一种基于大数据的资金交易伴随识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的资金交易伴随识别方法，属于金融大数据分析技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的资金交易伴随识别方法


[0001]本专利技术涉及一种基于大数据的资金交易伴随识别方法，属于金融大数据分析

。

技术介绍

[0002]经济领域犯罪是一种特殊的犯罪行为，其特点在于犯罪行为痕迹较一般犯罪行为更加隐蔽，多以数据化的形式存在于网络虚拟空间，其相关的资金数据量庞大，流转方式复杂多样，客观上给公安机关侦查部门定位相关证据，查控涉案资金及人员带来了新的难度
。
[0003]资金交易伴随是经济领域犯罪所独有的一种特征，是指犯罪人员在处理一笔违法资金时为掩盖其犯罪行为而伴随产生的另一笔资金行为
。
现有的金融数据行为分析大都是通过相关模型对资金异常数据进行识别，缺少对资金交易伴随的研判，本专利技术通过已有的经济领域资金行为数据，总结资金交易伴随的特征规律并进行识别，锁定隐匿的涉案人员
。

技术实现思路

[0004]专利技术要解决的技术问题
[0005]本专利技术针对现有技术缺少资金交易伴随识别方法，相关案件证据定位难度大等问题，提出一种基于大数据的资金交易伴随识别方法
。
[0006]技术方案
[0007]为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：
[0008]一种基于大数据的资金交易伴随识别方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1，数据导入，通过网络接口接入和人工采集方式获取银行交易流水
、
银行账户开户信息
、
人员联系方式信息
、
>人员住址信息并存储到相应的数据模板，将数据模板字段名称与数据库字段名称匹配，然后将数据模板相应字段中的数据导入数据库；
[0010]步骤2，对步骤1所采集数据进行预处理；
[0011]步骤3，对数据库中处理后的银行交易流水数据通过交易时间字段升序排序存入时间筛选表，将时间筛选表中相邻两笔交易时间间隔大于所定义时间阈值的交易流水剔除；
[0012]步骤4，针对步骤3所获时间筛选表中的每条交易流水，将该流水与数据库中其它交易流水进行比对，找出与该笔交易使用同一终端
/
同一网点
/
同一柜员的交易伴随流水，以及相似流水号
/
日志号
/
传票号的交易伴随流水，存入可疑流水表中；
[0013]步骤5，基于不同字段对可疑流水表中的交易伴随流水进行查询，将查询字段相同的交易伴随流水分到一个组中，并在可疑流水表中增加交易伴随查找字段列，字段内容为该交易伴随流水的查询字段；
[0014]步骤6，依据步骤5的不同分组，将步骤5所得交易伴随分析结果附加查询字段进行可视化显示
。
[0015]进一步地，步骤2数据预处理的方法包括数据过滤
、
数据去重
、
格式规范化
、
关键字
段补全
。
[0016]进一步地，步骤5中交易伴随流水的查询字段为客户名
、
银行卡号
、
银行账号
。
[0017]有益效果
[0018]本专利技术方法能够从大量资金交易数据中对资金交易伴随进行分析筛选，并依据不同的筛选字段对结果进行可视化显示，方法能够迅速有效地锁定可能的资金交易伴随；
[0019]本专利技术方法能够快速锁定经济犯罪的可疑账户及人员团伙人员
、
银行卡以及账户信息等，提高了公安部门经济案件侦破的工作效率，节约了人工成本，实现了金融领域犯罪的快速打击
。
附图说明
[0020]图1为本专利技术方法步骤图
。
具体实施方式
[0021]为进一步了解本专利技术的内容，结合附图和具体实施方式对本专利技术作详细描述
。
[0022]如图1所示，本专利技术方法包括以下步骤：
[0023]步骤1，数据导入，通过网络接口接入和人工采集等方式获取数据并存储到相应的数据模板，将数据模板通过字段映射的方式导入数据库，即首先通过将字段名称与数据库的字段名称相匹配，然后将数据模板相应字段中的数据导入数据库，所采集数据包括银行交易流水
、
银行账户开户信息
、
人员联系方式信息
、
人员住址信息
。
[0024]步骤2，数据预处理，对步骤1所采数据进行相关处理以进行后续识别，处理的方法包括数据过滤
、
数据去重
、
格式规范化
、
关键字段补全
。
其中：
[0025]数据过滤指对缺少关键信息的无意义数据记录进行删除；
[0026]数据去重指将重复的数据记录进行删除；
[0027]格式规范化包括代码转换
、
格式转换
、
字段规范化
、
特殊字符移除：
[0028]代码转换是将从不同来源的数据中的代码统一转换成平台使用的代码格式，如将
GB2312
等代码格式统一为
utf
‑8代码格式；格式转换指来源于不同数据源的具有相同含义的数据，如日期时间等进行统一的格式转换，使数据格式保持一致；字段规范化指针对某些特殊字段的格式转换为统一的规范格式，如字母统一小写
、
身份证号码统一到
18
位
、
手机号码由后向前保留
11
位等；特殊字符移除指将字段中的某些特殊字符移除，如交易金额字段中的
$、￥
等，其存在会影响后续的数据分析
。
[0029]关键字段补全指当数据记录中存在字段缺失或无对应值等情况时，可通过数据库中其它已有数据进行关联，补充缺失值
。
[0030]步骤3，定义时间阈值，建立时间筛选器；
[0031]提取数据库中银行交易流水数据，通过交易时间字段将交易进行升序排序，存入时间筛选表中；根据交易时间判断相邻两笔交易的时间间隔是否小于所定义的时间阈值，若小于该阈值认为该两笔交易信息符合时间筛选条件，否则认为不符合时间筛选条件将交易流水从时间筛选表中剔除
。
[0032]步骤4，建立资金交易伴随规则；
[0033]针对时间筛选表中的每条交易流水，依次将该流水与数据库中其它交易流水的终
端号
、
网点名称
、
柜员号信息字段进行比对，找出与该笔交易使用同一终端
/
同一网点
/
同一柜员的交易流水
。
[0034]若时间筛选表中某条交易流水不存在上述同终端
/
同网点
/
同柜员交易的情况，则继续查找与该笔交易流水号
/
日志号
/
传票号字段是否存在相似的情况，如流水号为
10
位以上的数字串，两条交易流水的流水号仅有后两位不同，则认为符合上述筛选本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据的资金交易伴随识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
，数据导入，通过网络接口接入和人工采集方式获取银行交易流水
、
银行账户开户信息
、
人员联系方式信息
、
人员住址信息并存储到相应的数据模板，将数据模板字段名称与数据库字段名称匹配，然后将数据模板相应字段中的数据导入数据库；步骤
S2
，对步骤
S1
所采集数据进行预处理，预处理的方法包括数据过滤
、
数据去重
、
格式规范化
、
关键字段补全；步骤
S3
，对数据库中处理后的银行交易流水数据通过交易时间字段升序排序存入时间筛选表，将时间筛选表中相邻两笔交易时间间隔大于所定义时间阈值的交易流水剔除；步骤
S4
，针对步骤
S3
所获时间筛选表中的每条交...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱华宇，梁文娇，
申请(专利权)人：智器云南京信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：