【技术实现步骤摘要】
洗钱交易的识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及大数据
,具体涉及洗钱交易的识别方法及装置。
技术介绍
[0002]反洗钱是金融系统的重要监管要求和应当履行的义务,因此各个金融机构均有建设反洗钱系统。反洗钱系统的一项主要业务是可疑交易监测,即通过反洗钱模型对每天全量交易进行分析,找出交易模式与洗钱行为接近的客户,然后通过业务人员的人工甄别,人工排除无可疑行为的客户,最终将确定存在洗钱行为的客户上报至对应的反洗钱监测中心。
[0003]在现有技术中,可疑交易甄别的业务流程分为两个阶段,第一个阶段是通过反洗钱系统中的模型对全量业务交易进行分析计算,从海量数据中找到交易模式符合洗钱行为的客户作为人工甄别的范围,第二个阶段是业务人员对这些客户进行人工甄,排除无可疑客户,上报确定可疑客户至反洗钱监测中心。
[0004]可以理解的是,第一阶段中的反洗钱模型准确性非常重要,如果相关阈值设置不当,将会产生大量无效的待甄别客户,直接造成第二阶段人工甄别的工作量增多。因此为了提升模型的准确性,同时减少反洗钱业务人员的无 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种洗钱交易的识别方法,其特征在于,包括:提取预生成的洗钱行为识别初始模型中的指标值,所述洗钱行为识别模型由多个交易规则组成,且所述交易规则包括至少一个所述指标值;根据所述指标值确定其对应的交易规则的离散表征参数;根据所述离散表征参数对所述洗钱行为识别初始模型进行训练,以识别所述洗钱交易。2.根据权利要求1所述的洗钱交易的识别方法,其特征在于,所述提取预生成的洗钱行为识别初始模型中的指标值包括:对所述洗钱行为识别初始模型进行模型规则计算,以提取所述指标值。3.根据权利要求1所述的洗钱交易的识别方法,其特征在于,所述根据所述指标值确定其对应的交易规则的离散表征参数,包括:根据所述交易规则中的至少一个指标值形成所述交易规则对应的随机变量序列;根据所述随机变量序列计算所述离散表征参数。4.根据权利要求3所述的洗钱交易的识别方法,其特征在于,所述离散表征参数包括所述交易规则的标准差,根据所述随机变量序列计算所述离散表征参数包括:计算所述随机变量序列的方差;根据所述随机变量序列的方差计算所述交易规则的标准差。5.根据权利要求1所述的洗钱交易的识别方法,其特征在于,根据所述离散表征参数对所述洗钱行为识别初始模型进行训练,以识别所述洗钱交易,包括:根据所述离散表征参数以及预设的阈值范围对所述洗钱行为识别初始模型进行训练。6.根据权利要求5所述的洗钱交易的识别方法,其特征在...
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