可疑交易筛选方法、装置、电子设备和存储介质
文献发布时间:2023-06-19 12:21:13
技术领域
本申请涉及数据处理技术,尤其涉及一种可疑交易筛选方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
洗钱(Money Laundering)是一种将非法所得合法化的行为,主要指将违法所得及其产生的收益,通过各种手段掩饰、隐瞒其来源和性质,使其在形式上合法化。一般是犯罪分子及其同伙利用金融系统将资金从一个账户向另一个账户作支付或转移,以掩盖款项的真实来源和受益所有权关系;或者利用金融系统提供的资金保管服务存放款项。因此,金融机构也成为反洗钱工作的主力。
在银行监管系统领域,一般利用反洗钱系统,通过监控交易系统、客户管理系统、账户管理系统等产生的交易数据、客户数据及账户数据,并对这些数据进行特征分析,找到满足一定行为特征的可疑交易(例如,一个月内发生多个客户转账给同一个客户的交易,或者某个客户的存入支出金额相近等)。
不过,可疑交易中并非全部都是有洗钱风险的交易。仍需要用户从可疑交易中筛选出具有洗钱风险的交易,以对其进行进一步调查或者上报监管部门。若机构的交易量较大,则业务人员需要处理的可疑交易数量巨大,无疑会耗费巨大的人力,同时处理效率有限。
发明内容
本申请提供一种可疑交易筛选方法、装置、电子设备和存储介质。自动实现可疑交易的筛选,减少人力消耗,提高处理效率。
第一方面,本申请提供一种可疑交易筛选方法,包括:
确定预设时长内目标客户的全部交易数据;
根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从所述目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易,所述可疑交易满足至少一个所述风险评估规则;
为所述可疑交易添加状态标签,所述状态标签包括正常状态标签和异常状态标签;
基于所述可疑交易中具有异常状态标签的可疑交易,发送风险提示信息,以使用户对所述具有异常状态标签的可疑交易进行审核处理。
可选的,所述根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从所述目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易,包括:
针对每一个目标客户,基于每一个风险评估规则,根据所述目标客户的客户信息、所述目标客户的账户的账户信息、所述目标客户的全部交易数据,从所述目标客户的全部交易数据中筛选出一组可疑交易;
针对每一个目标客户,对基于至少一个风险评估规则筛选出的至少一组可疑交易进行合并,删除各组之间重复的可疑交易,得到所述目标客户的可疑交易。
可选的,所述为所述可疑交易添加状态标签,包括:
根据预设的客户豁免名单,为所述可疑交易添加状态标签。
可选的,所述根据预设的客户豁免名单,为所述可疑交易添加状态标签,包括:
针对每一个目标客户,若所述目标客户属于所述客户豁免名单,则为所述目标客户的可疑交易添加正常状态标签;
针对每一个目标客户,若所述目标客户不属于所述客户豁免名单,则为所述目标客户的可疑交易添加异常状态标签。
可选的,所述方法还包括:
根据历史可疑交易和历史可疑交易的状态标签,修正所述可疑交易的状态标签。
可选的,所述根据历史可疑交易和历史可疑交易的状态标签,修正所述可疑交易的状态标签,包括:
针对每一组具有异常状态标签的可疑交易,若所述可疑交易所属的目标客户的历史可疑交易中存在一组具有正常状态标签的历史可疑交易包含该组所述具有异常状态标签的可疑交易,则将该组所述具有异常状态标签的可疑交易的状态标签修正为正常状态标签。
可选的,所述方法还包括:
针对每一个客户,根据所述客户的历史交易数据和历史交易数据的状态标签,评估所述客户的风险系数;
若所述客户的风险系数低于预设值,则将所述客户加入预设的客户豁免名单。
第二方面,本申请提供一种可疑交易筛选装置,包括:
交易数据确定模块,用于确定预设时长内目标客户的全部交易数据;
可疑交易筛选模块,用于根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从所述目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易,所述可疑交易满足至少一个所述风险评估规则;
状态标签标注模块,用于为所述可疑交易添加状态标签,所述状态标签包括正常状态标签和异常状态标签;
