资金流向统计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种资金流向统计方法及装置，其中该方法包括：实时获取机构中的交易流水数据；根据用户配置的统计维度生成资金流向统计模型；按照资金流向统计模型统计交易流水数据中每个统计维度的交易总金额。本发明专利技术可以通过灵活维度配置的方式，实时对银行客户的资金流向进行统计与分析。

【技术实现步骤摘要】
资金流向统计方法及装置
本专利技术涉及大数据处理
，尤其涉及一种资金流向统计方法及装置。
技术介绍
本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。资金流向统计分析，是指通过对客户账户交易流水数据进行实时统计分析，形成各机构多维度的资金流向统计结果数据和视图的方法。资金流向实时统计分析功能，使银行管理人员能够实时洞悉多维度资金流向，从而可以进行精细化管理，及时进行客户营销。目前银行资金流向统计分析大都以天为周期，采用批量统计方式，具有较大的延迟性，目前的分析维度不够灵活，不能快速支持新增维度及修改当前维度。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种资金流向统计方法，用以通过灵活维度配置的方式，实时对银行客户的资金流向进行统计与分析，该方法包括：实时获取机构中的交易流水数据；根据用户配置的统计维度生成资金流向统计模型；按照资金流向统计模型统计交易流水数据中每个统计维度的交易总金额本专利技术实施例还提供一种资金流向统计装置，用以通过灵活维度配置的方式，实时对银行客户的资金流向进行统计与分析，该装置包括：获取模块，用于实时获取机构中的交易流水数据；模型生成模块，用于根据用户配置的统计维度生成资金流向统计模型；统计模块，用于按照模型生成模块生成的资金流向统计模型统计获取模块获取的交易流水数据中每个统计维度的交易总金额。本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述资金流向统计方法。本专利技术实施例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存储有执行上述资金流向统计方法的计算机程序。本专利技术实施例以大数据流式处理技术为基础，以参数化配置的方式实现了统计维度的灵活变化，用户可以根据自身需求设置统计维度，使得资金流向分析模型更加贴合用户需求，避免计算资源的浪费，同时，在装置维护过程中如需增加、修改或删除统计维度时，仅需修改统计维度的配置参数即可，无需进行大量的参数修改。此外，还可以实现低延迟、高效的交易流水数据的统计与分析，从而提供了实时的、高效、可灵活扩展的资金流向统计分析功能。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1为本专利技术实施例中一种资金流向统计方法的流程图；图2为本专利技术实施例中另一种资金流向统计方法的流程图；图3为本专利技术实施例中另一种资金流向统计方法的流程图；图4为本专利技术实施例中一种资金流向统计装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例中另一种资金流向统计装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。随着大数据技术在银行业的广泛应用，个性化服务、用户体验提升等复杂的业务需求对大数据处理技术提出了更高的要求。为了满足这些需求，大数据处理系统必须在毫秒级甚至微秒级的时间内返回处理结果。大数据流式处理技术可以近乎实时的返回处理结果，给用户更好的体验。利用大数据流式处理技术，通过建立的资金流向统计模型实时处理交易流水数据，并通过灵活配置实现多维度资金流向统计分析，可以达到辅助管理、决策和营销目的。基于上述技术构思，本专利技术实施例提供了一种资金流向统计方法，如图1所示，该方法包括步骤101至步骤103：步骤101、实时获取机构中的交易流水数据。在一种实现方式中，可以从kafka中获取交易流水数据，kafka与机构中的银行业务处理系统对接，接收银行业务处理系统上送的交流流水数据，并存储交易流水数据。需要说明的是，本专利技术实施例中的方法一般用于统计分析一个机构，如一个银行网点，整体的资金流向，而不是用于统计分析单个用户的资金流向。因此，获取的交易流水数据也是一个机构上送的所有交易流水数据。步骤102、根据用户配置的统计维度生成资金流向统计模型。在专利技术实施例的一种实现方式中，用户配置的统计维度包括如下维度中的一种或几种的组合：资金流入总额、资金流出总额、资金变动总额、每个交易类型的资金流入额、每个交易类型的资金流出额、交易对象、购买每种产品的资金流入额、售出每种产品的资金流出额、每种交易渠道的资金流入额和每种交易渠道的资金流出额。其中，资金变动总额为资金流入总额与资金流出总额的差值，该差值可以利用资金流入总额减去资金流出总额计算，也可以利用资金流出总额减去资金流入总额计算，该资金变动总额可以为正数、0或负数。交易类型，如转账、汇款、现金存取款、贷款、消费等。交易对象，如A机构向B机构转账，则B机构为一个交易对象。考虑到某个银行即包含大量的银行网点，如果将每个银行网点统计为一个交易对象，则会产生大量的交易对象，同时会产生大量的资金流向统计结果，在本专利技术实施例中，可以将A银行的c网点与A银行的d网点、e网点、f网点等交易时，将d、e、f网点统一统计为交易对象为A银行行内，以减少所需统计的交易对象的数量。类似的，A银行的c网点向B银行的g网点、h网点等转账时，可以将g、h网点统一统计为交易对象为B银行。产品，如投资类产品、代收付类产品、贷款类产品、结算类产品等。交易渠道，为客户通过哪种渠道进行交易，如交易渠道可以为银行柜台、ATM、手机银行、支付宝或微信等。步骤103、按照资金流向统计模型统计交易流水数据中每个统计维度的交易总金额。交易流水数据中包含各个统计维度的信息，该些信息可以直接从交易流水数据中获取得到，或者可以根据交易流水数据进行处理后得到，比如说，交易对象“中国银行”、交易渠道“银行柜台”等可以直接从交易流水数据中获取得到；而当以人民币统计时，一些以外币进行的交易则需要将外币金额按照汇率转换为人民币，中间经过外币到人民币的处理过程。在执行步骤103按照资金流向统计模型统计交易流水数据中每个统计维度的交易总金额之前，如图2所示，还可以执行如下步骤201，同时，在执行完步骤201之后，步骤103可以执行为如下步骤1031：：步骤201、对交易流水数据进行预处理。其中，预处理包括过滤不符合预设条件的交易流水数据，以及将交易流水数据中的各个字段按照设定规则进行标准化处理。预设条件由用户设置，例如，对于某项数值数据，可以设置其范围，当交易流水数据中该项数值数据不在该范围之内时，就将该项交易流水数据剔除；或者，设置某个字段的字段值，当交易流水数据中该字段的字段值与设定的字段值不同时，将该项交易流水数据剔除。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资金流向统计方法，其特征在于，所述方法包括：/n实时获取机构中的交易流水数据；/n根据用户配置的统计维度生成资金流向统计模型；/n按照资金流向统计模型统计交易流水数据中每个统计维度的交易总金额。/n

