本发明专利技术公开了一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法及装置，针对信贷资金违规场景进行图结构设计，提取贷款账户对应收款账户的交易流水等数据，根据设计的图结构进行数据预处理和数据加工，将数据转换成知识图谱要求的节点、边数据格式；使用图数据库构建图模型，利用图规则对收款账户进行资金流向分析，识别信贷资金收款账户在接收贷款资金之后是否经过多层资金流转将信贷资金流入监管禁止性领域，获取违规账户名单；针对违规账户、贷款账户的放款流水和还款流水，以及收款账户的交易流水，识别出违规账户的全部资金流向；本次发明专利技术首次将图技术用于信贷资金违规监测，能够精准识别信贷资金经过多层流转最终流向监管禁止性领域的情况。性领域的情况。性领域的情况。
【技术实现步骤摘要】
一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法及装置
[0001]本专利技术属于信贷资金流向分析领域，尤其涉及一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法及装置。
技术介绍
[0002]过快增长的消费贷、经营贷、普惠金融业务，导致信贷资金流向国家禁止性领域的问题突出，一度成为媒体和监管关注的焦点，由此给银行方面信贷资金流向的贷后管理带来巨大压力。从今年来监管处罚案例显示，信贷资金放款后，各银行对于贷后信贷资金流向追踪的执行效果并不理想，信贷资金流向禁止性领域的现象层出不穷，不仅没有将信贷资金落实到个人/企业，同时助推了相关资产价格的泡沫，近期更是严重影响了房地产调控政策效果，挤占支持实体经济、特别是普惠金融的信贷资源。
[0003]就银行传统的信贷资金流向监测方法而言，通过SQL加工的方式识别信贷资金流向，不仅加工流程漫长，加工逻辑复杂，而且无法准确定位信贷资金经多层流向监管禁止性领域的情况；同时，由于资金同质性，当信贷资金转入客户账户之后，已无法准确区分信贷资金最终被客户用于何种领域，使得业务核查无从下手。由于目前面临的业务问题和技术问题，导致许多信贷资金最终流向虚拟经济，而银行却无有效手段监测并控制这种行为，严重影响了我国内部经济平衡。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法及装置，充分发挥图技术的优势，通过构建知识图谱规则的方法对收款账户进行信贷资金多层流向分析，能更精准地识别账户将信贷资金经过多层流转，最终将资金流向监管禁止性领域的情况。
[0005]本专利技术是通过以下方案来实现的：第一方面，本专利技术提供了一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法，该方法包括以下步骤：
[0006]步骤1、针对信贷资金违规场景进行图结构设计，定义图谱中的节点、边以及相应属性标签；
[0007]步骤2、提取行内贷款账户的贷款合同数据、放款流水和还款流水数据，以及贷款账户对应收款账户的交易流水数据，然后根据设计的图结构进行数据预处理和数据加工，将数据转换成知识图谱要求的节点、边数据格式；
[0008]步骤3、使用图数据库构建图模型，利用图规则对收款账户进行资金流向分析，识别信贷资金收款账户在接收贷款资金之后是否经过多层资金流转将信贷资金流入监管禁止性领域，获取违规账户名单；
[0009]步骤4、针对违规账户、贷款账户的放款流水和还款流水，以及收款账户的交易流水，识别出违规账户的全部资金流向。
[0010]进一步地，所述图谱节点为图谱中的账户实体，所述图谱边为图谱中实体与实体
之间的交易关系，所述属性标签，即知识图谱中节点和边的属性，节点和边的属性标签包括固有属性和外部属性，所述节点固有属性包括账户类型、账户开户地区和开户日期；所述节点外部属性包括是否为可疑非法集资账户以及是否为过渡资金账户；一个账户同时包含若干个属性；所述边固有属性包括交易日期、交易时间、交易金额、主账户余额、交易摘要和交易备注；所述边外部属性包括交易对手是否为主账户关联账户以及主账户交易前账户余额。
[0011]进一步地，所述数据预处理为对数据的异常情况的处理修复，通过预处理使得原有数据更加规范，数据预处理包括异常值筛选、缺失值填补和数据格式转换，除此之外，还需对交易流水进行借贷方向的调整。
[0012]进一步地，所述转换成知识图谱要求的节点和边数据的格式，即图谱要求节点数据必须要有主键，且节点数据不能出现重复主键数据，要求边数据必须要有起点和终点。
[0013]进一步地，所述图数据库包括Neo4j、TigerGraph、JanusGraph、HugeGraph。
[0014]进一步地，所述构建图模型，具体为：即把加工好的节点、边数据导入知识图谱数据库中，并对图谱中的各类节点、边属性名称、数据类型和爆炸点进行定义，构建能够可视化展示的图形结构。
[0015]进一步地，所述图规则，即基于cypher或gremlin图语言和图谱中资金往来链路将某些特征实现出来的逻辑，包括主体账户、过渡账户、目标账户以及资金链路层数；所述信贷资金收款账户，即贷款合约中明确规定的贷款接收账户，在贷款支用时，贷款资金只能由银行内部账户转入收款账户。所述监管禁止性领域，即对信贷资金流向负有监管责任的金融机构明令禁止银行信贷资金最终流向的领域，包括股票市场、房地产和投资领域；所述多层资金流转，即节点与节点之间通过其他节点的关系将两者连接，两节点之间必然有至少一个其他节点。