提示信息发送模块,用于基于所述可疑交易中具有异常状态标签的可疑交易,发送风险提示信息,以使用户对所述具有异常状态标签的可疑交易进行审核处理。
可选的,所述可疑交易筛选模块在根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从所述目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易时,具体用于:
针对每一个目标客户,基于每一个风险评估规则,根据所述目标客户的客户信息、所述目标客户的账户的账户信息、所述目标客户的全部交易数据,从所述目标客户的全部交易数据中筛选出一组可疑交易;
针对每一个目标客户,对基于至少一个风险评估规则筛选出的至少一组可疑交易进行合并,删除各组之间重复的可疑交易,得到所述目标客户的可疑交易。
可选的,所述状态标签标注模块在为所述可疑交易添加状态标签时,具体用于:
根据预设的客户豁免名单,为所述可疑交易添加状态标签。
可选的,所述状态标签标注模块在根据预设的客户豁免名单,为所述可疑交易添加状态标签时,具体用于:
针对每一个目标客户,若所述目标客户属于所述客户豁免名单,则为所述目标客户的可疑交易添加正常状态标签;
针对每一个目标客户,若所述目标客户不属于所述客户豁免名单,则为所述目标客户的可疑交易添加异常状态标签。
可选的,所述装置还包括:
状态标签修正模块,用于根据历史可疑交易和历史可疑交易的状态标签,修正所述可疑交易的状态标签。
可选的,所述状态标签修正模块在根据历史可疑交易和历史可疑交易的状态标签,修正所述可疑交易的状态标签时,具体用于:
针对每一组具有异常状态标签的可疑交易,若所述可疑交易所属的目标客户的历史可疑交易中存在一组具有正常状态标签的历史可疑交易包含该组所述具有异常状态标签的可疑交易,则将该组所述具有异常状态标签的可疑交易的状态标签修正为正常状态标签。
可选的,所述装置还包括:
风险系数评估模块,用于针对每一个客户,根据所述客户的历史交易数据和历史交易数据的状态标签,评估所述客户的风险系数;
豁免名单修改模块,用于在所述客户的风险系数低于预设值时,将所述客户加入预设的客户豁免名单。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括:存储器,用于存储程序指令;处理器,用于调用并执行所述存储器中的程序指令,执行第一方面所述的方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现第一方面所述的方法。
第五方面,本申请提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
本申请提供了一种可疑交易筛选方法、装置、电子设备和存储介质。其中,可疑交易筛选方法包括:确定预设时长内目标客户的全部交易数据;根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从所述目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易,所述可疑交易满足至少一个所述风险评估规则;为所述可疑交易添加状态标签,所述状态标签包括正常状态标签和异常状态标签;基于所述可疑交易中具有异常状态标签的可疑交易,发送风险提示信息,以使用户对所述具有异常状态标签的可疑交易进行审核处理。通过本申请的方法可以基于目标客户的基本信息和交易数据筛选出满足风险评估规则的可疑交易,并为其添加状态标签,对具有异常状态标签的可疑交易进行风险提示。如此,可以实现自动筛选可疑交易,减少人力消耗,提高处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的一种应用场景的示意图;
图2为本申请一实施例提供的一种可疑交易筛选方法的流程图;
图3为本申请一实施例提供的一种可疑交易筛选装置的结构示意图;
图4为本申请一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请中的附图,对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请中的一些概念如下:
反洗钱系统:用于寻找存在洗钱风险的交易,并对其作出相应处理的系统。
风险评估规则:具有一定运算逻辑的规则,限定满足可疑交易的客户信息、账户信息、交易信息的条件。
可疑交易:具有某些异常交易的特点的交易。
