[发明专利]银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法和系统

权利要求书

1.一种银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法，其特征在于：包括以下步骤：

（1）建立一个基于轻量级的企业数据集成框架：实现从银行不同类型业务、不同交易渠道的应用系统中同时实时获取个人客户交易数据；所述企业数据集成框架采集的数据具体包括但不限于客户资料数据、客户交易流水、交易状态和客户交易环境，采集数据的方式包括实时、定时和批量三种；将所有的客户交易数据都转换成XML格式；

（2）统一数据转换：将从不同类型业务、不同交易渠道的应用系统中获取的个人客户交易数据，根据欺诈行为分析的要求，按照事先设定的客户行为分析数据格式，通过数据转换、映射的方式将不同业务系统中获取的数据整理为统一的格式，形成多个统一业务行为对象，成为集中分析客户行为模式的数据基础；每个业务行为对象包括但不限于客户个人信息、客户账户信息、交易流水情况、特定的交易统计信息以及交易环境信息；

（3）欺诈行为分析：对于每笔交易或特定的交易记录集合，采用基于业务规则引擎的技术，支持复杂条件组合和级联式的欺诈识别规则模式，将其交易数据中预定的风险判断要素与欺诈识别规则库中的规则进行匹配，根据匹配结果决定是否触发相应的欺诈事件；

（4）欺诈行为处理：根据收到的欺诈事件，按照预先设定的处理要求，启动对应的欺诈行为处理流程；所述流程集中处理识别的欺诈行为，通过基于标准的模式和其它业务系统联动，保证欺诈行为处理的及时性、灵活性；对欺诈行为的处理流程中，包括但不限于对于风险事件的日志记录、对于客户风险等级的修改、启动对应的业务系统中的业务处理。

2.根据权利要求1所述的银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法，其特征在于：所述步骤（1）中，客户的交易流水数据和交易状态数据采用实时采集模式，柜员的工作状态采用定时采集模式，客户资料采用批量采集模式。

3.根据权利要求1所述的银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法，其特征在于：所述步骤（1）中，利用嵌入到银行业务系统中的探针，一旦获取到一条新的交易数据包，就按照业务系统支持的协议和数据集成框架中相应的数据集成适配器通信，接收来自探针的交易数据包，实时/准实时地获取客户交易相关的信息；根据相应的加密协议解包，并根据对应的数据过滤表，判断该数据包是否需要，如果不需要则抛弃该数据包，如果通过了数据过滤的检查，将该数据包转化为XML格式的标准化数据，然后，发送新的数据产生消息。

4.根据权利要求1所述的银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法，其特征在于：所述步骤（3）中，将所有具有数据变动的业务行为对象载入工作数据区，根据rete算法将预先定义的所有欺诈识别规则生成规则网络，然后按照标准的rete模式匹配算法，将业务行为对象数据和规则网络进行匹配，凡是发现匹配的规则，就产生一条执行计划，根据执行计划的优先级，将所有当前的执行计划排列为一个执行队列，逐条地执行队列中的规则，触发对应的业务欺诈事件；同时，对执行计划进行动态管理，根据每条计划的执行情况以及来自匹配器的最新消息，对执行计划队列里的任务动态地增加、删除。

5.根据权利要求1或4所述的银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法，其特征在于：所述步骤（3）中，所述欺诈识别规则库中的规则类型包括单条记录欺诈识别规则、历史记录欺诈识别规则和级联式欺诈识别规则。

6.根据权利要求5所述的银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法，其特征在于：所述欺诈识别规则有四种产生模式，即法规/政策、专家经验、数据挖掘和黑名单。

7.根据权利要求1所述的银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法，其特征在于：所述步骤（4）中，按照预先设定的处理流程，在某个处理节点以Web Service的方式调用相应业务系统中的处理功能。