[发明专利]资金流动行为分析方法及存储介质

说明书

一种资金流动行为分析方法及存储介质，其中方法包括如下步骤：接收资金流动数据，对所述资金流动数据划分第一类群，对所述第一类群的资金流动数据，通过第一判断规则进行判断，包括步骤：计算所述第一类群的资金流动当量，记为A_i，根据资金流动当量的概率分布，应用基于贝叶斯概率的深度学习模型获得阈值A_u，将所述资金流动当量Ai与阈值A_u进行比较，如果Ai≥A_u，则判定为存在资金流动异常。上述方案能够实现资金流动数据的智能分析，提升了分析效率。

技术领域

本发明设计数据分析领域，尤其涉及一种对企业资金流动数据的风险分析方法。

背景技术

企业在经营过程中免不了各种类型的资金流动，如何快速高效的发现资金流动过程中的异常情况，降低企业经营过程中的相关风险，加强对各式各样资金使用进行监管，大部分企业都采取了周期性的人工审计；或者通过相应的资金管理系统对资金流动进行多层级审批，同时通过建立单次金额、累计金额、流动次数等设定阈值等规则进行监控。

人工审计工作量大效率低：采用人工审计方式不仅仅工作量巨大，而且基本上都是事后进行已经失去最佳发现风险并进行预防的机会，设置阈值进行监控容易被规避且缺少灵活性：对每次资金流动金额、特定周期累计金额、特定周期内统计流动次数等方式对资金流动情况进行监控，容易通过人为多次进行尝试发现阈值后规避监测；同时该方式随着时间的推移，阈值设置规则都需要企业实际经营状况进行调整，人工审计或者基于较小时间窗口的阈值的方法主要还是描述资金流动的静态属性，而对于实际资金流动的动态连续性涉足较少。

发明内容

为此，需要提供一种能够更加智能化分析资金流动数据的技术方案。

为实现上述目的，申请人提供一种资金流动行为分析方法，包括如下步骤：

接收资金流动数据，对所述资金流动数据划分第一类群，

对所述第一类群的资金流动数据，通过第一判断规则进行判断，包括步骤：

根据所述第一类群内的资金流动数据计算资金流动数据的持续时长Ti；

根据所述第一类群内的资金流动数据计算资金流动间隔ΔTi＝{ΔTi1，ΔTi2,…,ΔTin-1}；

根据所述第一类群内的资金流动数据计算后一次与前一次资金流动金额差值：ΔMi＝{ΔMi1，ΔMi2,…,ΔMin-1}；

计算所述第一类群的资金流动当量，记为A_i，

根据资金流动当量的概率分布，应用基于贝叶斯概率的深度学习模型获得阈值A_u，

将所述资金流动当量Ai与阈值Au进行比较，如果Ai≥Au，则判定为存在资金流动异常。

具体地，还包括步骤，当判定判断是否为复杂资金流动模式，若判定为是，才对所述第一类群进的资金流动数据通过第一判断规则进行判断。

具体地，对所述第一类群的资金流动数据判断是否为复杂资金流动模式的结果为否，则通过第二判断规则进行判断：

对所述资金流动数据进行关键值比较，判定是否存在资金流动异常。

具体地，还包括步骤，

对所述第一类群的资金流动数据通过第二判断规则进行判断：

对所述资金流动数据进行关键值比较，判定是否存在资金流动异常；

根据所述第一判断规则的判断结果加权和或第二判断规则的判断结果加权得出是否进行预警的结果。