7 浏览第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 反洗钱监测的现状与挑战
1.1.2 监管科技（RegTech）兴起的动力
1.1.3 RegTech在金融合规中的角色定位
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义：完善监管科技与反洗钱研究框架
1.2.2 实践意义：为金融机构合规提升提供路径
1.2.3 政策意义：为监管部门优化监测手段提供依据
1.3 研究目标与问题
1.3.1 总体目标
1.3.2 核心研究问题
1.3.3 关键难点与创新点
1.4 研究思路与技术路线
1.4.1 研究思路图示
1.4.2 技术路线说明
1.5 论文结构安排
1.5.1 各章内容概述
第二章 文献综述
2.1 反洗钱监测方法研究进展
2.1.1 传统规则基监测模式
2.1.2 基于大数据与机器学习的监测模式
2.2 监管科技(RegTech)框架与要素
2.2.1 技术构成：区块链、人工智能、API
2.2.2 管理构成：数据治理、流程自动化
2.3 应用效果评估指标体系
2.3.1 检测准确率与漏检率
2.3.2 风险排查效率与资源消耗
2.4 文献评述与研究空白
第三章 理论基础与研究假设
3.1 信息不对称与监管成本理论
3.2 技术接受模型(TAM)与合规效率模型
3.3 RegTech提升反洗钱监测效果的机理
3.3.1 数据质量改善路径
3.3.2 自动化规则执行路径
3.3.3 智能分析与风险预警路径
3.4 研究假设
3.4.1 H1：RegTech应用水平与检测准确率正相关
3.4.2 H2：RegTech应用水平与监测延迟负相关
3.4.3 H3：数据质量在RegTech与准确率间起中介作用
3.4.4 H4：监管强度对RegTech—监测效果关系具有正向调节
3.5 概念模型
第四章 研究设计
4.1 样本选取与数据来源
4.1.1 样本范围：国内大型银行与支付机构
4.1.2 数据来源：监管报告、机构年报、第三方风控平台
4.2 变量定义与度量
4.2.1 因变量：反洗钱监测效果
4.2.1.1 检测准确率（Accuracy＝真阳性/(真阳性＋假阳性)）
4.2.1.2 漏检率（MissRate＝假阴性/实际洗钱交易）
4.2.1.3 监测延迟（DelayTime＝从交易发生到风险预警的平均时长）
4.2.2 自变量：RegTech应用水平（RegTech\_Level）
4.2.2.1 技术集成深度（Integration\_Score，评估API与系统对接程度）
4.2.2.2 算法使用比例（Algo\_Usage＝AI/Rule引擎的交易监测占比）
4.2.2.3 自动化流程覆盖率（AutoRate＝自动化流程数/总监测流程数）
4.2.3 中介变量：数据质量（Data\_Quality）
4.2.3.1 数据完整性指标（Completeness＝必填字段填报率）
4.2.3.2 数据一致性率（Consistency＝跨系统比对差异率）
4.2.4 调节变量：监管强度（Reg\_Strength）
4.2.4.1 检查频次（Audit\_Count，年内监管检查次数）
4.2.4.2 处罚力度（Penalty\_Amount，万元/年）
4.2.5 控制变量
4.2.5.1 机构规模（Ln\_Assets＝总资产取对数）
4.2.5.2 交易量（Txn\_Volume＝日均交易笔数）
4.2.5.3 客户类型结构（Corp\_Ratio＝企业客户交易占比）
4.2.5.4 IT投入强度（IT\_Invest＝年IT支出/总资产）
4.3 模型构建
4.3.1 基准回归模型
Accuracy\_it = α + β1 RegTech\_Level\_it + γ Controls\_it + μ\_i + λ\_t + ε\_it
4.3.2 中介效应模型
Data\_Quality\_it = α1 + β2 RegTech\_Level\_it + γ1 Controls\_it + ε1\_it
Accuracy\_it = α2 + β3 Data\_Quality\_it + β4 RegTech\_Level\_it + γ2 Controls\_it + ε2\_it
4.3.3 调节效应模型
Accuracy\_it = α3 + β5 RegTech\_Level\_it + β6 Reg\_Strength\_it + β7 (RegTech\_Level×Reg\_Strength)\_it + γ3 Controls\_it + ε3\_it
4.3.4 监测延迟模型
DelayTime\_it = α4 + β8 RegTech\_Level\_it + γ4 Controls\_it + μ\_i + λ\_t + ε4\_it
4.4 研究方法
4.4.1 面板数据双向固定效应回归
4.4.2 Bootstrap中介效应检验
4.4.3 分组回归与异质性分析
4.4.4 稳健性与内生性检验
第五章 实证结果与分析
5.1 描述性统计与相关性分析
5.2 多重共线性与模型诊断
5.3 基准模型回归结果与假设检验
5.4 中介效应检验结果
5.5 调节效应检验结果
5.6 延迟模型结果分析
5.7 分机构规模与业务类型的异质性分析
5.8 结果讨论与理论契合
第六章 结论与政策建议
6.1 主要研究结论
6.2 理论贡献
6.3 实践与政策建议
6.3.1 对金融机构：加强RegTech技术投入与运维
6.3.2 对监管部门：完善监管标准与考核指标
6.3.3 对技术提供商：提升产品可解释性与集成度
6.4 研究局限与未来展望
参考文献
附录
A 变量与数据来源对照表
B 回归结果附表
C 问卷及访谈提纲
