一种银行现金交易流程管理方法及系统

技术领域

本发明涉及银行交易管理系统领域，具体是一种银行现金交易流程管理方法及系统。

背景技术

现有银行交易流程管理的背景技术主要包括核心银行系统、支付网关、风险管理系统等。这些技术主要用于处理与交易相关的各种活动，包括账户管理、支付处理、交易清算等。

交易对象指的是交易的参与方，包括客户、商家、机构等。传统的银行交易流程管理技术通过核心银行系统和支付网关等，实现与不同交易对象的交互和信息传递。交易模式指的是交易的方式和形式，包括线上支付、线下支付、跨境支付等。通过支付网关和风险管理系统，银行能够处理不同交易模式下的支付请求，进行支付验证、风险评估等操作。

然而，现有银行交易流程管理技术存在以下缺点：

1. 安全性风险：现有技术虽然在交易流程中采取了一定的安全措施，如身份验证、加密传输等，但仍然存在着数据泄露、篡改、伪造等安全风险。尤其是在交易对象和交易模式日益多样化的情况下，现有安全机制可能无法全面应对不断变化的安全威胁。

2. 不透明的交易流程：传统的银行交易流程管理技术通常缺乏透明度，交易的信息流通路径不够清晰，交易对象难以了解整个交易过程的详细步骤和环节。这可能导致交易过程的不可追溯性和可控性下降。

3. 缺乏实时监控和预警：在现有技术中，交易过程的监控和预警机制通常比较有限。对于异常交易或风险事件的检测和处理通常需要人工干预，响应时间较长，无法及时发现和应对潜在风险。

4. 缺乏个性化服务：现有技术往往难以满足客户个性化需求。交易对象和交易模式的多样性导致不同客户对交易流程有不同的要求和偏好，现有技术可能无法提供针对个性化需求的定制化解决方案。

发明内容

本发明的目的在于克服上述缺点，引入智能技术、数字化支付、区块链和数据洞察与分析，可提高交易流程的安全性、效率性和个性化，并提供更加透明和智能的交易。

其中，一种银行现金交易流程管理方法，包括以下步骤：

S1. 收集交易数据，将交易数据记录于区块链，对交易进行验证和记录；

S2. 通过区块链的共识机制和验证过程，对交易数据的一致性和可信度进行确认；

S3. 利用区块链上存储的交易数据，进行数据分析和挖掘；

S4. 将数据洞察与分析的结果与智能合约进行结合，进行自动化的数据处理和决策；

其中，所述步骤S3具体包括一下子步骤：

S301. 从交易数据中提取交易涉及的对象特征、根据交易的模式和规律提取交易模式特征；

S302. 通过聚类分析算法，将交易数据中具有相似特征的交易进行分组；

S303. 利用关联规则挖掘算法，对交易数据中的关联模式进行挖掘，其中，挖掘具体为挖掘交易数据中的频繁项集和关联规则；

S304. 通过时间序列分析算法，分析时间维度上的交易模式和趋势。

进一步的，所述步骤S303中，关联规则挖掘算法具体包括以下子步骤：

S3031. 设置最小支持度min_support和最小置信度min_confidence的阈值；

S3032. 生成候选项集：

扫描现金交易数据集，统计每个单个项的支持度；

生成长度为2的候选项集，将所有支持度大于等于最小支持度阈值的单个项组合起来。通过组合两个项集的操作产生候选项集；

S3033. 计算候选项集的支持度：

扫描现金交易数据集，统计每个候选项集出现的次数，并计算其支持度；

删除支持度小于最小支持度的候选项集；

S3034. 根据最小支持度筛选出频繁项集：

通过遍历候选项集，筛选出支持度大于等于最小支持度阈值的项集。这些项集被称为频繁项集。

将频繁项集作为以后关联规则生成的基础；

S3035. 生成关联规则：

进一步的，所述步骤S3035，生成关联规则具体包括以下子步骤：

S30351. 对于每个频繁项集，对高置信度的关联规则进行提取；其中，所述置信度代表规则的可靠程度；

S30352. 对于每个频繁项集 A ->B ，其中，所述A表示前项集，B表示后项集，计算置信度(confidence) = support(A, B) / support(A)；

