[發(fā)明專利]一種區(qū)塊鏈地址風險評估方法及裝置

在審

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• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111160919A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發(fā)明（設計）人: 曹一新;吳小川;孫亮;干澤俊
• 申請（專利權(quán)）人: 眾安信息技術服務有限公司
• 主分類號: G06Q20/40
• 分類號: G06Q20/40;G06Q40/04;G06F16/2458
• 代理公司: 北京市萬慧達律師事務所 11111
• 代理人: 陳怡

1.一種區(qū)塊鏈地址風險評估方法，其特征在于，包括：

計算待查詢地址在風險交易中接收到的風險資金的總額，所述風險交易為已經(jīng)確定的參與洗錢活動的交易；

根據(jù)所述待查詢地址涉及到的所述風險交易的數(shù)量以及可疑交易的數(shù)量計算所述待查詢地址的信用評分，所述可疑交易為所述已知風險交易預測的具有參與洗錢活動嫌疑的交易；

根據(jù)所述待查詢地址接收到的所述風險資金的總額以及所述信用評分，確定所述待查詢地址的風險等級。

2.如權(quán)利要求1所述的一種區(qū)塊鏈風險評估方法，其特征在于，計算待查詢地址在風險交易中接收到的風險資金的總額包括：

獲取已知風險交易的哈希在區(qū)塊鏈中的流轉(zhuǎn)路徑，將所述流轉(zhuǎn)路徑中涉及到的交易確定為所述風險交易；

將每筆所述風險交易接收到的其前序風險交易中的資金金額與該筆所述風險交易實際的轉(zhuǎn)出的資金金額中較小值作為該筆所述風險交易接收到的所述風險資金的金額；

獲取所述待查詢地址涉及到的全部的所述風險交易，計算所述待查詢地址接收到的所述風險資金的總額。

3.如權(quán)利要求1所述的一種區(qū)塊鏈風險評估方法，其特征在于，計算所述交易的數(shù)量包括：

利用可疑交易識別模型根據(jù)所述風險交易的交易信息，預測所述可疑交易，和/或，利用無監(jiān)督學習算法識別交易特征，預測所述可疑交易。

4.如權(quán)利要求1所述的一種區(qū)塊鏈風險評估方法，其特征在于，根據(jù)所述待查詢地址接收到的所述風險資金的總額以及所述信用評分，確定所述待查詢地址的風險等級包括：

將所述待查詢地址接收到的所述風險資金的總額以及所述信用評分輸入到風險分級模型中獲得所述待查詢地址的風險等級，其中所述風險分級模型為根據(jù)已知身份地址的風險資金金額及信用評分訓練獲得。

5.如權(quán)利要求1～4中任意一項所述的一種區(qū)塊鏈風險評估方法，其特征在于，根據(jù)所述待查詢地址涉及到的所述風險交易的數(shù)量以及可疑交易的數(shù)量計算所述待查詢地址的信用評分包括：

統(tǒng)計所述待查詢地址作為資金接收方涉及的交易總數(shù)量，以及其中包括的所述風險交易的數(shù)量、所述可疑交易的數(shù)量以及其他交易的數(shù)量；

根據(jù)所述交易總數(shù)量、所述風險交易的數(shù)量、所述可疑交易的數(shù)量以及其他交易的數(shù)量計算所述待查詢地址的信用評分。

6.如權(quán)利要求5所述的一種區(qū)塊鏈風險評估方法，其特征在于，根據(jù)所述交易的總數(shù)量、所述風險交易的數(shù)量、所述可疑交易的數(shù)量以及其他交易的數(shù)量計算所述待查詢地址的信用評分包括：

結(jié)合風險交易權(quán)重值計算所述交易總數(shù)量中所述其他交易的占比；

計算所述其他交易的占比的置信區(qū)間，基于所述置信區(qū)間選取所述待查詢地址的信用評分。

7.如權(quán)利要求6所述的一種區(qū)塊鏈風險評估方法，其特征在于，結(jié)合風險交易權(quán)重值計算所述交易總數(shù)量中所述其他交易的占比包括：

其中，為交易總數(shù)量中其他交易的占比，N_o為所述其他交易的數(shù)量，N_r為所述風險交易的數(shù)量，N_s為所述可疑交易的數(shù)量，δ為所述風險交易權(quán)重值。

8.如權(quán)利要求7所述的一種區(qū)塊鏈風險評估方法，其特征在于，計算所述其他交易的占比的置信區(qū)間包括：

其中，所述置信區(qū)間：p∈[p_-,p₊]，為交易總數(shù)量中其他交易的占比，z為標準正態(tài)分布下顯著性水平為α對應的臨界值。