[发明专利]一种金融反诈业务数据库的构建方法、金融反诈业务系统

权利要求书

1.一种金融反诈业务数据库的构建方法，其特征在于，该方法包括，

利用源反诈数据，构建金融反诈基础数据库，该数据库至少包含与金融数据关联的数据，

对金融反诈基础数据库中的数据进行清洗，将清洗后的数据进行分布式集群存储和部署，得到金融反诈大数据，

对金融反诈大数据进行联机分析处理，以及利用计算引擎，对金融反诈大数据进行分析，存储分析处理后的数据，得到面向金融反诈业务的金融反诈业务数据库。

2.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，利用源反诈数据，构建金融反诈基础数据库，包括，

通过网页应用程序测试工具，自主驱动浏览器从源反诈大数据平台中，抽取和下载指定数据，

通过关联关键字段，更新涉诈事件数据信息流和资金数据信息流。

3.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，对金融反诈大数据进行联机分析处理，包括，

基于金融反诈大数据，以联机分析处理机制进行统计分析操作，

利用涉诈事件数据和情报体系，形成维度表，

将维度表与涉诈事件数据信息进行关联，形成多维度数据模型。

4.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，利用计算引擎，对金融反诈大数据进行分析，包括，

利用spark工具，解析规则引擎的规则参数，获取spark的数据变量，

根据数据变量，解析配置文件，获取金融反诈大数据平台连接，

读取金融反诈大数据平台中的金融反诈大数据，通过spark的算子与查询引擎，将金融反诈大数据进行聚合、计算、统计之一或其任意组合，得到金融反诈大数据的风险指标，根据风险指标确定待核验数据，

调用待核验数据所关联的通信数据，对待核验数据进行校验，得到多维度指标，

将多维度指标代入规则公式，得到疑似分值，

比较疑似分值与设定的阈值，根据比较结果，对金融反诈大数据进行分类和/或过滤，并存储分类和/或过滤后的金融反诈大数据；

根据分类后的金融反诈大数据，调整规则参数。

5.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，该方法进一步包括，

基于金融反诈业务数据库，获取金融反诈业务数据，所述业务数据至少获取涉资账户黑/灰/白名单、反诈数据、WEB业务数据管理平台、统计报表、以及态势分析图表之一或其任意组合业务。

6.如权利要求5所述的构建方法，其特征在于，该方法进一步包括，

所获取的金融反诈业务数据通过接入专网的服务器，以加密传输的方式在不同专网之间进行传输。

7.一种金融反诈业务系统，其特征在于，该系统包括，

源数据处理层，用于利用源反诈数据，构建金融反诈基础数据库，该数据库至少包含与金融数据关联的数据，

分布式集群层，用于对金融反诈基础数据库中的数据进行清洗，将清洗后的数据进行分布式集群存储和部署，得到金融反诈大数据，

大数据分析层，用于对金融反诈大数据进行联机分析处理，以及利用计算引擎，对金融反诈大数据进行分析，存储分析处理后的数据，得到面向金融反诈业务的金融反诈业务数据库。

8.如权利要求7所述系统，其特征在于，该系统还包括，

应用平台层，用于基于金融反诈业务数据库，获取金融反诈业务数据，所述业务数据至少获取涉资账户黑/灰/白名单、反诈数据、WEB业务数据管理平台、统计报表、态势分析图表之一或其任意组合业务。

9.如权利要求8所述系统，其特征在于，所述应用平台层还用于将所获取的金融反诈业务数据通过接入专网的服务器，以加密传输的方式在不同专网之间进行传输。

10.如权利要求7所述系统，其特征在于，

所述大数据分析层利用spark工具，解析规则引擎的规则参数，获取spark的数据变量，

根据数据变量，解析配置文件，获取金融反诈大数据平台连接，

读取金融反诈大数据平台中的金融反诈大数据，通过spark的算子与查询引擎，将金融反诈大数据进行聚合、计算、统计之一或其任意组合，得到金融反诈大数据的风险指标，根据风险指标确定待核验数据，

调用待核验数据所关联的通信数据，对待核验数据进行校验，得到多维度指标，

将多维度指标代入规则公式，得到疑似分值，

比较疑似分值与设定的阈值，根据比较结果，对金融反诈大数据进行分类和/或过滤，并存储分类和/或过滤后的金融反诈大数据；

根据分类后的金融反诈大数据，调整规则参数。