反洗钱系统可以监控交易系统、客户管理系统、账户管理系统等产生的交易数据、客户数据及账户数据,并对这些数据进行特征分析,找到满足一定行为特征的可疑交易。但无法从可疑交易中筛选出具有洗钱风险的交易。这个筛选过程全部由用户进行的话,会耗费巨大的人力,同时处理效率有限。
因此,本申请提出一种可疑交易筛选方法、装置、电子设备和存储介质。以期自动实现可疑交易的筛选,减少人力消耗,提高处理效率。
图1为本申请提供的一种应用场景的示意图。如图1所示,客户在金融机构开通账户后可以进行资金交易,在进行交易过程中会产生交易数据,交易数据一般可以体现交易时间、资金的流向(从客户流向交易对手,或从交易对手流向客户)、交易数额等。服务器通过加载预设的至少一个风险评估规则,可以对交易数据进行筛选,确定出其中的异常状态的可疑交易,并发送风险提示信息。用户在查看风险提示信息后则可以针对异常状态的可疑交易进行进一步的审核,确定其是否具有洗钱风险。
图2为本申请一实施例提供的一种可疑交易筛选方法的流程图,如图2所示,本实施例的方法可以包括:
S201、确定预设时长内目标客户的全部交易数据。
对目标客户的交易数据中的可疑数据进行筛选,可能需要以交易数据的特征为依据。交易数据的特征可能需要通过对预设时长内的大量数据进行分析得到。
预设时长可以为用户根据经验设置的时长,也可以为根据目标客户的交易量设置的时长。例如,需要对连续的100条交易数据进行分析,才能得到较为准确的数据特征,而某目标客户每日的交易量在3条左右,则预设时长可以设定为一个月。当然,也可以根据需求设定为其它时长,半年、一年等,这里不做限制。
另外,目标客户可以为使用本方法的机构的全部客户,也可以为某些指定的客户。可以为单个客户,也可以为多个客户。均可根据实际应用场景进行选择。
考虑到目标客户可能每天都会生成新的交易,故若对可疑交易的筛选要求较高,则执行本方法的频率可以是每天。当然,也可以根据需求设定为其它频率几天、几周、一个月等,这里不做限制。
S202、根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易,可疑交易满足至少一个风险评估规则。
将每个目标客户的每条交易数据与每个预设的风险评估规则进行匹配比较,如果某条交易满足任意一个风险评估规则的条件,则这条交易可以被确定为可疑交易。如此,即可从目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易。
其中,风险评估规则可以包括:目标客户的交易对手所在区域属于风险地区;目标客户在目标时段内同时与至少目标数量个不同对手发生交易;目标客户在贷款后的目标时长内还款。具体的,“风险地区”“目标时段”“目标数量”“目标时长”等条件,可由用户根据实际需求自行设置。
具体的,可以针对每一个目标客户,基于每一个风险评估规则,根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据,从目标客户的全部交易数据中筛选出一组可疑交易;针对每一个目标客户,对基于至少一个风险评估规则筛选出的至少一组可疑交易进行合并,删除各组之间重复的可疑交易,得到目标客户的可疑交易。
即基于每一个风险评估规则分别对每一个目标客户的全部交易数据进行筛选,可能会筛选出多组可疑交易。某一个可疑交易可能同时满足多个风险评估规则,因而多组可疑交易之间可能存在重复的可疑交易。对多组可疑交易进行合并,同时删除其中重复的可疑交易即可得到每一个目标客户的可疑交易。
通过这种方式进行筛选,可以尽可能全面地筛选出存在风险的交易,提高筛选效率。
S203、为可疑交易添加状态标签,状态标签包括正常状态标签和异常状态标签。
在筛选出的可疑交易中,可能存在部分可疑交易确实有洗钱风险,可能存在部分交易没有洗钱风险。为了对两种可疑交易进行区分和相应的后续处理,可以分别为其添加状态标签。为确实有洗钱风险的部分可疑交易添加异常状态标签,为没有洗钱风险的部分可疑交易添加正常状态标签。
在一些具体的实现方式中,可以根据预设的客户豁免名单,为可疑交易添加状态标签。
具体的,可以预先设置客户豁免名单,将根据历史交易数据确定的不存在洗钱风险的客户加入客户豁免名单。然后,针对每一个目标客户,若目标客户属于客户豁免名单,则为目标客户的可疑交易添加正常状态标签;若目标客户不属于客户豁免名单,则为目标客户的可疑交易添加异常状态标签。
通过将目标客户与客户豁免名单中的客户比较的方式,可以快速地为可疑交易添加相应的状态标签,从中确定出具有洗钱风险的交易。