S30353. 根据置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。

进一步的，所述步骤S302中，聚类分析算法具体包括以下子步骤：

S3021. 随机选择K个初始聚类中心；

S3022. 对于每个样本点，计算样本点与各个聚类中心的距离，分配到最近的聚类中心；

S3023. 重新计算每个聚类的中心点，即计算每个聚类中样本点的平均值；

S3024. 重复步骤S3021，直到聚类中心不再发生变化或达到停止条件。

进一步的，所述步骤S304中，时间序列分析算法具体包括以下子步骤：

S3041. 根据时间序列数据进行平稳性检验，确保数据满足ARIMA模型的基本假设；

S3042. 选择合适的ARIMA模型的参数（p，d，q）

S3043. 通过最大似然估计方法拟合ARIMA。

进一步的，作为优选的实施方案，提出一种银行现金交易管理流程系统，该系统基于上述任一项所述的一种银行现金交易管理流程方法，包括：

数据收集模块，用于收集交易数据，将交易数据记录于区块链，对交易进行验证和记录；

区块链处理模块，用于通过区块链的共识机制和验证过程，对交易数据的一致性和可信度进行确认；

数据分析挖掘模块，用于利用区块链上存储的交易数据，进行数据分析和挖掘；

数据处理决策模块，用于将数据洞察与分析的结果与智能合约进行结合，进行自动化的数据处理和决策；

其中，所述数据分析挖掘模块还包括：

特征提取单元，用于从交易数据中提取交易涉及的对象特征、根据交易的模式和规律提取交易模式特征；

聚类分析单元，用于通过聚类分析算法，将交易数据中具有相似特征的交易进行分组；

关联挖掘单元，用于利用关联规则挖掘算法，对交易数据中的关联模式进行挖掘，其中，挖掘具体为挖掘交易数据中的频繁项集和关联规则；

时序分析单元，用于通过时间序列分析算法，分析时间维度上的交易模式和趋势。

进一步的，所述关联挖掘单元还包括：

阈值设定子单元，用于设置最小支持度min_support和最小置信度min_confidence的阈值；

候选项集生成子单元，用于 扫描现金交易数据集，统计每个单个项的支持度；并生成长度为2的候选项集，将所有支持度大于等于最小支持度阈值的单个项组合起来；通过组合两个项集的操作产生候选项集；

支持度计算子单元，用于扫描现金交易数据集，统计每个候选项集出现的次数，并计算其支持度；删除支持度小于最小支持度的候选项集；

频繁项集筛选子单元，用于通过遍历候选项集，筛选出支持度大于等于最小支持度阈值的项集，定义该项集为频繁项集；将频繁项集作为以后关联规则生成的基础；

关联规则生成子单元，用于生成关联规则。

进一步的，所述聚类分析单元还包括：

聚类中心选择子单元，用于随机选择K个初始聚类中心；

距离计算子单元，用于对于每个样本点，计算样本点与各个聚类中心的距离，分配到最近的聚类中心；

平均值计算子单元，用于重新计算每个聚类的中心点，即计算每个聚类中样本点的平均值。

进一步的，所述时序分析单元还包括：

平稳性检验子单元，用于根据时间序列数据进行平稳性检验，确保数据满足ARIMA模型的基本假设；

参数选择子单元，选择合适的ARIMA模型的参数（p，d，q）

拟合子单元，用于通过最大似然估计方法拟合ARIMA。

本发明的有益效果是：本发明首先在数据洞察与分析过程中融入区块链技术，可增加数据的安全性和可信度，其次引入智能合约可对数据进行自动化的处理和分析，最后利用区块链上存储的交易数据，进行数据分析和挖掘，通过应用机器学习、统计分析、数据挖掘等技术，发现数据中的关联、趋势、异常等信息。

附图说明

图1为本发明实施例提供一种银行现金交易流程管理方法的方法流程框图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

而且，术语“包括”，“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程，方法，物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程，方法，物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程，方法，物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。

