金融交易欺诈风险防范方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

技术编号:21893978 阅读:17 留言:0更新日期:2019-08-17 15:19
本发明专利技术涉及安全监控技术,揭露了一种金融交易欺诈风险防范方法、装置及计算机可读存储介质,该方法包括:预存多个标准交易操作流程中的关联特征以形成多个关联特征库;获取当前交易操作流程中的多个特征信息;将所述多个特征信息串成一条数据链;将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息;对所述异常信息进行分析以找到所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点;根据所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点形成风险反馈信息。

Methods, Devices and Computer Readable Storage Medium for Preventing Fraud Risk in Financial Transactions

【技术实现步骤摘要】
金融交易欺诈风险防范方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及金融交易领域,具体涉及一种金融交易欺诈风险防范方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
金融交易是指涉及机构单位金融资产所有权变化的所有交易,包括金融债权和负债的产生和清偿。金融交易中,一个机构单位一方面会形成或处置金融资产,抵消以后体现金融资产的净获得;另一方面会发生和清偿债务,抵消以后体现负债净发生,金融交易工具包括债券和股票,其中,债券是指由债券购买者承购的或因销售产品而拥有的、可在金融市场上交易并代表一定债权的书面证明。包括政府债券、金融债券、企业债券、商业票据、支付固定收入但不提供法人企业残余价值分享权的优先股等。在金融交易过程中存在证券经营机构、证券登记、清算机构及证券发行人或者发行代理人等在证券发行、交易及其相关活动中诱骗投资者买卖证券以及其他违背客户真实意愿、损害客户利益的行为。
技术实现思路
本专利技术提供一种金融交易欺诈风险防范方法、装置及计算机可读存储介质,其主要目的在于减少金融交易的欺诈风险。为实现上述目的,本专利技术提供一种金融交易欺诈风险防范方法,应用于电子装置,所述方法包括:预存多个标准交易操作流程中的关联特征以形成多个关联特征库;获取当前交易操作流程中的多个特征信息;将所述多个特征信息串成一条数据链;将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息;对所述异常信息进行分析以找到所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点;根据所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点形成风险反馈信息。可选地,所述方法还包括:根据所述异常信息中的瑕疵及所述风险隐患点产生报警信息。可选地,所述将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息的步骤包括:从所述数据链的一组数据中提取关于表达该组数据的特征式,形成该组数据的总体特征;从所述数据链的其它组数据中继续提取关于表达所述其它组数据的特征式,形成其它组数据的总体特征,以形成总体特征集;将所述总体特征集与所述关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息。可选地,根据如下公式计算以提取所述特征式:提取特征参数的原始向量组(F1,F2,···,Fm),m小于或等于9,提取矩阵为:其中原始向量F1蕴含信息量最多,具有最大方差,称为第一主成分,F2、…、Fm依次递减,分别称为第二主成分、…、第m主成分。可选地,所述获取当前交易操作流程中的多个特征信息的步骤包括:运用关联识别原理,基于流程式记账方式把所述多个特征信息的多组数据串成该条数据链。本专利技术还提供一种电子装置,所述电子装置包括处理器、存储器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的金融交易欺诈风险防范程序,所述金融交易欺诈风险防范程序被所述处理器执行时实现如下步骤:预存多个标准交易操作流程中的关联特征以形成多个关联特征库;获取当前交易操作流程中的多个特征信息;将所述多个特征信息串成一条数据链;将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息;对所述异常信息进行分析以找到所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点;根据所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点形成风险反馈信息。可选地,所述金融交易欺诈风险防范程序还可被所述处理器执行时实现如下步骤:根据所述异常信息中的瑕疵及所述风险隐患点产生报警信息。可选地,所述将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息的步骤包括:从所述数据链的一组数据中提取关于表达该组数据的特征式,形成该组数据的总体特征;从所述数据链的其它组数据中继续提取关于表达所述其它组数据的特征式,形成其它组数据的总体特征,以形成总体特征集;将所述总体特征集与所述关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息。可选地,根据如下公式计算以提取所述特征式:提取特征参数的原始向量组(F1,F2,···,Fm),m小于或等于9,提取矩阵为:其中原始向量F1蕴含信息量最多,具有最大方差,称为第一主成分,F2、…、Fm依次递减,分别称为第二主成分、…、第m主成分。此外,为实现上述目的,本专利技术还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有金融交易欺诈风险防范程序以实现上述的金融交易欺诈风险防范方法的步骤。有益效果在于:本专利技术提供的金融交易欺诈风险防范方法、装置及计算机可读存储介质通过预存多个标准交易操作流程中的关联特征以形成多个关联特征库,将当前交易操作流程中的多个特征信息与关联特征库中的信息进行对比分析而识别当前交易操作流程中的异常信息,并根据所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点形成风险反馈信息,从而减少金融交易的欺诈风险。附图说明图1是本专利技术所述金融交易欺诈风险防范方法的流程示意图;图2是本专利技术一实施例提供的电子装置的内部结构示意图;图3是本专利技术一实施例提供的电子装置中金融交易欺诈风险防范程序的模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术,并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种金融交易欺诈风险防范方法。参照图1所示,为本专利技术一实施例提供的金融交易欺诈风险防范方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行,该装置可以由软件和/或硬件实现。在本实施例中,所述金融交易为证券交易。在本实施例中,金融交易欺诈风险防范方法包括:S101,预存多个标准交易操作流程涉及到关联特征以形成多个关联特征库;例如,在股票交易操作流程中的账号信息、股票代码信息、股票数量、购买时间、委托人信息等等关联特征,将所述关联特征归集并形成关联特征库;S102,获取当前交易操作流程中的多个特征信息;例如,在股票交易操作流程中的账号信息、股票代码信息、股票数量、购买时间、委托人信息等等特征信息;S103,将所述多个特征信息串成一条数据链;例如可以以报表流程式的方式记录,并按时间先后顺序排列;例如多个特征信息可能在不同的时间段产生的,交易操作流程按时间段分成不同部分,刚开始例如包括账户登录时间,帐号信息,购买股票时,有股票代码信息、股票数量、购买时间,或者还包括委托人信息,后面还包括端口或服务器信息等等;S104,将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息;这个异常信息是指与关联特征库相比少了一些特征信息,或者是多了一些特征信息;不管少了一些信息还是多了一些信息,都被认定为异常,从而可以杜绝一些欺诈信息而使金融交易误操作;S105,对所述异常信息进行分析以找到所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点;S106,根据所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点形成风险反馈信息。在上述方法中,将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息并根据所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点形成风险反馈信息,从而减少金融交易的欺诈风险。进一步地,所述方法还包括:根据所述异常信息中的瑕疵及所述风险隐患点产生报警信息;产生报警信息,并将所述报警信息发送给报警装置(图未示)进行报警。可选地,所述将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息的步骤包括:从所述数据链的一组数据中提取关于表达该组数据的特征式,形成该组数据的总体特征;从所述数据链的其它组数据中继续提取关于表达所述其它组数据的特征式,形成其它组本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种金融交易欺诈风险防范方法,应用于电子装置,其特征在于,所述方法包括:预存多个标准交易操作流程中的关联特征以形成多个关联特征库;获取当前交易操作流程中的多个特征信息;将所述多个特征信息串成一条数据链;将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息;对所述异常信息进行分析以找到所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点;根据所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点形成风险反馈信息。

