一种异常交易团伙识别方法及装置，可用于金融领域或其他领域。方法包括：每隔预设时间间隔，获取当天各应用软件客户端的用户行为数据及交易信息，对用户行为数据进行分析，得到各应用软件客户端的用户登录数量；若用户登录数量大于预设预警值，则确定应用软件客户端对应的设备信息，根据设备信息及用户行为数据生成预警数据表；根据预设反洗钱规则，对交易信息进行分析，生成异常交易账号表，根据异常交易账号表及预警数据表，生成异常交易团伙表。本发明专利技术通过APP客户端记录的用户行为数据、交易及登录等信息，在洗钱行为发生前确定可疑的账号并进行预警，降低洗钱风险，析得出异常交易团伙，提升团伙识别的精度和有效性，可有效打击洗钱团伙。打击洗钱团伙。打击洗钱团伙。
【技术实现步骤摘要】
异常交易团伙识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及反洗钱
，尤指一种异常交易团伙识别方法及装置。
技术介绍
[0002]随着金融机构反洗钱监管的日益加强，对反洗钱规则模型的精准度要求日益提高，同时也对团伙识别工作有更高的要求。目前的方法是：首先收集银行当天或近期所有交易明细，通过反洗钱规则模型进行分析，筛选出交易模式与规则模型相匹配的异常案例，包括交易明细及客户列表。然后反洗钱业务人员对相关异常案例进行甄别，并将判断为可疑的交易报送人民银行。
[0003]目前的方法是通过对存储在银行端服务器内的交易数据进行多维度分析获得相关指标，再根据模型规则中的阈值，过滤出某些交易，进而锁定存在异常交易的客户。以上方法是根据存储在银行服务器内已发交易的数据进行分析，属于事后分析和追查，但此事相关的异常交易已经发生，存在损失无法追回的风险。
[0004]此外，目前的方法中主要使用客户的ip、mac地址相同的规则作为洗钱团伙成员认定依据，存在一定的局限性。因为，如果多个客户使用运营商的代理服务器接入网络，则银行侧会记录代理服务器的IP为客户IP，这会造成相同IP地址的客户范围过大，无法精确的确定异常交易的团伙。
技术实现思路
[0005]针对现有技术中存在的问题，本专利技术实施例的主要目的在于提供一种异常交易团伙识别方法及装置，实现对可疑账号的预警，降低洗钱风险，提升洗钱团伙识别的精度和有效性。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种异常交易团伙识别方法，所述方法包括：
[0007]每隔预设时间间隔，获取当天各应用软件客户端的用户行为数据及交易信息，并对所述用户行为数据进行分析，得到各应用软件客户端的用户登录数量；
[0008]若所述用户登录数量大于预设预警值，则确定应用软件客户端对应的设备信息，并根据所述设备信息及用户行为数据生成预警数据表；
[0009]根据预设的反洗钱规则，对所述交易信息进行分析，生成异常交易账号表，并根据所述异常交易账号表及所述预警数据表，生成异常交易团伙表。
[0010]可选的，在本专利技术一实施例中，所述用户行为数据包括账号信息及其对应的登录时间。
[0011]可选的，在本专利技术一实施例中，所述确定应用软件客户端对应的设备信息，并根据所述设备信息及用户行为数据生成预警数据表包括：
[0012]根据用户登录数量大于预设预警值的应用软件客户端，确定其对应的设备信息、账号信息及登录时间；
[0013]根据所述账号信息，获取与所述账号信息对应的用户信息；
[0014]将所述登录时间、设备信息、账号信息及用户信息进行组合，生成所述预警数据表。
[0015]可选的，在本专利技术一实施例中，所述根据所述异常交易账号表及所述预警数据表，生成异常交易团伙表包括：
[0016]对所述异常交易账号表与所述预警数据表进行比对，若所述预警数据表中的账号信息存在于所述异常交易账号表中，则将存在于异常交易账号表中的账号信息作为预警账号；
[0017]根据所述预警账号及其对应的登录时间，对所述预警数据表进行遍历，确定与所述预警账号对应的关联账号及关联设备；
[0018]根据所述预警账号、关联账号及关联设备，生成所述异常交易团伙表。
[0019]本专利技术实施例还提供一种异常交易团伙识别装置，所述装置包括：
[0020]登录数量模块，用于每隔预设时间间隔，获取当天各应用软件客户端的用户行为数据及交易信息，并对所述用户行为数据进行分析，得到各应用软件客户端的用户登录数量；
[0021]预警数据表模块，用于若所述用户登录数量大于预设预警值，则确定应用软件客户端对应的设备信息，并根据所述设备信息及用户行为数据生成预警数据表；
[0022]异常交易团伙模块，用于根据预设的反洗钱规则，对所述交易信息进行分析，生成异常交易账号表，并根据所述异常交易账号表及所述预警数据表，生成异常交易团伙表。
[0023]可选的，在本专利技术一实施例中，所述用户行为数据包括账号信息及其对应的登录时间。
[0024]可选的，在本专利技术一实施例中，所述预警数据表模块包括：