如图1所示，一种银行现金交易流程管理方法，包括以下步骤：

S1. 收集交易数据，将交易数据记录于区块链，对交易进行验证和记录；

S2. 通过区块链的共识机制和验证过程，对交易数据的一致性和可信度进行确认；

S3. 利用区块链上存储的交易数据，进行数据分析和挖掘；

S4. 将数据洞察与分析的结果与智能合约进行结合，进行自动化的数据处理和决策；

其中，所述步骤S3具体包括一下子步骤：

S301. 从交易数据中提取交易涉及的对象特征、根据交易的模式和规律提取交易模式特征；

S302. 通过聚类分析算法，将交易数据中具有相似特征的交易进行分组；

S303. 利用关联规则挖掘算法，对交易数据中的关联模式进行挖掘，其中，挖掘具体为挖掘交易数据中的频繁项集和关联规则；

S304. 通过时间序列分析算法，分析时间维度上的交易模式和趋势。具体的，作为本实施例优选的具体实施方案，提出一种数据分析和挖掘步骤的具体流程：

数据预处理：

数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。

数据集划分：将数据划分为训练集和测试集。

特征工程：

特征选择：选择与现金交易相关的特征，例如交易金额、交易时间、交易方类型等。

特征转换：对特征进行转换，例如对交易金额进行对数转换，对交易时间进行编码等。

特征构造：根据业务需求和领域知识，构造新的特征，例如计算每日交易金额的统计特征。

模型训练：

选择合适的机器学习算法，例如逻辑回归、决策树、随机森林等。

在训练集上训练选定的模型，调节模型参数以优化性能。

模型评估：

使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率、F1-score等指标。

可以使用混淆矩阵、ROC曲线等工具来评估模型的表现。

进一步的，作为本实施例优选的具体实施方案，提出一种结合区块链技术的数据洞察与分析方案，其流程步骤如下：

数据收集：从现金交易流程监管系统中收集交易数据，并将其存储在区块链上。每一笔交易都会经过验证和记录，确保数据准确性和完整性。

数据处理和清洗：对收集到的交易数据进行处理和清洗，去除重复、错误、无效的数据，保证数据的质量和可用性。

数据存储和加密：将处理后的交易数据以区块的形式存储在区块链上，确保数据的安全性和不可篡改性。同时，在存储和传输过程中，采用加密机制保护数据的隐私和机密性。

数据验证和共识：通过区块链的共识机制和验证过程，确保交易数据的一致性和可信度。多个节点参与数据验证和共识过程，确保数据的准确性和可靠性。

数据分析和挖掘：利用区块链上存储的交易数据，进行数据分析和挖掘。通过应用机器学习、统计分析、数据挖掘等技术，发现数据中的关联、趋势、异常等信息。

智能合约执行：将数据洞察与分析的结果与智能合约相结合，实现自动化的数据处理和决策。例如，通过智能合约设置规则来自动识别异常交易并触发预警，提高异常检测的效率和准确性。

数据可视化和报告：将数据洞察与分析的结果以可视化的方式呈现，例如制作图表、仪表板和报告。通过可视化，使数据更加易于理解和解释，帮助用户更好地理解和利用数据洞察的结果。

维护和更新：定期维护区块链上的数据，并及时更新数据洞察与分析的模型和规则，以保持数据分析的准确性和有效性。

进一步的，所述步骤S303中，关联规则挖掘算法具体包括以下子步骤：

S3031. 设置最小支持度min_support和最小置信度min_confidence的阈值；

S3032. 生成候选项集：

扫描现金交易数据集，统计每个单个项的支持度；

生成长度为2的候选项集，将所有支持度大于等于最小支持度阈值的单个项组合起来。通过组合两个项集的操作产生候选项集；

S3033. 计算候选项集的支持度：

扫描现金交易数据集，统计每个候选项集出现的次数，并计算其支持度；

删除支持度小于最小支持度的候选项集；

S3034. 根据最小支持度筛选出频繁项集：

通过遍历候选项集，筛选出支持度大于等于最小支持度阈值的项集。这些项集被称为频繁项集。

将频繁项集作为以后关联规则生成的基础；

S3035. 生成关联规则：

进一步的，所述步骤S3035，生成关联规则具体包括以下子步骤：

S30351. 对于每个频繁项集，对高置信度的关联规则进行提取；其中，所述置信度代表规则的可靠程度；

S30352. 对于每个频繁项集 A ->B ，其中，所述A表示前项集，B表示后项集，计算置信度(confidence) = support(A, B) / support(A)；

