[發明專利]行為資金分析系統、方法、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110397289.5
• 申請日: 2021-04-14
• 公開（公告）號: CN112801800A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 陳守紅
• 申請（專利權）人: 深圳格隆匯信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06Q20/40;G06K9/62
• 代理公司: 北京專贏專利代理有限公司 11797
• 代理人: 于剛

本發明實施例涉及資金分析技術領域，具體公開了行為資金分析系統、方法、計算機設備及存儲介質，本發明實施例通過實時獲取目標賬戶的賬戶數據，所述賬戶數據包括賬戶信息和交易數據；根據所述賬戶信息和所述交易數據得到目標時間段內所述目標賬戶按時間順序排列的交易特征向量，識別目標賬戶的賬戶數據中存在的當前異常數據；將當前異常數據輸入所述風險評估模型中得到所述目標賬戶的賬戶數據對應的風險概率，當所述風險概率高于閾值時，向目標賬戶發送預警信息，從而能夠對目標人員的目標賬戶資金狀況進行風險評估，確保目標賬戶和大量的其他賬戶發生交易關系時，能夠對異常交易信息發出預警，以及時提醒目標人員其賬戶的風險狀態。

技術領域

本發明實施例涉及資金分析技術領域，具體是行為資金分析系統、方法、計算機設備及存儲介質。

背景技術

在對于特定人群目標人員的資金狀況進行風險評估時，分析人員往往都是先調取目標人員的資金交易數據，然后通過SQL或Excel等工具對資金交易數據進行分析，這種分析方法主要通過人工來進行分析，由于資金交易關系復雜，每個賬戶可能會和大量的其他賬戶發生交易關系，這樣一來會使得需要進行分析的數據量非常大，依賴人工對這些大量交易數據進行處理分析，不僅工作量巨大，工作效率低，而且分析過程中也容易出現人為的操作失誤。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供行為資金分析系統、方法、計算機設備及存儲介質，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明實施例提供如下技術方案：

一種行為資金分析系統，包括處理設備和至少一個交易終端，每一個交易終端均與所述處理設備進行通信，其中：

所述交易終端，用于綁定目標賬戶，生成與所述目標賬戶相對應的賬戶數據，所述賬戶數據包括賬戶信息和交易數據；將所述賬戶數據發送給處理設備，接收所述處理設備返回的預警信息并將所述預警信息進行表達；

所述處理設備，用于接收自所述交易終端的賬戶數據，根據所述賬戶信息和所述交易數據得到目標時間段內所述目標賬戶按時間順序排列的交易特征向量；調取訓練好的異常數據識別模型，將所述交易特征向量輸入所述異常數據識別模型中，識別所述目標賬戶的賬戶數據中存在的當前異常數據；調取訓練好的風險評估模型，將所述當前異常數據輸入所述風險評估模型中得到所述目標賬戶的賬戶數據對應的風險概率，當所述風險概率高于閾值時，向所述目標賬戶發送預警信息。

作為本發明實施例技術方案進一步的限定，所述交易終端具體包括：

賬戶綁定模塊，用于綁定目標賬戶；

數據生成模塊，用于生成與所述目標賬戶相對應的賬戶數據；

發送模塊，用于將所述賬戶數據發送給處理設備；

預警模塊，用于接收所述處理設備返回的預警信息并將所述預警信息進行表達。

作為本發明實施例技術方案進一步的限定，所述處理設備具體包括：

數據接收模塊，用于接收自所述交易終端的賬戶數據；

向量獲取模塊，用于根據所述賬戶信息和所述交易數據得到目標時間段內所述目標賬戶按時間順序排列的交易特征向量；

第一調取模塊，用于調取訓練好的異常數據識別模型，將所述交易特征向量輸入所述異常數據識別模型中，識別所述目標賬戶的賬戶數據中存在的當前異常數據；

第二調取模塊，用于調取訓練好的風險評估模型，將所述當前異常數據輸入所述風險評估模型中得到所述目標賬戶的賬戶數據對應的風險概率；

判斷執行模塊，用于當所述風險概率高于閾值時，向所述目標賬戶發送預警信息。

作為本發明實施例技術方案進一步的限定，所述向量獲取模塊具體包括：

特征抽取單元，用于對所述交易數據進行特征抽取得到交易屬性；

屬性處理單元，用于并對所述交易屬性進行預處理；