2、欧盟与美国零售支付中的非银行机构与风险

欧盟与美国零售支付中的非银行机构与风险

随着全球零售支付系统从纸质向电子化转变,非银行机构在支付系统中的参与度日益增加。这一趋势改变了零售支付的格局,也带来了新的风险与挑战。本文将深入探讨非银行机构在欧盟和美国零售支付系统中的作用、相关风险以及它们对支付安全的影响。

非银行机构在零售支付系统中的角色
  • 定义与服务类型 :非银行支付服务提供商指非银行企业,主要通过电子手段为客户提供支付服务。在欧洲,未获信贷机构授权的实体(如电子货币机构)属于非银行;在美国,不接受活期存款的实体为非银行。其客户包括零售支付终端用户(提供前端服务)、银行或其他非银行支付服务提供商(提供后端服务),也有两者皆有的情况。
  • 支付类型与活动
    • 支付类型 :主要有电子支票、信用转账、直接借记、支付卡(信用卡和借记卡)以及电子货币和其他预存值或储值工具(包括互联网个人对个人支付)。
    • 支付活动 :支付过程可分为四类主要服务,涵盖约二十三项主要支付活动和五十多项子活动。
      • 交易前活动:包括客户获取、前端基础设施提供等。
      • 交易中第一阶段活动:如连接、通信、授权和欺诈检测。
      • 交易中第二阶段活动:涉及清算和结算。
      • 交易后活动:包括账单提供和对账。
  • 非银行机构的普遍性 <
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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