需要说明的是,不属于豁免名单的目标客户的交易并不一定确实有洗钱风险,只是依据目前的交易数据无法完全排除交易当中的风险。因而,可以对已经标注异常状态标签的交易进行进一步的处理。
一方面,可以根据历史可疑交易和历史可疑交易的状态标签,修正可疑交易的状态标签。
具体的,可以针对每一组具有异常状态标签的可疑交易,查询其所属的目标客户的历史可疑交易。若该目标客户的历史可疑交易中存在一组具有正常状态标签的历史可疑交易包含该组具有异常状态标签的可疑交易,则将该组具有异常状态标签的可疑交易的状态标签修正为正常状态标签。
参考S201的说明,对目标用户的可疑交易筛选的周期可能短于每次进行可疑交易筛选时的交易数据的跨度(预设时长),即可能在连续多次可疑数据筛选过程中都对同一组数据进行筛选和添加标签的操作。因而,可能存在这种情况,某一组交易在之前某次筛选过程中被确定为可疑交易,经过后续的处理为其标注了正常状态标签,而在本次筛选过程中又再次被确定为可疑交易,同时被标注了异常状态标签。在这种情况下,就可以将本次标注的异常状态标签修正为正常状态标签。
通过对状态标签的修正,可以减少可疑交易的误判,减少对被错误标注了异常状态标签的交易的审核查验过程,进一步提高筛选效率。
另一方面,还可以针对每一个客户,将本次标注的结果加入历史交易数据,并根据客户的历史交易数据和历史交易数据的状态标签,评估客户的风险系数;若客户的风险系数低于预设值,则将客户加入预设的客户豁免名单。
其中,风险系数的评定,可以参考历史交易中被确定为可疑交易的交易量和/或被标注为异常状态标签的交易量。例如,被确定为可疑交易的交易量占历史交易的交易量的比例越小,风险系数越低;被标注为异常状态标签的交易量占历史交易的交易量的比例越小,风险系数越低。
通过风险系数的评定,可以较为准确地确定出洗钱风险较低的客户,加入客户豁免名单,进而在可疑交易筛选过程中,快速排除正常状态的交易。
S204、基于可疑交易中具有异常状态标签的可疑交易,发送风险提示信息,以使用户对具有异常状态标签的可疑交易进行审核处理。
可以根据具有异常状态标签的可疑交易的交易号等信息生成风险提示信息,进行显示或发送给用户的终端进行显示。用户在查看到这些具有异常状态标签的可疑交易后,可以结合其它更为详细的数据进行人工的审核处理,或者直接对所属的目标客户进行调查,以确认其洗钱行为或排除其洗钱行为。
在进行这些后续的处理后,可以针对这些具有异常状态标签的可疑交易的正常与否得到更为明确的结果,据此,可以对标签错误的交易进行标签修正。
本实施例提供的可疑交易筛选方法包括:确定预设时长内目标客户的全部交易数据;根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易,可疑交易满足至少一个风险评估规则;为可疑交易添加状态标签,状态标签包括正常状态标签和异常状态标签;基于可疑交易中具有异常状态标签的可疑交易,发送风险提示信息,以使用户对具有异常状态标签的可疑交易进行审核处理。通过本申请的方法可以基于目标客户的基本信息和交易数据筛选出满足风险评估规则的可疑交易,并为其添加状态标签,对具有异常状态标签的可疑交易进行风险提示。如此,可以实现自动筛选可疑交易,减少人力消耗,提高处理效率。
在一个具体的实施例中,上述方法的具体实现过程如下:
设置豁免名单。用户根据客户的风险状况,将具有充分理由认为没有洗钱风险的客户纳入豁免名单,豁免名单可记为集合EL,定义如下:
EL={el
其中,el
el=(cn,er)
其中,cn为客户编号,er为该客户的豁免理由。
生成可疑交易。针对客户信息、交易信息及账户信息,结合风险评估规则及用户设置的规则中的参数(例如S202中说明的“风险地区”“目标时段”“目标数量”“目标时长”等),生成可疑交易。
其中,客户信息集合CD定义如下:
CD={cd
其中,cd
cd=(cn,ca
其中,cn为客户编号,ca
每个客户的交易信息集合TD定义如下:
TD={td
其中,td
td=(tn,ta
其中,tn为交易编号,ta
每个客户的账户信息集合AD定义如下:
AD={ad
其中,ad
ad=(an,aa
其中,an为账户编号,aa
风险评估规则集合RL定义为:
RL={R
其中,R
R=r(CD,TD,AD,a)
其中,a为用户输入的规则中的参数。
当给定一组特定的客户信息CD、交易信息TD、账户信息AD、风险评估规则RL以及每个规则中的各个参数,即可基于m个规则对m个客户的交易进行筛选,最终得到一组可疑交易集合AS,定义为:
AS={AL
其中,AL
AL
其中,al
(cn
其中,tn