[0016]第二方面，本专利技术提供了一种基于图技术识别信贷资金违规问题的装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，用于实现所述的基于图技术识别信贷资金违规问题的方法的步骤。
[0017]第三方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现所述的基于图技术识别信贷资金违规问题的方法的步骤。
[0018]本专利技术的有益效果：本专利技术首次将图技术应用于信贷资金违规监测场景，利用知识图谱规则及可视化功能，准确定位每一笔信贷资金流向，有效识别信贷资金经多层流转最终流向监管禁止性领域的情况，充分发挥了知识图谱对于信贷资金流向监测的全面性和灵活性。其特点包括：
[0019](1)通过知识图谱识别信贷资金流向监管禁止性领域的方法，监测对象更精细，能够识别每一笔信贷资金的流向，有效判断每一笔信贷资金是否存在经多层资金流转最终流向监管禁止性领域的情况，更加全面地覆盖行内风险；
[0020](2)通过知识图谱可视化展示功能，能够将信贷资金在账户之间的流转情况清晰展示出来，同时能够展示多层资金往来情况，便于业务核查和验证，在涉及信贷资金流向的贷后管理中，该方法具有极大的研究意义和使用价值。
附图说明
[0021]图1是本专利技术之较佳实施例中知识图谱分析流程示意图；
[0022]图2是本专利技术之较佳实施例中消费贷正常和违规资金往来示意图；
[0023]图3是本专利技术之较佳实施例中经营贷正常和违规资金往来示意图；
[0024]图4是本专利技术之较佳实施例中基于接收贷款的时点往后追溯资金流向示意图；
[0025]图5是本专利技术之较佳实施例中信贷资金多层扩散可视化示意图。
[0026]图6是本专利技术提供的一种基于图技术识别信贷资金违规问题的装置的结构图。
具体实施方式
[0027]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式做进一步详细描述，以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0028]如图1所示，本专利技术提出的一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法，该方法包括以下步骤：
[0029]步骤1、针对信贷资金违规场景构建资金流向图，首先进行图结构设计，确定图谱中的节点、边以及相应属性标签。
[0030]所述信贷指的是银行根据贷款申请人提供的证明材料来评估贷款申请人的债务偿还能力，与有偿还能力的客户签本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、针对信贷资金违规场景进行图结构设计，定义图谱中的节点、边以及相应属性标签；步骤2、提取行内贷款账户的贷款合同数据、放款流水和还款流水数据，以及贷款账户对应收款账户的交易流水数据，然后根据设计的图结构进行数据预处理和数据加工，将数据转换成知识图谱要求的节点、边数据格式；步骤3、使用图数据库构建图模型，利用图规则对收款账户进行资金流向分析，识别信贷资金收款账户在接收贷款资金之后是否经过多层资金流转将信贷资金流入监管禁止性领域，获取违规账户名单；步骤4、针对违规账户、贷款账户的放款流水和还款流水，以及收款账户的交易流水，识别出违规账户的全部资金流向。2.根据权利要求1所述的一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法，其特征在于，所述图谱节点为图谱中的账户实体，所述图谱边为图谱中实体与实体之间的交易关系，所述属性标签，即知识图谱中节点和边的属性，节点和边的属性标签包括固有属性和外部属性，所述节点固有属性包括账户类型、账户开户地区和开户日期；所述节点外部属性包括是否为可疑非法集资账户以及是否为过渡资金账户；一个账户同时包含若干个属性；所述边固有属性包括交易日期、交易时间、交易金额、主账户余额、交易摘要和交易备注；所述边外部属性包括交易对手是否为主账户关联账户以及主账户交易前账户余额。3.根据权利要求1所述的一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法，其特征在于，所述数据预处理为对数据的异常情况的处理修复，通过预处理使得原有数据更加规范，数据预处理包括异常值筛选、缺失值填补和数据格式转换，除此之外，还需对交易流水进行借贷方向的调整。4.根据权利要求1所述的一种基于图技术识别信贷资金违规问题的方法，其特征在于，所述转换成知识图谱要求的节点和边数据的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，禇红梅，李蕊，汪陈笑，马顺华，
申请(专利权)人：杭州邦睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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