贝叶斯网络的应用需要大量历史数据和专家经验，而我国商业银行历史数据存储极为匮乏，所以，在过度依赖专家经验的基础上，对预测结果的准确性将会产生更大偏差。

然后，将贝叶斯网络结构的运用代入到中国商业银行操作风险的管理系统当中，通过分析处理收集到的中国商业银行操作风险的相关案例，进行搭建模拟贝叶斯网络模型及其相关的结构，并进行数据处理和结果分析，从而归纳出中国商业银行的操作风险的主要影响因素，由此总结出对商业银行风险管理方面的具体建议，使得银行业加强对各类风险的预防，监管及事后处理等相关措施。

关键词：贝叶斯网络；商业银行；操作风险；内部欺诈

The Application of Bayes' Theorem in Machine Learning——Taking the Operational Risk of Commercial Banks as an Example

Abstract

As the development of economic globalization accelerates, as a high-risk industry, the banking industry is increasingly important for the supervision and treatment of risks. One, and China's banking industry has not yet fully understood the operational risks.

The Bayesian network has a good knowledge representation framework, which can simplify the process of probabilistic inference calculation. In the risk operation management of commercial banks in China, using Bayesian network related knowledge, many probability dependencies can be derived. China's commercial banks realize the total branch system, the business behavior involves multiple levels, the probability of operational risk increases, and the difficulty of operational risk management increases. The head office cannot effectively supervise the subordinate organizations. Using the Bayesian network, through quantitative analysis, it is possible to conduct causal analysis and scenario analysis better, and focus on the management of the large-scale risk factors of operational risks in commercial banks in China.

First, understand the basic theory of Bayes' theorem, and sort out the existing Bayesian learning algorithms based on the related literatures, such as Bayesian network structure algorithm, Bayesian network parameter algorithm, etc., but for different problems, Different from the training data, hypothesis space, probability and other factors, the Bayesian learning algorithm used is also very different, for example: Bayesian optimal classifier algorithm given the available data, hypothesis space and the prior probability of the hypothesis In this case, the correct classification probability of the instance is maximized to obtain the best performance, but the posterior probability of each hypothesis is calculated when the algorithm is performed, which makes the algorithm expensive. At this time, an algorithm that replaces this shortcoming appears-- Gibbs algorithm.

Secondly, explain that the model based on Bayesian network can continuously improve the network structure and parameters and improve the risk through practice. Predictive ability, but at the same time, the application of Bayesian network requires a large amount of historical data and expert experience, while the historical data storage of commercial banks in China is extremely scarce. Therefore, based on excessive reliance on expert experience, the accuracy of prediction results will be generated. Greater deviation.

Then, using the commercial venture case of China Commercial Bank to establish a Bayesian network model and structure diagram, and data processing and result analysis to obtain the operational risks affecting Chinese commercial banks. The management of internal fraud can manage operational risk more effectively, and quantify the influencing factors of operational risk loss. Through the model, the percentage of fraud rate needs to be reduced.

Finally, it puts forward suggestions on the operational risk management of commercial banks in China, and strengthens the prevention, supervision and handling of operational risks by commercial banks.

Keywords: Bayesian network;Commercial Bank;operational risk;Internal Fraud

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 6

1.1研究背景及意义 6

1.2贝叶斯网络的起源与发展 6

1.3贝叶斯网络的研究现状 7

1.3.1国内对贝叶斯网络的研究现状 7

1.3.2国外对贝叶斯网络的研究现状 7

1.4贝叶斯网络的应用 8

1.5本文工作 8

第二章 贝叶斯网络的基本理论 9

2.1贝叶斯网络的描述 9

2.2贝叶斯网络的结构学习算法 10

2.2.1基于评分搜索的贝叶斯网络的结构学习算法 10

2.3贝叶斯网络的参数学习算法 12

2.3.1极大后验概率（MAP） 12

2.3.2最大似然估计 12

第三章 商业银行操作风险的基本理论 13

3.1操作风险的描述 13

3.2操作风险管理模型 14

第四章 基于贝叶斯网操作风险模型的建立及结果分析 15

4.1贝叶斯网络模型的建立 15

4.1.1贝叶斯网络模型建立步骤 15

4.1.2贝叶斯网络模型变量选择 15

4.2数据处理 16

4.3贝叶斯网络结构学习 17

4.4贝叶斯网络参数学习 17

4.5贝叶斯网络推断结果 18

第五章 结论与建议 20

参考文献 20

致谢 21

附录 21

1. 绪论

1.1研究背景与研究意义

机器学习是一类涉及了多种专业知识且覆盖了多个领域的交叉学科，人工智能专业的核心内容即为机器学习。近年来，机器学习被广泛应用于多个领域，例如：用于检测信用卡交易以防止欺诈事件发生的数据挖掘程序，以及用于获取用户信息，过滤并筛选用户阅读兴趣的系统等，机器学习成为国内外智能系统专家研究的热点，其中，最为重要的也是机器学习的核心内容就是贝叶斯网络，而贝叶斯网络是对于具有未知性的知识进行分析表示和合理推断的更高效的理论模型，是最具代表性的智能信息处理模型之一。1988年美国加州大学Judea Pearl教授在对拓扑结构图和变量条件独立之间关系深入研究的基础上，最先提出贝叶斯网络。贝叶斯网络将概率统计的思想融合到图论的结构中，是由有向无环图描述的概率模型。

商业银行的运营过程中隐含着诸多未知或难以确定的因素，使得面临的资产风险较大，有可能造成损失，然而，如何对商业银行的操作风险进行更高效的测试、检验与评估是商业银行所具有的核心竞争力，它与商业银行的生存有着紧密的关系，甚至在严重的情况下会影响到整个金融行业的安全性。但近年，多次发生由于操作风险导致的特大损失事件，例如：上个世纪末，巴林银行倒闭案，中国银行开平支行盗窃案，2008年法国兴业银行欺诈交易案，2009年北京农商银行骗贷案等，使金融界和监管机构意识到加强管理操作风险的重要性。对中国而言，由于中国金融机构的管理方式相对落后，检测和应对危机的能力相对较低，随着我国金融业的全面开放，风险随着竞争力的加剧也随之变大，由此可见，加强操作风险的管理水平对我国的金融机构来说有着非常重要的现实意义。