异常金融交易群体的识别方法及装置制造方法及图纸

本说明书实施例提供了一种异常金融交易群体的识别方法及装置，该方法包括获取目标平台上的客户相关信息；其中，该客户相关信息至少包括客户之间的关联信息和客户在设定时间长度内的交易信息；基于上述关联信息和交易信息，构建针对目标平台的客户关系网络；根据客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定目标平台上的异常金融交易群体；其中，上述验证结果用于指示客户是否属于异常金融交易客户。

Identification Method and Device of Abnormal Financial Trading Groups

The embodiment of this specification provides a method and device for identifying abnormal financial transaction groups. The method includes acquiring customer-related information on the target platform, in which the customer-related information includes at least customer-related information and customer-related transaction information within a set period of time, and building customer relationship for the target platform based on the above-mentioned association information and transaction information. Network; According to the number of related customers corresponding to each customer in CRN, according to the set group mining strategy and the verification results of each customer in the mining group, the abnormal financial transaction group on the target platform is determined; among them, the above verification results are used to indicate whether the customer belongs to the abnormal financial transaction customer.

【技术实现步骤摘要】
异常金融交易群体的识别方法及装置
本申请涉及互联网
，尤其涉及一种异常金融交易群体的识别方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的快速发展，互联网技术在各个领域得到了广泛的应用。现如今，互联网技术已经应用至金融领域，形成新的业务模式-互联网金融。所谓互联网金融是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。虽然互联网金融给人们的生活、工作带来了极大的便利，但是也为一些非法行为的实施提供了便利，例如洗钱团伙也逐步通过一些网络支付平台进行洗钱，具有极大的社会危害。因此，需要提供一种可靠的方案，以对平台上的可疑团伙进行识别。
技术实现思路
本说明书实施例的目的是提供一种异常金融交易群体的识别方法及装置，根据目标平台上的客户之间的关联信息以及客户在设定时间长度内的交易信息，构建针对目标平台的客户关系网络；然后，根据客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的挖掘策略进行可疑群体的挖掘，并通过对挖掘出的可疑群体中的每个客户进行验证的方式，确定出目标平台上的异常金融交易群体；在本说明书实施例中，实现了对目标平台上的异常金融交易群体的识别，并且根据每个客户所对应的关联客户的数量，可以挖掘出规模合适的群体，可以减少对挖掘出的客户进行验证的工作量，并且，通过验证结果的指示对挖掘出的群体进行筛选，可以提高确定出的异常金融交易群体的精确性较。为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：本说明书实施例提供了一种异常金融交易群体的识别方法，包括：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。本说明书实施例还提供了一种异常金融交易群体的识别方法，包括：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，对所述客户关系网络进行多轮挖掘，并根据每轮挖掘出的客户所对应的验证结果，确定该轮挖掘出的客户中的异常金融交易客户；根据每轮确定出的异常金融交易客户，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。本说明书实施例还提供了一种异常金融交易群体的识别装置，包括：第一获取模块，获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；第一构建模块，基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；第一确定模块，根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。本说明书实施例还提供了一种异常金融交易群体的识别装置，包括：第二获取模块，获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；第二构建模块，基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；第二确定模块，根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，对所述客户关系网络进行多轮挖掘，并根据每轮挖掘出的客户所对应的验证结果，确定该轮挖掘出的客户中的异常金融交易客户；第三确定模块，根据每轮确定出的异常金融交易客户，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。本说明书实施例还提供了一种异常金融交易群体的识别设备，包括:处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。本说明书实施例还提供了一种异常金融交易群体的识别设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，对所述客户关系网络进行多轮挖掘，并根据每轮挖掘出的客户所对应的验证结果，确定该轮挖掘出的客户中的异常金融交易客户；根据每轮确定出的异常金融交易客户，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，对所述客户关系网络进行多轮挖掘，并根据每轮挖掘出的客户所对应的验证结果，确定该轮挖掘出的客户中的异常金融交易客户；根据每轮确定出的异常金融交易客户，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。本实施例中的技术方案，根据目标平台上的客户之间的关联信息以及客户在设定时间长度内的交易信息，构建针对目标平台的客户关系网络；然后，根据客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的挖掘策略进行可疑群体的挖掘，并通过对挖掘出的可疑群体中的每个客户进行验证的方式，确定出目标平台上的异常金融交易群体；在本说明书实施例中，实现了对目标平台上的异常金融交易群体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常金融交易群体的识别方法，包括：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。