【技术特征摘要】
1.一种金融交易欺诈风险防范方法,应用于电子装置,其特征在于,所述方法包括:预存多个标准交易操作流程中的关联特征以形成多个关联特征库;获取当前交易操作流程中的多个特征信息;将所述多个特征信息串成一条数据链;将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息;对所述异常信息进行分析以找到所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点;根据所述异常信息中的瑕疵及风险隐患点形成风险反馈信息。2.根据权利要求1所述的金融交易欺诈风险防范方法,其特征在于,所述方法还包括:根据所述异常信息中的瑕疵及所述风险隐患点产生报警信息。3.根据权利要求1所述的金融交易欺诈风险防范方法,其特征在于,所述将所述数据链与对应的关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息的步骤包括:从所述数据链的一组数据中提取关于表达该组数据的特征式,形成该组数据的总体特征;从所述数据链的其它组数据中继续提取关于表达所述其它组数据的特征式,形成其它组数据的总体特征,以形成总体特征集;将所述总体特征集与所述关联特征库的信息对比以识别所述数据链中的异常信息。4.根据权利要求3所述的金融交易欺诈风险防范方法,其特征在于,根据如下公式计算以提取所述特征式:提取特征参数的原始向量组(F1,F2,···,Fm),m小于或等于9,提取矩阵为:其中原始向量F1蕴含信息量最多,具有最大方差,称为第一主成分,F2、…、Fm依次递减,分别称为第二主成分、…、第m主成分。5.根据权利要求1所述的金融交易欺诈风险防范方法,其特征在于,所述获取当前交易操作流程中的多个特征信息的步骤包括:运用关联识别原理,基于流程式记账方式把所述多个特征信息的多组数据串成该条数据链。6.一种电子装置,其特征在于,所述电子装置包括处理器、存储器,所述存...

【专利技术属性】
技术研发人员:钱秋明
申请(专利权)人:平安证券股份有限公司
类型:发明
国别省市:广东,44

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