S30353. 根据置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。

进一步的，所述步骤S302中，聚类分析算法具体包括以下子步骤：

S3021. 随机选择K个初始聚类中心；

S3022. 对于每个样本点，计算样本点与各个聚类中心的距离，分配到最近的聚类中心；

S3023. 重新计算每个聚类的中心点，即计算每个聚类中样本点的平均值；

S3024. 重复步骤S3021，直到聚类中心不再发生变化或达到停止条件。具体的，K-means算法是一种常用的聚类分析算法，用于将数据样本分为K个不同的聚类，如下：

1. 初始化：随机选择K个初始聚类中心。这些聚类中心可以是现金交易流程管理方面的相关参数，例如交易金额、交易时间等。

2. 分配样本点：对于每个样本点，计算其与各个聚类中心的距离，并将其分配到最近的聚类中心。距离可以使用欧式距离、曼哈顿距离等。

3. 更新聚类中心：重新计算每个聚类的中心点，即计算每个聚类中样本点的平均值。这也可以根据所选择的现金交易参数进行计算，例如计算每个聚类中的交易金额的平均值。

4. 重复以上步骤：重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到停止条件。停止条件可以是聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。

5. 输出聚类结果：将样本点分配到最终的聚类中心，得到最终的聚类结果。可以根据聚类结果分析现金交易流程的不同特征和模式。

相关算法公式：

1. 计算两个样本点的欧式距离公式：

distance(x, y) = sqrt((x1 - y1)^2 + (x2 - y2)^2 + ... + (xn - yn)^2)

这里x和y表示两个样本点，x1, x2, ..., xn 和 y1, y2, ..., yn 表示样本点的各个维度的数值。

2. 更新聚类中心公式：

new_center = 1/|C| * Σ(xi) ，其中C表示聚类C中的样本点集合，xi表示样本点的各个维度的数值。

3. 判断停止条件，例如可以设置聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

通过K-means算法，可以将现金交易流程中的样本点（交易数据）分为不同的聚类，例如将交易金额相似的样本点聚类在一起，将交易时间相似的样本点聚类在一起等。这可以帮助分析不同聚类中的交易模式、趋势等特征，从而对现金交易流程进行管理和优化。

进一步的，所述步骤S304中，时间序列分析算法具体包括以下子步骤：

S3041. 根据时间序列数据进行平稳性检验，确保数据满足ARIMA模型的基本假设；

S3042. 选择合适的ARIMA模型的参数（p，d，q）

S3043. 通过最大似然估计方法拟合ARIMA。

进一步的，作为优选的实施方案，提出一种银行现金交易管理流程系统，该系统基于上述任一项所述的一种银行现金交易管理流程方法，包括：

数据收集模块，用于收集交易数据，将交易数据记录于区块链，对交易进行验证和记录；

区块链处理模块，用于通过区块链的共识机制和验证过程，对交易数据的一致性和可信度进行确认；

数据分析挖掘模块，用于利用区块链上存储的交易数据，进行数据分析和挖掘；

数据处理决策模块，用于将数据洞察与分析的结果与智能合约进行结合，进行自动化的数据处理和决策；

其中，所述数据分析挖掘模块还包括：

特征提取单元，用于从交易数据中提取交易涉及的对象特征、根据交易的模式和规律提取交易模式特征；

聚类分析单元，用于通过聚类分析算法，将交易数据中具有相似特征的交易进行分组；

关联挖掘单元，用于利用关联规则挖掘算法，对交易数据中的关联模式进行挖掘，其中，挖掘具体为挖掘交易数据中的频繁项集和关联规则；

时序分析单元，用于通过时间序列分析算法，分析时间维度上的交易模式和趋势。

进一步的，作为本实施例优选的实施方案，对于基于交易时间和交易金额预测是否为异常交易：

假设

特征选择：选择交易时间和交易金额作为特征，表示为

模型训练：使用逻辑回归模型进行训练，假设模型参数为

预测模型：对于给定的交易记录 x，预测其是否为异常交易的概率为：

；

其中，所述

特定的特征在这个例子中为交易时间和交易金额。通过对这两个特征进行特征工程和模型训练，可以预测交易是否为异常交易。

通过以上实施例的流程步骤，结合区块链技术可以实现对现金交易数据的安全存储、验证、分析和挖掘，提供准确、可信的数据洞察与分析结果。

进一步的，作为本实施例优选的具体实施方案，提出基于交易模式和交易对象是否为异常交易的流程方式，具体包括：

特征提取：分别提取交易模式和交易对象特征，并对特征进行预处理；

数据分析：根据关联规则挖掘，利用关联规则挖掘算法，发现交易数据中的关联模式。挖掘出交易数据中的频繁项集和关联规则，例如交易对象和交易模式之间的关联性。这可以用于发现交易中的潜在规律和关联关系。具体的关联规则挖掘采用Apriori算法，即：

