[發明專利]一種財務欺詐風險識別系統在審
| 申請號： | 201910567924.2 | 申請日： | 2019-06-27 |
| 公開（公告）號： | CN110298741A | 公開（公告）日： | 2019-10-01 |
| 發明（設計）人： | 覃劍釗;黎豪;杜瑞罡;陳海雯;張漢林;李立峰;蔣榮 | 申請（專利權）人： | 廣發證券股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q40/00 | 分類號： | G06Q40/00;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 深圳市卓科知識產權代理有限公司 44534 | 代理人： | 張金玲;邵妍 |
| 地址： | 510000 廣東省廣州市*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 風險識別 欺詐 異常檢測模型 財務 更新模塊 計算模塊 指標生成 建模 模型配置模塊 財務數據 財務造假 財務指標 調度模塊 定義指標 欺詐檢測 融合模塊 數據指標 消息推送 學習過程 異常檢測 有效指標 時效性 監督 準確率 檢出 學習 覆蓋率 融合 | ||
1.一種財務欺詐風險識別系統，其特征在于：包括財務指標及另類數據指標計算模塊、模型配置模塊、監督學習建模與更新模塊、異常檢測建模與更新模塊、監督學習模型與異常檢測模型融合模塊、調度模塊、計算模塊和消息推送模塊，所述財務指標及另類數據指標計算模塊由財務指標計算模塊、另類數據指標計算模塊和指標自動生成計算模塊組成；
指標自動生成計算模塊包括：獲取基礎指標；計算基礎指標對數；計算基礎指標倒數；計算基礎指標對數倒數；基礎指標與指標倒數組合相乘；基礎指標對數與指標對數倒數組合相乘；進入特征池。
2.根據權利要求1所述的財務欺詐風險識別系統，其特征在于：模型配置模塊主要對系統中監督學習模型的超參數、異常檢測模型的超參數進行配置。
3.根據權利要求1所述的財務欺詐風險識別系統，其特征在于：監督學習建模與更新模塊根據模型配置模塊設置的模型超參數，以及財務指標及另類數據指標計算模塊計算出的財務指標及另類數據指標利用監督學習模型進行財務欺詐風險識別建模，并根據不斷更新數據計算出的新指標對模型自適應更新來適應財務欺詐手段的動態變化，最后將模型存入模型庫。
4.根據權利要求1所述的財務欺詐風險識別系統，其特征在于：異常檢測建模與更新模塊根據模型配置模塊設置的模型超參數，以及財務指標及另類數據指標計算模塊計算出的財務指標及另類數據指標利用異常檢測模型進行財務異常識別建模，并根據不斷更新數據計算出的新指標對模型自適應更新，最后將模型存入模型庫。
5.根據權利要求1所述的財務欺詐風險識別系統，其特征在于：監督學習模型與異常檢測模型融合模塊綜合監督學習建模與更新模塊監督學習模型的輸出結果與異常檢測建模與更新模塊異常檢測模型的輸出結果。
6.根據權利要求1所述的財務欺詐風險識別系統，其特征在于：調度模塊主要完成系統中各個計算模塊的統一調度和執行。
7.根據權利要求1所述的財務欺詐風險識別系統，其特征在于：識別計算模塊根據監督學習建模與更新模塊的監督學習模型，以及異常檢測建模與更新模塊的異常檢測模型對財務指標及另類數據指標計算模塊計算得到的待監控企業的財務指標及另類數據指標進行運算，并判斷待監控企業是否有財務欺詐風險。
8.根據權利要求1所述的財務欺詐風險識別系統，其特征在于：消息推送模塊根據監控計算調度模塊的計算結果向相關業務人員發出報警。
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