受益人的识别方法和识别装置制造方法及图纸

本申请提供一种受益人的识别方法和识别装置，可用于人工智能领域。该方法包括：获取待识别的银行交易流水信息中的文本信息；对文本信息进行数字编码，得到文本信息的编码信息；对编码信息进行词嵌入处理，得到编码信息的词嵌入信息；获取第一人工智能模型输入词嵌入信息之后的输出信息，得到银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人，第一人工智能模型用于识别银行交易的最终受益人。本申请的方法，减少了人为分析过程，提高了最终受益人的识别效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
受益人的识别方法和识别装置


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种受益人的识别方法和识别装置。

技术介绍

[0002]近年来，国内外对商业银行反洗钱监管日益趋严，反洗钱风险识别监测的关键之一即为最终受益人的识别，其中，最终受益人是指最终享有金融交易相关经济利益的个人，而不仅仅是表面的收付款人。
[0003]目前生产上识别最终受益人一般基于复杂股权关系分析或者基于经验丰富的从业人员与专家阅读大量银行流水信息、舆论、司法类文本信息寻找蛛丝马迹，最终确定最终受益人。
[0004]但是，人工确定最终受益人的方法会面临繁杂和海量的数据统计分析工作，得到最终受益人的时间较长，效率较低。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种受益人的识别方法和识别装置，用以解决人为分析效率低的问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种受益人的识别方法，包括：获取待识别的银行交易流水信息中的文本信息；对文本信息进行数字编码，得到文本信息的编码信息；对编码信息进行词嵌入处理，得到编码信息的词嵌入信息；获取第一人工智能模型输入词嵌入信息之后的输出信息，得到银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人，第一人工智能模型用于识别银行交易的最终受益人。
[0007]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，第一人工智能模型用于提取词嵌入信息的语义信息，并基于语义信息得到最终受益人。
[0008]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，第一人工智能模型包括Transformer神经网络，Transformer神经网络用于提取词嵌入信息的语义信息。
[0009]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，第一人工智能模型包括全连接神经网络，全连接神经网络用于基于语义信息得到最终受益人。
[0010]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，对编码信息进行词嵌入处理，得到编码信息的词嵌入信息，包括：
[0011]通过Word2vec算法对编码信息进行词嵌入表示，编码信息的词嵌入信息。
[0012]第二方面，本申请提供一种受益人的识别方法，包括：获取训练样本，训练样本包括第一银行交易流水信息中的第一文本信息和第一银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人；对第一文本信息进行数字编码，得到第一文本信息的第一编码信息；对第一编码信息进行词嵌入处理，得到第一编码信息的第一词嵌入信息；将第一词嵌入信息作为模型的输入，将第一银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人作为模型的输出，对模型进行训练，得到第一人工智能模型。
[0013]结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，方法还包括：获取测试样本，测试样本包括第二银行交易流水信息中的第二文本信息和第二银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人；基于测试样本对第一人工智能模型进行测试，计算第一人工智能模型的正确率；若第一人工智能模型的正确率小于或等于预设值，则重新训练第一人工智能模型。
[0014]第三方面，本申请提供一种受益人的识别装置，包括：获取模块和处理模块。其中，获取模块，用于获取待识别的银行交易流水信息中的文本信息；处理模块，用于对文本信息进行数字编码，得到文本信息的编码信息；对编码信息进行词嵌入处理，得到编码信息的词嵌入信息；以及，获取第一人工智能模型输入词嵌入信息之后的输出信息，得到银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人，第一人工智能模型用于识别银行交易的最终受益人。
[0015]结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，第一人工智能模型用于提取词嵌入信息的语义信息，并基于语义信息得到最终受益人。
[0016]结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，第一人工智能模型包括Transformer神经网络，Transformer神经网络用于提取词嵌入信息的语义信息。
[0017]结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，第一人工智能模型包括全连接神经网络，全连接神经网络用于基于语义信息得到最终受益人。
[0018]结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，处理模块还用于：通过Word2vec算法对编码信息进行词嵌入表示，编码信息的词嵌入信息。
