【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种应用于反洗钱的线索挖掘方法及系统。
技术介绍
1、银行反洗钱可疑交易主要识别方式是基于规则进行过滤，每天对海量交易进行规则过滤，生成基于账户的可疑交易包，再安排大量人工进行复核，挑选出确定的可疑交易进行上报。
2、基于规则的可疑交易会带来较高的误报率，即使是经过优化的规则其误报率也高于90％，而没有经过优化的规则误报率甚至超过了95％，因此需要大量的人工进行复核。大型国有银行从事反洗钱人工复核的人员超过500人，每年在反洗钱可疑交易复核工作投入的成本超过了3亿元。如果包括各家分行投入的人工复核成本和衍生成本，五家大型国有银行每年在反洗钱可疑交易人工复核工作上，总共的成本超过20亿元人民币。
3、银行规则系统检测的大宗可疑交易数量的增加远远超过人员的增加，提取量在增加，但质量在降低，人工审核的压力在增大。规则系统阀值的调整有难度有天花板，不能长期有效解决。
4、现有技术中，为了能够得到准确的上报结果，需要综合利用已知线索全面分析。因此，线索挖掘工作显得尤为重要。在实际应用中，反洗钱可疑交易规则源于对过去反洗钱工作经验的总结，但是洗钱人员也具有很强的规避规则的能力和意识，仅仅依赖传统规则难以准确锁定可疑目标。
技术实现思路
1、本申请的多个方面提供一种应用于反洗钱的线索挖掘方法及系统，用以提高线索挖掘能力的方案。
2、本申请实施例提供一种应用于反洗钱的线索挖掘方法，
3、获取交易相关信息，所述交易
4、响应于线索挖掘请求，建立由多个任务组成的风险监测模型；
5、调度风险监测模型，对所述交易相关信息进行风险分析，发现客户线索信息和/或团伙线索信息；其中，所述线索信息包括：业务类型、客户识别、团队识别。
6、可选地，所述响应于线索挖掘请求，建立由多个任务组成的风险监测模型，包括：
7、响应于线索挖掘请求，确定各任务之间的依赖关系，以及任务对数据的依赖关系；
8、基于所述依赖关系，选择用于满足当前线索挖掘请求需求的任务；
9、利用选择到的多个任务建立风险监测模型。
10、可选地，所述调度风险监测模型，对所述交易相关信息进行风险分析，发现客户线索信息和/或团伙线索信息，包括：
11、将所述交易相关信息相关高维特征指标输入被调度的风险监测模型；
12、发现所述交易相关信息对应的客户线索信息和/或团伙线索信息。
13、可选地，所述将高维特征指标输入被调度的风险监测模型，包括：
14、获取专家经验设计的经验特征变量；
15、将所述高维特征指标和经验特征变量输入被调度的所述风险监测模块。
16、可选地，所述高维特征指标的生成方式包括：
17、获取银行已有的第一特征指标；
18、将银行已有的第一特征指标与基于所述交易相关信息得到的第二特征指标融合，得到所述高维特征指标。
19、本申请实施例提供一种应用于反洗钱的线索挖掘系统，包括：
20、模型建立模块，用于在获取到交易相关信息后，响应于线索挖掘请求，建立由多个任务组成的风险监测模型；其中，所述交易相关信息包括：行为信息、资金交易信息、身份信息；
21、调度管理模块，用于调度风险监测模型，对交易相关信息进行风险分析，发现客户线索信息和/或团伙线索信息；其中，所述线索信息包括：业务类型、客户识别、团队识别。
22、可选地，所述模型建立模块用于：响应于线索挖掘请求，确定各任务之间的依赖关系，以及任务对数据的依赖关系；
23、基于所述依赖关系，选择用于满足当前线索挖掘请求需求的任务；
24、利用选择到的多个任务建立风险监测模型。
25、可选地，所述调度管理模块，用于将所述交易相关信息相关高维特征指标输入被调度的风险监测模型；
26、发现所述交易相关信息对应的客户线索信息和/或团伙线索信息。
27、可选地，数据融合标准化模块，用于获取银行已有的第一特征指标；将银行已有的第一特征指标与基于所述交易相关信息得到的第二特征指标融合，得到所述高维特征指标。
28、可选地，还包括：
29、模型版本管理模块，用于对风险监测模型类型和版本进行管理；
30、模型容器管理模块，用于对容器化模型的新增管理和启停管理；
31、模型输入输出管理模块，用于对模型的输入输出进行统一管理。
32、在本申请实施例中，获取交易相关信息，所述交易相关信息包括：行为信息、资金交易信息、身份信息；响应于线索挖掘请求，建立由多个任务组成的风险监测模型；调度风险监测模型，对所述交易相关信息进行风险分析，发现客户线索信息和/或团伙线索信息；其中，所述线索信息包括：业务类型、客户识别、团队识别。通过上述方案，获取交易相关信息后，利用风险监测模型能够及时发现客户线索信息、团伙线索信息，以便利用客户线索信息、团伙线索信息等准确锁定风险目标。
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1.一种应用于反洗钱的线索挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于线索挖掘请求，建立由多个任务组成的风险监测模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调度风险监测模型，对所述交易相关信息进行风险分析，发现客户线索信息和/或团伙线索信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将高维特征指标输入被调度的风险监测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高维特征指标的生成方式包括：
6.一种应用于反洗钱的线索挖掘系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模型建立模块用于：响应于线索挖掘请求，确定各任务之间的依赖关系，以及任务对数据的依赖关系；
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述调度管理模块，用于将所述交易相关信息相关高维特征指标输入被调度的风险监测模型；
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：数据融合标准化模块，用于获取银行已有的
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种应用于反洗钱的线索挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于线索挖掘请求，建立由多个任务组成的风险监测模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调度风险监测模型，对所述交易相关信息进行风险分析，发现客户线索信息和/或团伙线索信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将高维特征指标输入被调度的风险监测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高维特征指标的生成方式包括：
6.一种应用于反洗钱的线索挖掘系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：董宇茜，马瑞，李帅，
申请(专利权)人：慧安金科北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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