[发明专利]用于挖掘和分析数据以标识洗钱者的反洗钱方法和设备有效
申请号: | 201810623906.7 | 申请日: | 2018-06-15 |
公开(公告)号: | CN109241125B | 公开(公告)日: | 2022-10-04 |
发明(设计)人: | 韩景光;M·F·扎曼;万大东;A·卡贝洛希门尼斯;E·克拉多塞斯彭 | 申请(专利权)人: | 埃森哲环球解决方案有限公司 |
主分类号: | G06F16/2458 | 分类号: | G06F16/2458;G06Q40/04 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 酆迅;丁君军 |
地址: | 爱尔兰*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 挖掘 分析 据以 标识 洗钱 方法 设备 | ||
本公开涉及用于挖掘和分析数据以标识洗钱者的反洗钱平台。对于洗钱调查中涉及的第一实体集合,平台可以获得针对目标实体的目标实体信息以及相关实体集合的相关实体信息。平台可以分析目标实体信息和相关实体信息以标识洗钱候选。平台可以确定指示目标实体与一个或多个相关实体之间的相似度的一个或多个关系。平台可以生成图数据结构,其使用一个或多个关系来将目标实体和一个或多个相关实体相关联。平台可以确定目标实体的得分和一个或多个相关实体的一个或多个得分。平台可以提供指示目标实体和/或一个或多个相关实体是否可能从事洗钱的推荐。
技术领域
本公开的实施例总体上涉及计算机领域,更具体地涉及用于挖掘和分析数据以标识洗钱者的反洗钱方法和设备。
背景技术
洗钱是一个将非法获得的利润转化为表面上合法的资产的过程。反洗钱(AML)服务提供了一种用于检测可疑活动以减少洗钱的方式。
发明内容
根据一些可能的实现,一种方法可以包括由设备从第一数据源获得与洗钱调查中涉及的第一实体集合相关联的信息。与第一实体集合相关联的信息可以包括目标实体的目标实体信息和相关实体集合的相关实体信息。该方法可以包括由设备分析与第一实体集合相关联的信息以将相关实体集合中的一个或多个相关实体标识为洗钱候选。该方法可以包括由设备从第二数据源获得与目标实体和/或一个或多个相关实体相关联的附加信息。该方法可以包括由设备确定目标实体与一个或多个相关实体之间的一个或多个关系。一个或多个关系可以指示目标实体与一个或多个相关实体之间的相似度。该方法可以包括由设备生成使用一个或多个关系将目标实体和一个或多个相关实体相关联的图数据结构。该方法可以包括由设备生成用于处理被包括在图数据结构中的信息的数据模型。得分和/或一个或多个得分可以标识目标实体和/或一个或多个相关实体是否可能从事洗钱。该方法可以包括由设备基于确定得分和/或一个或多个得分来提供指示目标实体和/或一个或多个相关实体是否可能从事洗钱的推荐。
根据一些可能的实现,其中目标实体信息、相关实体信息和/或附加信息包括与企业相关联的信息和/或与企业的雇员相关联的信息,与企业相关联的信息包括以下中的至少一项:指示企业名称的信息,指示企业所在的领域的信息,或者指示企业所在的地理位置的信息,或者,与企业的雇员相关联的信息包括以下中的至少一项:指示雇员姓名的信息,或者指示雇员职位的信息。
根据一些可能的实现,其中第二数据源包括与洗钱调查相关联的实体的新闻数据源、社交媒体数据源和/或内部数据源。
根据一些可能的实现,方法还包括:由设备分析与第一实体集合相关联的信息以将相关实体集合中的一个或多个相关实体标识为洗钱候选。
根据一些可能的实现,方法还包括:分析附加信息以标识一个或多个附加相关实体和/或目标实体与一个或多个相关实体之间的一个或多个附加关系;更新图数据结构以包括与一个或多个附加相关实体相关联的信息和/或与一个或多个附加关系相关联的信息;使用数据模型确定针对一个或多个附加相关实体的一个或多个得分;以及提供指示一个或多个附加相关实体是否可能从事洗钱的另一推荐。
根据一些可能的实现,其中生成数据模型包括:从第三数据源获得与第二实体集合相关联的训练信息,使用训练信息生成数据模型,从第四数据源获得与第三实体集合相关联的测试信息,以及使用测试信息验证数据模型。
根据一些可能的实现,方法还包括:确定针对被包括在图数据结构中的边集合的相关性得分集合,确定相关性得分集合中的一个或多个相关性得分满足相关性阈值,以及移除与满足相关性阈值的一个或多个相关性得分相关联的一个或多个边和/或一个或多个节点。
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