[發明專利]非法所得合法化行為監測方法、系統、計算機裝置及介質

在審

• 申請號: 201811537506.0
• 申請日: 2018-12-15
• 公開（公告）號: CN110046993A
• 公開（公告）日: 2019-07-23
• 發明（設計）人: 李寧
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06Q10/06
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 楊毅玲

本發明提供一種非法所得合法化行為監測方法、系統、計算機裝置及計算機可讀存儲介質。所述非法所得合法化行為監測方法包括：獲取歷史反洗錢記錄數據；根據所述歷史反洗錢記錄數據建立用于識別不同賬戶類型的洗錢識別模型；接收洗錢監測指令，并根據所述監測指令從交易系統數據庫中讀取賬戶類型信息及賬戶交易產生的在線流式數據；將所述讀取到的在線流式數據及賬戶類型信息輸入至所述洗錢識別模型，以進行洗錢風險識別；根據預設分類規則對所述洗錢識別模型輸出的識別結果進行分類存儲，并輸出具有洗錢嫌疑的賬戶信息。本發明基于神經網絡來建立洗錢識別模型，可實現對在線交易流式數據進行洗錢識別，反洗錢行為監測時效性高。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種洗錢監測方法、系統、計算機裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

洗錢是一種將非法所得合法化的行為，一般是指通過各種方式 掩飾、隱瞞諸如毒品犯罪、黑社會性質的組織犯罪、恐怖活動犯 罪、走私犯罪、貪污賄賂犯罪、破壞金融管理秩序犯罪等犯罪所 得及其收益的來源和性質的洗錢活動，常見的洗錢途徑廣泛涉及 銀行、保險、證券、房地產等各種領域。反洗錢是政府動用立法、 司法力量，調動有關的組織和商業機構對可能的洗錢活動予以識 別，對有關款項予以處置，對相關機構和人士予以懲罰，從而達 到阻止犯罪活動目的的一項系統工程。現有技術中，反洗錢系統 主要是通過預設的分析規則對離線交易數據進行統計分析，從而 得到相應的離線分析結果。該種方式缺乏在線識別的能力，不能 對在線交易數據進行及時分析，如此導致對反洗錢行為進行監測的時效性不高，不利于反洗錢業務人員及時發現洗錢賬戶并采取 相關的管控措施。

發明內容

鑒于上述，本發明提供一種洗錢監測方法、系統、計算機裝置及計算機可讀存儲介質，其可以實現對在線交易數據進行及時分析，監測時效性高。

本申請一實施方式提供一種洗錢監測方法，所述方法包括：

獲取歷史反洗錢記錄數據，其中所述歷史反洗錢記錄數據包括洗錢賬戶交易數據及非洗錢賬戶交易數據；

根據所述歷史反洗錢記錄數據建立用于識別不同賬戶類型的洗錢識別模型；

接收洗錢監測指令，并根據所述監測指令從交易系統數據庫中讀取賬戶類型信息及賬戶交易產生的在線流式數據；

將所述讀取到的在線流式數據及賬戶類型信息輸入至所述洗錢識別模型，以進行洗錢風險識別；及

根據預設分類規則對所述洗錢識別模型輸出的識別結果進行分類存儲，并輸出具有洗錢嫌疑的賬戶信息。

優選地，所述根據所述歷史反洗錢記錄數據建立用于識別不同賬戶類型的洗錢識別模型的步驟包括：

建立一神經網絡模型，所述神經網絡模型包括輸入層、多個隱藏層及輸出層；及

利用所述歷史反洗錢記錄數據對所述神經網絡模型進行訓練得到所述洗錢識別模型。

優選地，所述利用所述歷史反洗錢記錄數據對所述神經網絡模型進行訓練得到所述洗錢識別模型的步驟包括：

將所述歷史反洗錢記錄數據劃分為訓練集及驗證集；

利用所述訓練集對所述神經網絡模型進行訓練；

利用所述驗證集對訓練后的神經網絡模型進行驗證，并根據每一驗證結果統計得到一模型預測準確率；

判斷所述模型預測準確率是否小于預設閾值；及

當所述模型預測準確率不小于所述預設閾值時，將訓練完成的所述神經網絡模型作為所述洗錢識別模型。

優選地，所述判斷所述模型預測準確率是否小于預設閾值的步驟之后還包括：