【技术特征摘要】
1.一种资金流向统计方法，其特征在于，所述方法包括：
实时获取机构中的交易流水数据；
根据用户配置的统计维度生成资金流向统计模型；
按照资金流向统计模型统计交易流水数据中每个统计维度的交易总金额。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用户配置的统计维度包括如下维度中的一种或几种的组合：资金流入总额、资金流出总额、资金变动总额、每个交易类型的资金流入额、每个交易类型的资金流出额、交易对象、购买每种产品的资金流入额、售出每种产品的资金流出额、每种交易渠道的资金流入额和每种交易渠道的资金流出额。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在按照资金流向统计模型统计交易流水数据中每个统计维度的交易总金额之前，所述方法还包括：
对交易流水数据进行预处理，所述预处理包括过滤不符合预设条件的交易流水数据，以及将交易流水数据中的各个字段按照设定规则进行标准化处理；
所述按照资金流型统计模型统计交易流水数据中每个维度的交易总金额，包括：
按照资金流型统计模型统计预处理后的交易流水数据中每个维度的交易总金额。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述资金流向统计模型根据如下方法统计交易流水数据中每个维度的交易总金额：
利用SparkStreaming技术，按照交易时间所属时间段的不同对预处理后的交易流水数据进行拆分，得到至少一个数据分组；
对于每个数据分组中的交易流水数据，利用RDD实例对属于相同交易日期及相同统计维度的交易金额进行汇总，得到每个统计维度的交易总金额。


5.一种资金流向统计装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于实时获取机构中的交易流水数据；
模型生成模...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗太彪，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11