[发明专利]一种基于资金交易网络的异常交易识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于资金交易网络的异常交易识别方法，其特征在于：所述异常交易识别方法包括如下步骤；

对已获取的交易相关数据进行标准化处理，从而将所述交易相关数据转化为多类主题数据，通过所述多类主题数据构建数据集市；并且采用抽取、交互转换、加载的方式对不完善的客户信息、账户信息及交易对手信息进行完善及补录；

基于所述数据集市，通过采用聚类、回归、迭代的数据挖掘方式对数据集市中的多类主题数据进行处理，以得到用于作为异常行为比较标准的基础指标数据；

以所述基础指标数据作为依据，对数据集市中的数据进行特征计算，从而生成第一风险特征数据；

令与所述第一风险特征数据关联的所有交易数据作为数据基础，按照资金的转入转出关系组建基于所述交易数据形成的多个资金交易网络，所述多个资金交易网络根据实时数据变化而自动组建、实时消减；

将各个资金交易网络分别与预先建立的交易风险模型进行风险特征匹配，以计算各个资金交易网络与交易风险模型的匹配程度，将匹配程度达到风险门限的资金交易网络作为异常交易可疑案例；

通过如下方式建立交易风险模型；

对洗钱案件数据进行场景化定义，其中所述洗钱案件的场景类别定义为多种，并且将场景化定义的洗钱案件数据进行分类，从而使属于同一场景的洗钱案件数据在同一个场景类别下；

在任一个场景类别下，提取该场景内洗钱案件数据中的第二风险特征数据，基于第二风险特征数据建立交易风险模型；其中，一种场景类别对应一种交易风险模型。

2.根据权利要求1所述的基于资金交易网络的异常交易识别方法，其特征在于：在组建资金交易网络的过程中，包括如下步骤；

提取与所述第一风险特征数据相关联的所有交易数据，利用所述所有交易数据构建临时风险数据集市；

以资金的转入转出关系作为依据，对临时风险数据集市中的所有交易数据进行分组处理；其中，令同组内的交易数据之间存在转入或转出关系；

将处于同一组内的全部交易数据组建成网络节点间具有转入或转出关系的资金交易网络，所述网络节点为用户、账户、设备中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的基于资金交易网络的异常交易识别方法，其特征在于：

在资金交易网络与交易风险模型进行风险特征匹配时，将与所述资金交易网络对应的第一风险特征数据、与所述交易风险模型对应的第二风险特征数据进行风险特征匹配。

4.根据权利要求3所述的基于资金交易网络的异常交易识别方法，其特征在于：

将所述第一风险特征数据与所述第二风险特征数据的风险特征匹配结果进行量化，令量化结果为累加总分值或逻辑表达式；

若量化结果为累加总分值，将所述累加总分值与风险门限对应的预设门限分值进行比较，将大于或等于预设门限分值的累加总分值对应的资金交易网络作为异常交易可疑案例；

若量化结果为逻辑表达式，将所述逻辑表达式与风险门限对应的预设表达式进行匹配，将与预设表达式匹配的逻辑表达式对应的资金交易网络作为异常交易可疑案例。

5.根据权利要求4所述的基于资金交易网络的异常交易识别方法，其特征在于：所述交易风险模型为反洗钱模型。

6.根据权利要求1至2、4至5中任一权利要求所述的基于资金交易网络的异常交易识别方法，其特征在于：在对数据集市中的数据进行特征计算时，包括如下步骤；

通过参照基础指标数据的方式定义风险事件特征，根据所述风险事件特征对数据集市中的数据进行筛选和解析，将解析结果作为第一风险特征数据。

7.根据权利要求6所述的基于资金交易网络的异常交易识别方法，其特征在于：所述风险事件特征用于描述风险事件，所述风险事件包括：不同企业的法定代表人或高管相同、不同企业拥有同一名公司会计、多家企业发生关联交易、企业所属行业为特定行业、交易频率和交易规模与企业注册资金规模明显不符、规避监管意图明显、对公账户频繁向个人账户转入大量资金、对公账户公转私、资金交易全部通过网上银行交易。