[發明專利]一種基于銀行數據的經濟犯罪人員身份標識方法

在審

• 申請號: 202310225414.3
• 申請日: 2023-03-09
• 公開（公告）號: CN116109393A
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 陳治盛;王國俊;王二東
• 申請（專利權）人: 河南開合軟件技術有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q10/0639;G06Q20/40
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 楊保剛

1.一種基于銀行數據的經濟犯罪人員身份標識方法，其特征在于：包括涉案時間區間匹配模塊、資金出入統計模塊、銀行開戶信息統計模塊、話單統計分類匹配模塊、行蹤數據相似度匹配模塊；

通過上述模塊對涉案人員、組織進行按人、按日期、按名稱、按組織、按人員關系進行資金收益、資金關聯、行蹤關聯、人員團隊重要程度的打分，根據打分進行人員身份標識；

涉案時間區間匹配模塊，用于統計資金出入將涉案人員資金流入流出進行篩選，根據案件起止時間和涉案出入金特征，計算涉案銀行卡涉案時間區間重疊情況與符合案件特征值情況，確認是否涉案，并標記對應涉案記錄；

資金出入統計模塊，用于根據計算得出的涉案銀行卡涉案時間區間匹配并標識涉案人員涉案資金，計算全部銀行卡涉案資金總流入流出篩選流入流出比并與預設閾值進行比較，賦予涉案人員不同的資金收益分數；

銀行開戶信息統計模塊，用于自動提取銀行卡開戶信息中的涉案手機號碼，并對涉案手機號碼通話時長進行提取和匯總，對涉案銀行卡歸屬地歸屬行和綁定手機號歸屬地進行模型分析，并根據同一開戶行、同一開戶地賦予不同的資金關聯分數和人員團隊重要程度分數；

話單統計分類匹配模塊，根據通話記錄統計結果和通話基站信息判斷涉案銀行卡是否為代持的工具卡以排除對應銀行卡、手機卡開戶人的涉案身份、使用同IP，同MAC地址的網絡設備信息對涉案人員行蹤進行標記，賦予涉案人員行蹤關聯分數；

基于資金收益分數、資金關聯分數、行蹤關聯分數和人員團隊重要程度分數，使用已辦結案件數據的統計結果作為身份確認閾值，對人員在犯罪身份進行標識，并將已標識身份提供給辦案民警，民警可對嫌疑人實施抓捕，確認身份后重新輸入至涉案時間區間匹配模塊。

2.根據權利要求1所述的一種基于銀行數據的經濟犯罪人員身份標識方法，其特征在于，所述涉案時間區間匹配模塊使用最長公共子序列LCSS算法對未知身份人員與案件已探明涉案身份人員行蹤和通話基站，通話記錄這些信息進行綜合比對，判斷是否存在時空交錯，并結合已確認身份涉案人員存在超過設定閾值時空交錯的地點，對未知身份人員軌跡進行篩選，對未知身份人員軌跡中包含以上地點的記錄進行計數，軌跡相似度或地址包含記錄值達到設定閾值的人員判斷為可疑涉案人員，使用案件已探明涉案身份人員信息和案件關鍵資金金額，如入會會費、投資擔保費、介紹費的金額，對未知身份人員的銀行賬單記錄進行篩選，提取涉案時間區間內，是否存在符合對應特征金額的關聯轉賬記錄，并對關聯已確認涉案人員產生了對應的資金收益進行統計分析。

3.根據權利要求1所述的一種基于銀行數據的經濟犯罪人員身份標識方法，其特征在于，所述資金出入統計模塊根據涉案時間區間匹配模塊計算得出的涉案銀行卡涉案時間區間匹配并標識涉案人員涉案資金，計算全部銀行卡涉案資金總流入流出篩選流入流出比并與預設閾值進行比較，賦予涉案人員不同的資金收益分數；使用案件已探明涉案身份人員信息和案件關鍵資金金額，如入會會費、投資擔保費、介紹費的金額，對未知身份人員的銀行賬單記錄進行篩選，提取涉案時間區間內，是否存在符合對應特征金額的關聯轉賬記錄，并對關聯已確認涉案人員產生了對應的資金收益進行統計分析并計算總流入流出收益，對未知身份人員與涉案人員存在雙向存在特征金額轉賬進行篩選，并計算直接收益。

4.根據權利要求1所述的一種基于銀行數據的經濟犯罪人員身份標識方法，其特征在于，所述銀行開戶信息統計模塊自動提取銀行卡開戶信息中的涉案手機號碼，并對涉案手機號碼通話時長進行提取和匯總，對涉案銀行卡歸屬地歸屬行和綁定手機號歸屬地進行模型分析，并根據同一開戶行、同一開戶地賦予不同的資金關聯分數和人員團隊重要程度分數。

5.根據權利要求1所述的一種基于銀行數據的經濟犯罪人員身份標識方法，其特征在于，所述話單統計分類匹配模塊根據通話記錄統計結果和通話基站信息判斷涉案銀行卡是否為代持的工具卡以排除對應銀行卡、手機卡開戶人的涉案身份、使用同IP，同MAC地址的網絡設備信息對涉案人員行蹤進行標記，賦予涉案人員行蹤關聯分數。