[发明专利]可疑交易报告生成方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及大数据领域的一种可疑交易报告生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取交易数据，识别所述交易数据是否为可疑交易；当所述交易数据为可疑交易时，识别所述可疑交易对应的风险类型；所述风险类型对应多个风险特征；计算所述多个风险特征对应的向量矩阵；将多个向量矩阵输入至神经网络模型，通过所述神经网络模型输出与所述风险类型对应的可疑交易报告。采用本方法能够有效提高完成可疑交易报告的工作效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种可疑交易报告生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

洗钱是一种将非法所得合法化的行为，属于经济犯罪，对金融体系的安全稳定造成威胁。因此，需要金融机构积极进行反洗钱的工作。金融机构对与洗钱相关的交易进行监控，如果发现了可疑交易需要及时进行上报。上报时金融机构需要以报告的形式对可疑交易进行描述。在传统的方式中，可疑交易报告是通过人工来完成。如果面对大量的可疑交易都由人工来编写相应的报告，则会导致工作效率较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种有效提高工作效率的可疑交易报告生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种可疑交易报告生成方法，所述方法包括：

获取交易数据，识别所述交易数据是否为可疑交易；

当所述交易数据为可疑交易时，识别所述可疑交易对应的风险类型；所述风险类型对应多个风险特征；

计算所述多个风险特征对应的向量矩阵；

将多个向量矩阵输入至神经网络模型，通过所述神经网络模型输出与所述风险类型对应的可疑交易报告。

在其中一个实施例中，所述利用所述风险特征识别所述交易数据是否为可疑交易包括：

提取所述交易数据中的客户标识以及多个交易字段；

根据所述客户标识，通过大数据平台搜索与所述风险特征对应的多个特征字段；

将所述交易字段以及所述大数据平台搜索到的多个特征字段输入至监控模型，通过所述监控模型进行可疑交易识别；

当识别所述交易数据为可疑交易时，生成对应的预警事件。

在其中一个实施例中，所述识别所述可疑交易对应的风险类型包括：

根据大数据平台的搜索结果，调用与所述风险特征对应的代码；

利用所述风险特征的代码对相应特征字段进行风险识别，输出相应的风险标签；

根据多个风险标签识别所述可疑交易对应的风险类型。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取多种历史可疑交易报告，将所述历史可疑交易报告标记为样本文件；所述样本文件包括多个样本句子以及风险类型；

识别所述样本句子对应的风险特征；

获取所述风险类型对应的报告模板，以及所述报告模板与所述风险特征之间的映射关系；

生成每个样本句子对应的训练向量矩阵；

利用所述训练向量矩阵以及所述映射关系对神经网络进行训练。

在其中一个实施例中，所述生成每个样本句子对应的训练向量矩阵包括：

对所述样本文件进行分句处理，得到多个样本句子；

对所述样本句子进行分词处理，得到多个样本词语；

统计每个样本词语在所述样本文件中的样本词频，利用所述样本词频计算每个样本词语对应的词向量；