[0019]第四方面，本申请提供一种受益人的识别装置，包括：获取模块和处理模块。其中，获取模块用于：获取训练样本，训练样本包括第一银行交易流水信息中的第一文本信息和第一银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人；处理模块用于：对第一文本信息进行数字编码，得到第一文本信息的第一编码信息；对第一编码信息进行词嵌入处理，得到第一编码信息的第一词嵌入信息；将第一词嵌入信息作为模型的输入，将第一银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人作为模型的输出，对模型进行训练，得到第一人工智能模型。
[0020]结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，获取模块还用于：获取测试样本，测试样本包括第二银行交易流水信息中的第二文本信息和第二银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人；处理模块还用于：基于测试样本对第一人工智能模型进行测试，计算第一人工智能模型的正确率；若第一人工智能模型的正确率小于或等于预设值，则重新训练第一人工智能模型。
[0021]第五方面，本申请提供了一种受益人的识别装置，包括处理器和存储器。该处理器用于读取存储器中存储的指令，以执行上述任一方面中任一种可能实现方式中的方法。
[0022]可选地，处理器为一个或多个，存储器为一个或多个。
[0023]可选地，存储器可以与处理器集成在一起，或者存储器与处理器分离设置。
[0024]在具体实现过程中，存储器可以为非瞬时性(non
‑
transitory)存储器，例如只读存储器(read only memory，ROM)，其可以与处理器集成在同一块芯片上，也可以分别设置在不同的芯片上，本申请实施例对存储器的类型以及存储器与处理器的设置方式不做限定。
[0025]上述第五方面中的处理装置可以是一个芯片，该处理器可以通过硬件来实现也可以通过软件来实现，当通过硬件实现时，该处理器可以是逻辑电路、集成电路等；当通过软件来实现时，该处理器可以是一个通用处理器，通过读取存储器中存储的软件代码来实现，该存储器可以集成在处理器中，可以位于该处理器之外，独立存在。
[0026]第六方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质有计算机程序(也可以称为代码，或指令)当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一方面中任一种可能实现方式中的方法。
[0027]第七方面，本申请提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序(也可以称为代码，或指令)，当计算机程序被运行时，使得计算机执行上述任一方面中任一种可能实现方式中的方法。
[0028]本申请提供的受益人的识别方法，对文本信息进行数字编码，得到文本信息的编码信息；对编码信息进行词嵌入处理，得到编码信息的词嵌入信息；获取第一人工智能模型输入词嵌入信息之后的输出信息，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种受益人的识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的银行交易流水信息中的文本信息；对所述文本信息进行数字编码，得到所述文本信息的编码信息；对所述编码信息进行词嵌入处理，得到所述编码信息的词嵌入信息；获取第一人工智能模型输入所述词嵌入信息之后的输出信息，得到所述银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人，所述第一人工智能模型用于识别银行交易的最终受益人。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一人工智能模型用于提取所述词嵌入信息的语义信息，并基于所述语义信息得到所述最终受益人。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一人工智能模型包括Transformer神经网络，所述Transformer神经网络用于提取所述词嵌入信息的语义信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一人工智能模型包括全连接神经网络，所述全连接神经网络用于基于所述语义信息得到所述最终受益人。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述编码信息进行词嵌入处理，得到所述编码信息的词嵌入信息，包括：通过Word2vec算法对编码信息进行词嵌入处理，得到所述编码信息的词嵌入信息。6.一种受益人的识别方法，其特征在于，包括：获取训练样本，所述训练样本包括第一银行交易流水信息中的第一文本信息和所述第一银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人；对所述第一文本信息进行数字编码，得到所述第一文本信息的第一编码信息；对所述第一编码信息进行词嵌入处理，得到所述第一编码信息的第一词嵌入信息；将所述第一词嵌入信息作为模型的输入，将所述第一银行交易流水信息对应的银行交易的最终受益人作为所述模型的输出，对所述模型进行训练，得到第一人工智能模型。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取测试样本，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵唯一，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：