[0025]数据确定单元，用于根据用户登录数量大于预设预警值的应用软件客户端，确定其对应的设备信息、账号信息及登录时间；
[0026]用户信息单元，用于根据所述账号信息，获取与所述账号信息对应的用户信息；
[0027]数据整合单元，用于将所述登录时间、设备信息、账号信息及用户信息进行组合，生成所述预警数据表。
[0028]可选的，在本专利技术一实施例中，所述异常交易团伙模块包括：
[0029]预警账号单元，用于对所述异常交易账号表与所述预警数据表进行比对，若所述预警数据表中的账号信息存在于所述异常交易账号表中，则将存在于异常交易账号表中的账号信息作为预警账号；
[0030]数据关联单元，用于根据所述预警账号及其对应的登录时间，对所述预警数据表进行遍历，确定与所述预警账号对应的关联账号及关联设备；
[0031]异常交易团伙单元，用于根据所述预警账号、关联账号及关联设备，生成所述异常交易团伙表。
[0032]本专利技术还提供一种电子设备，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程序时实现上述方法。
[0033]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存储有执行上述方法的计算机程序。
[0034]本专利技术通过APP客户端记录的用户行为数据，可以在洗钱行为发生前确定可疑的账号并进行预警，降低洗钱风险，通过APP客户端记录的交易及登录等信息，分析得出异常交易团伙，可以大幅提升洗钱团伙识别的精度和有效性，可有效打击洗钱团伙。
附图说明
[0035]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。
[0036]图1为本专利技术实施例一种异常交易团伙识别方法的流程图；
[0037]图2为本专利技术实施例中生成预警数据表的流程图；
[0038]图3为本专利技术实施例中生成异常交易团伙表的流程图；
[0039]图4为本专利技术实施例中账号与设备的关联示意图；
[0040]图5为本专利技术一具体实施例中应用异常交易团伙识别方法的反洗钱系统的工作流程图；
[0041]图6为本专利技术实施例一种异常交易团伙识别装置的结构示意图；
[0042]图7为本专利技术实施例中预警数据表模块的结构示意图；
[0043]图8为本专利技术实施例中异常交易团伙模块的结构示意图；
[0044]图9为本专利技术一实施例所提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]本专利技术实施例提供一种异常交易团伙识别方法及装本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种异常交易团伙识别方法，其特征在于，所述方法包括：每隔预设时间间隔，获取当天各应用软件客户端的用户行为数据及交易信息，并对所述用户行为数据进行分析，得到各应用软件客户端的用户登录数量；若所述用户登录数量大于预设预警值，则确定应用软件客户端对应的设备信息，并根据所述设备信息及用户行为数据生成预警数据表；根据预设的反洗钱规则，对所述交易信息进行分析，生成异常交易账号表，并根据所述异常交易账号表及所述预警数据表，生成异常交易团伙表。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为数据包括账号信息及其对应的登录时间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定应用软件客户端对应的设备信息，并根据所述设备信息及用户行为数据生成预警数据表包括：根据用户登录数量大于预设预警值的应用软件客户端，确定其对应的设备信息、账号信息及登录时间；根据所述账号信息，获取与所述账号信息对应的用户信息；将所述登录时间、设备信息、账号信息及用户信息进行组合，生成所述预警数据表。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常交易账号表及所述预警数据表，生成异常交易团伙表包括：对所述异常交易账号表与所述预警数据表进行比对，若所述预警数据表中的账号信息存在于所述异常交易账号表中，则将存在于异常交易账号表中的账号信息作为预警账号；根据所述预警账号及其对应的登录时间，对所述预警数据表进行遍历，确定与所述预警账号对应的关联账号及关联设备；根据所述预警账号、关联账号及关联设备，生成所述异常交易团伙表。5.一种异常交易团伙识别装置，其特征在于，所述装置包括：登录数量模块，用于每隔预设时间间隔，获取当天各应用软件客户端的用户行为数据及交易信息，并对所述用户行为数据进行分析，得到各应用软...
【专利技术属性】
技术研发人员：张国宇，李偲伟，姚蕊，范翔宇，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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