[发明专利]一种可疑风险交易筛查方法与相应系统

权利要求书

1.一种可疑风险交易筛查方法(200)，该方法包括如下步骤：

获取已知客户信息数据(201)，其中所述已知客户信息数据包括已知客户交易信息数据和已知客户个人信息数据；

由所述已知客户信息数据计算已知客户交易特征(202)；

根据所述计算的已知客户交易特征利用邻近采样随机森林方法训练客户可疑行为筛选模型(203)；

根据所述训练好的客户可疑行为筛选模型对目标筛选客户的交易行为进行筛选(204)。

2.根据权利要求1所述的方法(200)，其特征在于，在根据所述获取的已知客户交易特征利用邻近采样随机森林方法训练客户可疑行为筛选模型的步骤(203)中包括如下子步骤：

区分具有可疑交易行为的客户与交易行为正常的客户(2031)；

对所述所有已知客户交易特征使用K-MEANS聚类算法进行无监督聚类(2032)；

根据上述聚类结果对所述交易行为正常的客户进行下采样(2033)；

使用随机森林方法对具有可疑交易行为的客户与经下采样后的交易行为正常的客户进行训练(2034)，获得客户可疑行为筛选模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法(200)，其特征在于，所述已知客户交易信息数据包括：交易时间、交易金额、交易IP、交易账户信息和交易留言。

4.根据权利要求1或2所述的方法(200)，其特征在于，所述已知客户个人信息数据包括：客户账户号、客户姓名、开户日期和联系方式。

5.根据权利要求1或2所述的方法(200)，其特征在于，在获取已知客户信息数据之后，对所述获取的已知客户信息数据进行数据清洗以便使得数据结构化。

6.根据权利要求5所述的方法(200)，其特征在于，所述数据清洗包括：数据连接、合并、处理缺失值和异常值。

7.根据权利要求1或2所述的方法(200)，其特征在于，所述客户交易特征包括如下：周期内快频率交易特征、金额进出一致特征、相同IP特征、累计交易金额特征、累计交易次数特征、对公客户公转私次数特征、对公客户公转私比率特征、交易人数特征、交易转出次数及占比特征、交易转入次数及占比特征、交易转出金额及占比特征以及交易转入金额及占比特征。

8.根据权利要求1或2所述的方法(200)，其特征在于，所述可疑风险交易类型包括如下交易类型中的一项或多项：疑似地下钱庄、疑似腐败、疑似毒品犯罪、疑似走私、疑似诈骗、疑似集资、疑似传销、疑似套现、疑似涉税犯罪、疑似恐怖融资、疑似赌博、疑似虚假出资。

9.一种可疑风险交易筛查系统(100)，该装置包括：

获取单元(101)，其构成为，用于获取已知客户信息数据，其中所述已知客户信息数据包括已知客户交易信息数据和已知客户个人信息数据；

计算单元(102)，其构成为，由所述已知客户信息数据计算已知客户交易特征；

分析处理单元(103)，其构成为，根据所述获取的已知客户交易特征利用邻近采样随机森林方法训练客户可疑行为筛选模型；

此外，分析处理单元(103)还构成为，根据所述训练好的客户可疑行为筛选模型对目标筛选客户的交易行为进行筛选。

其中所述获取单元经由有线或无线方式与计算单元和/或分析处理单元通信连接。

10.根据权利要求9所述的可疑风险交易筛查系统(100)，该装置还包括：用于输出筛选的结果的输出单元。