根据最小支持度设置阈值，从交易数据中生成频繁项集；

根据最小置信度设置阈值，从频繁项集中生成关联规则；

通过计算置信度、支持度和提升度等指标对关联规则进行排序和筛选；

其具体计算流程如下：

初始化：设置最小支持度(min_support)和最小置信度(min_confidence)的阈值。

生成候选项集：

a) 扫描现金交易数据集，统计每个单个项的支持度。

b) 生成长度为2的候选项集，将所有支持度大于等于最小支持度阈值的单个项组合起来。通过组合两个项集的操作产生候选项集。

计算候选项集的支持度：

a) 扫描现金交易数据集，统计每个候选项集出现的次数，并计算其支持度。

b) 删除支持度小于最小支持度的候选项集。

根据最小支持度筛选出频繁项集：

a) 通过遍历候选项集，筛选出支持度大于等于最小支持度阈值的项集。这些项集被称为频繁项集。

b) 将频繁项集作为以后关联规则生成的基础。

生成关联规则：

a) 对于每个频繁项集，从其中提取出高置信度的关联规则。置信度代表规则的可靠程度。

b) 对于每个频繁项集 A ->B (A为前项集，B为后项集)，计算置信度(confidence) = support(A, B) / support(A)。

c) 根据置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。具体的，上述实施方式中的项集表示在现金交易流程中，项集可以表示不同的交易类型、交易行为、交易金额等。例如，可以将交易类型定义为项，如存款、取款、转账等。所述最小支持度(min_support)表示设置最小支持度阈值，指定频繁项集的最低要求。可以根据数据集的特点和需求进行调整。例如，设置为0.5表示只选择支持度大于50%的项集作为频繁项集。所述最小置信度(min_confidence)：设置最小置信度阈值，用于筛选关联规则的可靠性。可以根据实际需求进行调整。例如，设置为0.8表示只选择置信度大于80%的关联规则。

进一步的，通过设定合适的参数值，并应用Apriori算法，可以从现金交易数据集中发现频繁项集和具有高置信度的关联规则。例如，可能会发现存款金额大于5000元、存款类型为现金存款的频繁项集，并从中提取出置信度较高的关联规则，例如"现金存款金额大于5000元 ->存款类型为现金存款"。这样的关联规则可以帮助银行有效地管理现金交易流程，了解不同类型交易之间的关联关系，提供更准确的交易建议和风险控制措施。

进一步的，所述关联挖掘单元还包括：

阈值设定子单元，用于设置最小支持度min_support和最小置信度min_confidence的阈值；

候选项集生成子单元，用于 扫描现金交易数据集，统计每个单个项的支持度；并生成长度为2的候选项集，将所有支持度大于等于最小支持度阈值的单个项组合起来；通过组合两个项集的操作产生候选项集；

支持度计算子单元，用于扫描现金交易数据集，统计每个候选项集出现的次数，并计算其支持度；删除支持度小于最小支持度的候选项集；

频繁项集筛选子单元，用于通过遍历候选项集，筛选出支持度大于等于最小支持度阈值的项集，定义该项集为频繁项集；将频繁项集作为以后关联规则生成的基础；

关联规则生成子单元，用于生成关联规则。

进一步的，所述聚类分析单元还包括：

聚类中心选择子单元，用于随机选择K个初始聚类中心；

距离计算子单元，用于对于每个样本点，计算样本点与各个聚类中心的距离，分配到最近的聚类中心；

平均值计算子单元，用于重新计算每个聚类的中心点，即计算每个聚类中样本点的平均值。

进一步的，所述时序分析单元还包括：

平稳性检验子单元，用于根据时间序列数据进行平稳性检验，确保数据满足ARIMA模型的基本假设；

参数选择子单元，选择合适的ARIMA模型的参数（p，d，q）

拟合子单元，用于通过最大似然估计方法拟合ARIMA。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。