因此,AS可完整定义为:
根据豁免名单计算豁免交易,并为其标注正常状态标签。豁免交易ASe可表示为:
根据历史信息计算重复交易,并为其标注正常状态标签。重复交易ASr可以表示为:
其中,ASh历史交易中任意一组具有正常状态标签的可疑交易。
合并和生成最终预警。将本次筛选结果除去豁免交易及重复交易外的可疑交易,根据客户的维度分别进行聚合。聚合后的集合可表示为ASo:
ASo=AS-(ASe∪ASr)
还可以设计一个算法,实现根据客户编号及交易编号对ASo中重复的交易进行合并。算法描述如下:
ASf={}
经过算法计算后,ASf即为最终确定的需要发送风险提示信息的可疑交易的集合。
图3为本申请一实施例提供的一种可疑交易筛选装置的结构示意图,如图3所示,本实施例的可疑交易筛选装置300可以包括:交易数据确定模块301、可疑交易筛选模块302、状态标签标注模块303、提示信息发送模块304。
交易数据确定模块301,用于确定预设时长内目标客户的全部交易数据;
可疑交易筛选模块302,用于根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易,可疑交易满足至少一个风险评估规则;
状态标签标注模块303,用于为可疑交易添加状态标签,状态标签包括正常状态标签和异常状态标签;
提示信息发送模块304,用于基于可疑交易中具有异常状态标签的可疑交易,发送风险提示信息,以使用户对具有异常状态标签的可疑交易进行审核处理。
可选的,可疑交易筛选模块302在根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据、预设的至少一个风险评估规则,从目标客户的全部交易数据中筛选出可疑交易时,具体用于:
针对每一个目标客户,基于每一个风险评估规则,根据目标客户的客户信息、目标客户的账户的账户信息、目标客户的全部交易数据,从目标客户的全部交易数据中筛选出一组可疑交易;
针对每一个目标客户,对基于至少一个风险评估规则筛选出的至少一组可疑交易进行合并,删除各组之间重复的可疑交易,得到目标客户的可疑交易。
可选的,状态标签标注模块303在为可疑交易添加状态标签时,具体用于:
根据预设的客户豁免名单,为可疑交易添加状态标签。
可选的,状态标签标注模块303在根据预设的客户豁免名单,为可疑交易添加状态标签时,具体用于:
针对每一个目标客户,若目标客户属于客户豁免名单,则为目标客户的可疑交易添加正常状态标签;
针对每一个目标客户,若目标客户不属于客户豁免名单,则为目标客户的可疑交易添加异常状态标签。
可选的,装置还包括:
状态标签修正模块305,用于根据历史可疑交易和历史可疑交易的状态标签,修正可疑交易的状态标签。
可选的,状态标签修正模块305在根据历史可疑交易和历史可疑交易的状态标签,修正可疑交易的状态标签时,具体用于:
针对每一组具有异常状态标签的可疑交易,若可疑交易所属的目标客户的历史可疑交易中存在一组具有正常状态标签的历史可疑交易包含该组具有异常状态标签的可疑交易,则将该组具有异常状态标签的可疑交易的状态标签修正为正常状态标签。
可选的,装置300还包括:
风险系数评估模块306,用于针对每一个客户,根据客户的历史交易数据和历史交易数据的状态标签,评估客户的风险系数;
豁免名单修改模块307,用于在客户的风险系数低于预设值时,将客户加入预设的客户豁免名单。
本实施例的装置,可以用于执行上述任一实施例的方法,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图4为本申请一实施例提供的一种电子设备的结构示意图,如图4所示,本实施例的电子设备400可以包括:
存储器401,用于存储程序指令。
处理器402,用于调用并执行存储器401中的程序指令,执行上述任一实施例的方法,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质,存储介质存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,实现如上任一实施例的方法。
本申请还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上任一实施例的方法。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
- 可疑交易筛选方法、装置、电子设备和存储介质
- 基于生物学网络数据的药物作用靶点筛选方法、装置、电子设备及存储介质