[发明专利]反洗钱系统的异常业务数据筛选方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据筛选方法，具体涉及一种反洗钱系统的异常业务数据筛选方法。

背景技术

在金融行业内，反洗钱工作的重点是对客户交易行为进行分析，提取各类大额交易、可疑交易等信息，以便进一步进行跟踪、调查和核实。我们往往选取某个异常指标去筛选异常业务，但是在实际情况下，满足某个异常指标的交易/客户/账户并不代表该交易行为一定存在异常，为了进一步加强反洗钱监测工作的精准度，急需提出一种更有效筛出异常交易的方法。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种反洗钱系统的异常业务数据筛选方法，本申请通过采取异常指标、异常模型组合筛选的方式，以更有效更准确的筛选方式筛选出异常业务数据。

为解决以上技术问题，本发明提供的技术方案是一种反洗钱系统的异常业务数据筛选方法，包括：

接收业务数据；

根据预设的各个异常指标的触发条件，筛出业务数据触发的异常指标；

根据预设的由若干个异常指标构成的各个异常模型的触发条件，计算被触发的异常指标触发的异常模型；

导出被触发的各个异常模型下包含的被触发的各个异常指标下包含的业务数据，获得异常业务数据。

优选地，所述根据预设的由若干个异常指标构成的各个异常模型的触发条件，计算被触发的异常指标触发的异常模型的方法，包括：

获得每个异常模型中包含的各个异常指标的分值；

计算每个异常模型中被触发的异常指标的总分值；

根据预设的每个异常模型的触发分值，筛出被触发的异常模型。

优选地，所述获得每个异常模型中包含的各个异常指标的分值的方法，包括获得预设的每个异常模型中包含的各个异常指标的分值。

优选地，所述获得每个异常模型中包含的各个异常指标的分值的方法，包括计算每个异常模型中包含的各个异常指标的分值。

优选地，所述计算每个异常模型中包含的各个异常指标的分值的方法，包括：

若异常模型的总分值为X分，且包含了N个异常指标，则每个异常指标的分值为X/N，X和N均为大于1的正整数。

优选地，所述计算每个异常模型中被触发的异常指标的总分值的方法，包括：对异常模型中被触发的各个异常指标的分值求和。

优选地，所述根据预设的每个异常模型的触发分值，筛出被触发的异常模型的方法，包括：当异常模型中被触发的异常指标的总分值大于或者等于该异常模型预设的触发分值，则该异常模型被触发。

优选地，所述业务数据为基础数据经整合获得的业务数据。

优选地，所述基础数据经整合获得业务数据的方法，包括：

接收不同来源的基础数据并统一转换成txt文件存储到指定位置；

通过数据加载任务，加载指定位置的所有txt文件；

通过数据库存储过程，将加载的txt文件层层组装成为业务数据。

优选地，所述业务数据包括业务发生的频率数据、去向地数据、时间数据、地点数据、金额数据、收付比数据和业务办理的异常行为数据。

本申请与现有技术相比，其有益效果详细说明如下：本申请提供的异常业务数据筛选方法，通过采取异常指标、异常模型组合筛选的方法，即筛选方法与业务场景相结合，通过满足该异常模型触发条件的多个异常指标均被触发的方式进行筛选，使被筛出的业务数据为异常交易的可能性大大增加，从而更有效的筛出异常业务数据，该方法配置灵活，可移植性强，可应用于不同的数据分析类系统。

附图说明

图1为本发明实施例提供的方法流程示意图；

图2为本发明另一实施例提供的方法流程示意图。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示，本发明实施例提供一种反洗钱系统的异常业务数据筛选方法，具体包括：

S1：接收业务数据。

这里的业务数据包括业务发生的频率数据、去向地数据、时间数据、地点数据、金额数据、收付比数据和业务办理的异常行为数据等等。业务办理的异常行为包括：多人办理业务时均由同一人在旁指挥。则同一个指挥人则为业务办理的异常行为数据。接收的业务数据为基础数据经整合获得的业务数据。基础数据经整合获得业务数据的方法，包括：

接收不同来源的基础数据并统一转换成txt文件存储到指定位置；

通过数据加载任务，加载指定位置的所有txt文件；