【技术特征摘要】
1.一种异常金融交易群体的识别方法，包括：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。2.如权利要求1所述的方法，所述设定的群体挖掘策略包括对所述客户关系网络进行多轮挖掘；所述根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定所述目标平台上的异常金融交易群体，包括：根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，从所述客户关系网络中挖掘每个客户所对应的初始群体，并根据所述初始群体中每个客户的验证结果，对属于所述初始群体的客户进行调整；其中，所述初始群体中每个客户均与该初始群体中的其他客户具有关联关系；通过降低所述初始群体中每个客户所对应的关联客户的数量对所述客户关系网络执行至少一轮客户挖掘操作，根据每轮挖掘的客户所对应的验证结果将异常金融交易客户添加至调整后的初始群体中，若在接收到停止挖掘的指示信息或者在每个客户所对应的关联客户的数量降低至设定值时得到该客户所对应的群体，则将当前得到的群体确定为所述目标平台上的异常金融交易群体。3.如权利要求2所述的方法，所述根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，从所述客户关系网络中挖掘每个客户所对应的初始群体，包括：针对所述客户关系网络中的每个客户，从所述客户关系网络中筛选与该客户具有关联关系的客户队列；确定筛选出的所述客户队列中每个客户所对应的关联客户的数量；将关联客户的数量等于所述客户队列中除该客户外剩余客户的数量的客户确定为属于所述初始群体的客户，得到所述初始群体。4.如权利要求2所述的方法，所述对所述客户关系网络执行至少一轮客户挖掘操作，包括：确定所述初始群体中每个客户所对应的关联客户的数量；按照设定规则依次降低每个客户所对应的关联客户的数量，并确定每次降低所述数量时从所述客户关系网络中所挖掘到的客户。5.如权利要求4所述的方法，所述确定每次降低所述数量时从所述客户关系网络中所挖掘到的客户之后，所述方法还包括：根据所挖掘到的客户中的每个客户被认定为异常金融交易客户的得分，筛选第一设定数量个客户进行验证。6.如权利要求1所述的方法，所述设定的群体挖掘策略包括从所述客户关系网络中挖掘具有第二设定数量个关联客户的客户；所述根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，按照设定的群体挖掘策略和挖掘出的群体中每个客户的验证结果，确定所述目标平台上的异常金融交易群体，包括：根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，从所述客户关系网络中挖掘具有第二设定数量个关联客户的客户；将挖掘出的所述客户发送给验证节点，以使验证节点验证该客户是否属于异常金融交易客户；根据所述验证节点返回的验证结果，从挖掘出的客户中确定异常金融交易群体所对应的客户。7.如权利要求1至6任一项所述的方法，所述基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络，包括：根据所述交易信息，筛选所述目标平台上满足预设条件的目标客户；其中，所述预设条件包括以下条件中的任意一种：所述设定时间长度内的交易金额达到设定金额、所述设定时间长度内进行交易的交易方的数量达到第三设定数量或者所述设定时间长度内的交易频率达到设定频率；根据所述关联信息，从所述目标客户中确定每个目标客户所对应的关联客户；根据每个目标客户所对应的关联客户，构建针对所述目标平台的客户关系网络。8.如权利要求7所述的方法，所述基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络，还包括：筛除属于所述目标平台上的白名单的客户。9.如权利要求1至6任一项所述的方法，所述确定所述目标平台上的异常金融交易群体之后，所述方法还包括：搜集所述异常金融交易群体被认定为异常金融交易群体的相关信息；其中，所述相关信息至少包括所述异常金融交易群体中每个成员的被举报信息、所述异常金融交易群体在所述设定时间长度内的整体交易金额以及所述异常金融交易群体中每个成员在所述设定时间长度内的交易信息。10.一种异常金融交易群体的识别方法，包括：获取目标平台上的客户相关信息；其中，所述客户相关信息至少包括所述客户之间的关联信息和所述客户在设定时间长度内的交易信息；基于所述关联信息和所述交易信息，构建针对所述目标平台的客户关系网络；依次降低所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，对所述客户关系网络进行多轮挖掘，并根据每轮挖掘出的客户所对应的验证结果，确定该轮挖掘出的客户中的异常金融交易客户；根据每轮确定出的异常金融交易客户，确定所述目标平台上的异常金融交易群体；其中，所述验证结果用于指示所述客户是否属于异常金融交易客户。11.如权利要求10所述的方法，所述依次降低所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，对所述客户关系网络进行多轮挖掘，并根据每轮挖掘出的客户所对应的验证结果，确定该轮挖掘出的客户中的异常金融交易客户，包括：根据所述客户关系网络中每个客户所对应的关联客户的数量，从所述客户关系网络中挖掘每个客户所对应的初始群体，并根据所述初始群体中每个客户的验证结果，对属于所述初始群体的客户进行调整；其中，所述初始群体中每个客户均与该初始群体中的其他客户具有关联关系；通过降低所述初始群体中每个客户所对应的关联客户的数量对所述客户关系网络执行至少一轮客户挖掘操作，根据每轮挖掘的客户所对应的验证结果将异常金融交易客户添加至调整后的初始群体中，若在接收到停止挖掘的指示信息或...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建业，潘健民，曹怡，李惠娟，杨环，张勇，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY