[發(fā)明專利]一種財務(wù)欺詐風(fēng)險識別系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910567924.2
• 申請日: 2019-06-27
• 公開（公告）號: CN110298741A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發(fā)明（設(shè)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(quán)）人: 廣發(fā)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(chǎn)權(quán)代理有限公司 44534
• 代理人: 張金玲;邵妍

本發(fā)明公開了一種財務(wù)欺詐風(fēng)險識別系統(tǒng)，包括財務(wù)指標(biāo)及另類數(shù)據(jù)指標(biāo)計算模塊、模型配置模塊、監(jiān)督學(xué)習(xí)建模與更新模塊、異常檢測建模與更新模塊、監(jiān)督學(xué)習(xí)模型與異常檢測模型融合模塊、調(diào)度模塊、計算模塊和消息推送模塊。本發(fā)明為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型與異常檢測模型相融合的財務(wù)欺詐風(fēng)險識別系統(tǒng)，從而提高系統(tǒng)對未知財務(wù)造假手段的檢出能力；學(xué)習(xí)過程中，綜合了傳統(tǒng)財務(wù)數(shù)據(jù)與另類數(shù)據(jù)，使得財務(wù)欺詐檢測的時效性、覆蓋率、準(zhǔn)確率得到提高；指標(biāo)生成過程中結(jié)合人工定義指標(biāo)的生成特點，設(shè)計自動指標(biāo)生成模塊，提高對風(fēng)險欺詐識別有效指標(biāo)的提取能力。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種財務(wù)欺詐風(fēng)險識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)

財務(wù)欺詐是指企業(yè)管理層和財務(wù)人員違反國家法律、法規(guī)和制度的規(guī)定經(jīng)行的舞弊行為，通常表現(xiàn)在會計業(yè)務(wù)中使用欺詐，偽造，變更會計信息等各種形式的欺詐手段，以此來遮蓋企業(yè)真實財務(wù)現(xiàn)狀，經(jīng)營成果和現(xiàn)金流量。財務(wù)欺詐行為的存在，通常會誤導(dǎo)投資者做出錯誤的投資決策，從而造成重大的經(jīng)濟(jì)損失。通過系統(tǒng)化、數(shù)字化、自動化的手段提高財務(wù)欺詐風(fēng)險的發(fā)現(xiàn)的效率、準(zhǔn)確率及覆蓋率是信用風(fēng)險控制的重要環(huán)節(jié)之一。

本發(fā)明闡述一種財務(wù)欺詐風(fēng)險識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用公司財務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，計算關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)、衍生財務(wù)指標(biāo)、另類數(shù)據(jù)指標(biāo)、算法自動生成的衍生指標(biāo)。算法自動生成衍生指標(biāo)有助于發(fā)掘傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)無法發(fā)掘的重要指標(biāo)特征。得到這些指標(biāo)后，利用歷史標(biāo)注數(shù)據(jù)構(gòu)建監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，使得系統(tǒng)能夠識別歷史財務(wù)欺詐的常見手法。然而，為了逃避監(jiān)管，新的財務(wù)欺詐手法層出不窮，為了提高系統(tǒng)對新型財務(wù)欺詐的識別能力。系統(tǒng)同時會構(gòu)建針對單一指標(biāo)的異常檢測模型及針對多指標(biāo)一致性的異常檢測模型。最后，將兩種模型融合，從而最終提升財務(wù)欺詐風(fēng)險識別的效率、識別率、準(zhǔn)確度、召回率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種財務(wù)欺詐風(fēng)險識別系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的：一種財務(wù)欺詐風(fēng)險識別系統(tǒng)，包括財務(wù)指標(biāo)及另類數(shù)據(jù)指標(biāo)計算模塊、模型配置模塊、監(jiān)督學(xué)習(xí)建模與更新模塊、異常檢測建模與更新模塊、監(jiān)督學(xué)習(xí)模型與異常檢測模型融合模塊、調(diào)度模塊、計算模塊和消息推送模塊，所述財務(wù)指標(biāo)及另類數(shù)據(jù)指標(biāo)計算模塊由財務(wù)指標(biāo)計算模塊、另類數(shù)據(jù)指標(biāo)計算模塊和指標(biāo)自動生成計算模塊組成；

指標(biāo)自動生成計算模塊包括但不限以下步驟：

一：獲取基礎(chǔ)指標(biāo)；

二：計算基礎(chǔ)指標(biāo)對數(shù)；

三：計算基礎(chǔ)指標(biāo)倒數(shù)；

四：計算基礎(chǔ)指標(biāo)對數(shù)倒數(shù)；

五：基礎(chǔ)指標(biāo)與指標(biāo)倒數(shù)組合相乘；

六：基礎(chǔ)指標(biāo)對數(shù)與指標(biāo)對數(shù)倒數(shù)組合相乘；

七：進(jìn)入特征池。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，模型配置模塊主要對系統(tǒng)中監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)、異常檢測模型的超參數(shù)進(jìn)行配置。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，監(jiān)督學(xué)習(xí)建模與更新模塊根據(jù)模型配置模塊設(shè)置的模型超參數(shù)，以及財務(wù)指標(biāo)及另類數(shù)據(jù)指標(biāo)計算模塊計算出的財務(wù)指標(biāo)及另類數(shù)據(jù)指標(biāo)利用監(jiān)督學(xué)習(xí)模型進(jìn)行財務(wù)欺詐風(fēng)險識別建模，并根據(jù)不斷更新數(shù)據(jù)計算出的新指標(biāo)對模型自適應(yīng)更新來適應(yīng)財務(wù)欺詐手段的動態(tài)變化，最后將模型存入模型庫。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，異常檢測建模與更新模塊根據(jù)模型配置模塊設(shè)置的模型超參數(shù)，以及財務(wù)指標(biāo)及另類數(shù)據(jù)指標(biāo)計算模塊計算出的財務(wù)指標(biāo)及另類數(shù)據(jù)指標(biāo)利用異常檢測模型進(jìn)行財務(wù)異常識別建模，并根據(jù)不斷更新數(shù)據(jù)計算出的新指標(biāo)對模型自適應(yīng)更新，最后將模型存入模型庫。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，監(jiān)督學(xué)習(xí)模型與異常檢測模型融合模塊綜合監(jiān)督學(xué)習(xí)建模與更新模塊監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果與異常檢測建模與更新模塊異常檢測模型的輸出結(jié)果。