一种反洗钱特殊名单合规业务识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于有监督学习文本分类的反洗钱特殊名单合规业务识别方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取交易业务信息并确定送检业务信息；基于特殊匹配规则对送检业务信息进行特殊名单过滤，得到初步命中的业务信息；对初步命中的业务信息进行特征工程加工处理；基于有监督文本智能分类模型进行进一步识别，得到可疑交易命中信息、业务信息所属性质分类和交易安全指数；判断交易安全指数是否大于预配置的交易可靠性评分阈值，若是，则对对应的业务信息授信，否则，将初步命中的业务信息、可疑交易命中信息、所属性质分类和交易安全指数反馈给业务人员进行人工审核。与现有技术相比，本发明专利技术具有精准快速识别可疑交易、自动化程度高等优点。动化程度高等优点。动化程度高等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种反洗钱特殊名单合规业务识别方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及信息数据处理领域，尤其是涉及一种基于有监督学习文本分类的反洗钱特殊名单合规业务识别方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]精准识别经营中洗钱交易，快速排查可疑交易，是银行管理经营风险能力体现重要组成部分。为适应日益严格的国际国内监管要求，目前多数企业集团采用基于特定规则过滤识别可疑交易，利用各种制裁黑名单，对海量交易进行特殊名单关键词匹配过滤，生成基于账户的可疑交易包，再推送到人工岗位进行复核。该方法只要命中规则即产生告警，但是由于制裁业务处理规则复杂，该方法识别效率低，无法根据语义分析命中含义，误报率高，进而导致人工审核工作量大。
[0003]Alkhalili等人基于支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)和决策树(DT)三种算法，提出了一种智能特殊名单过滤识别方案，该方案将机器学习算法作为模块整合到原规则过滤系统中，对原规则系统命中可疑交易进行再识别，区分告警交易中误报交易与制裁交易，可解释性较强，但其三种算法识别准确率均在0.85以下，识别精度较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于有监督学习文本分类的反洗钱特殊名单合规业务识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取交易业务信息并确定送检业务信息，所述送检业务信息为SWIFT报文格式；基于特殊匹配规则对送检业务信息进行特殊名单过滤，得到初步命中的业务信息；对初步命中的业务信息进行特征工程加工处理；基于有监督文本智能分类模型对特征工程加工处理后的命中业务信息进行识别，得到可疑交易命中信息、业务信息所属性质分类和交易安全指数，其中，所述有监督文本智能分类模型为快速文本分类模型或自然语言处理模型；判断交易安全指数是否大于预配置的交易可靠性评分阈值，若是，则对对应的业务信息授信，否则，将初步命中的业务信息、可疑交易命中信息、所属性质分类和交易安全指数反馈给业务人员进行人工审核。2.根据权利要求1所述的一种基于有监督学习文本分类的反洗钱特殊名单合规业务识别方法，其特征在于，所述特殊匹配规则包含记录类型与特殊名单小类，其中，记录类型表示命中词在特殊名单中的类别信息，特殊名单小类为4位数字名单代码。3.根据权利要求1所述的一种基于有监督学习文本分类的反洗钱特殊名单合规业务识别方法，其特征在于，所述对初步命中的业务信息进行特征工程加工处理包括以下步骤：数据清洗与初步筛选；对数据进行人工标注，将数据分为地址、实体、个人与其他四种类别；对个人类别数据进行随机过采样处理扩大样本数量。4.根据权利要求1所述的一种基于有监督学习文本分类的反洗钱特殊名单合规...

【专利技术属性】
技术研发人员：张加蒙，刘宁杰，刘文斌，颜丽莉，倪俊，张恩宇，
申请(专利权)人：交通银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：