[发明专利]用于反洗钱识别的数据处理系统及方法

说明书

本发明涉及一种用于反洗钱识别的数据处理系统及方法，该方法包括步骤：根据企业的相关信息，初步筛选出用于反洗钱识别的数据项；所述相关信息包括非资金交易数据；从初步筛选出的数据项中，基于筛选模型，筛选出最终的数据项；基于所述最终的数据项构建洗钱识别模型。通过本发明系统或方法，可以提高反洗钱识别的效率，且不受用户资金交易数据的限制，具有更强的适用性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种用于反洗钱识别的数据处理系统。

被景技术

当前，商业银行反洗钱的手段主要依赖于单一的资金端交易数据进行异常监控。然而，现在的洗钱犯罪手段在不断翻新升级，网络化趋势明显，线上线下相互结合，不需要与银行直接接触，不受时间、地点、距离的限制，此种情况下金融机构难以监管客户资金流向，继而通过监控资金交易数据的方式识别洗钱行为已不再适用。而且基于资金端交易数据的监控方式为线下监控，很大程度依赖于一线员工的判别，例如客户身份识别，监管效率低，易出错。

发明内容

本发明的目的在于改善现有技术中所存在的效率低、实施受限等不足，提供一种用于反洗钱识别的数据处理系统及方法，通过该系统可以提高反洗钱监控的效率，且不受洗钱手段限制。

为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了以下技术方案：

一方面，本发明实施例提供了一种用于反洗钱识别的数据处理方法，包括以下步骤：

根据企业的相关信息，初步筛选出用于反洗钱识别的数据项；所述相关信息包括非资金交易数据；

从初步筛选出的数据项中，基于筛选模型，筛选出最终的数据项；

基于所述最终的数据项构建洗钱识别模型。

上述方法中，相关信息中包括非资金交易数据，也就是说，该方法并不依赖或不完全依赖于资金交易数据，而是基于企业的其他数据进行洗钱行为识别，因此，更能适用于目前多样性的洗钱形式，且不依赖于人工操作，因此效率高，准确性更强。

在一个实施方案中，所述从初步筛选出的数据项中，基于筛选模型，筛选出最终的数据项的步骤，包括：针对于每一个数据项，进行WOE分箱处理；根据每个分箱的WOE值计算每一个数据项的IV值，根据IV值确定该数据项是否被保留，被保留下来的数据项即为最终的数据项。

另一方面，本发明实施例同时提供了一种用于反洗钱识别的数据处理系统，数据项初选模块、数据项精选模块和模型构建模块，其中，

数据项初选模块用于根据企业的相关信息，初步筛选出用于反洗钱识别的数据项；所述相关信息包括非资金交易数据；

数据项精选模块的数据输入端连接数据项初选模块的数据输出端，用于从初步筛选出的数据项中，基于筛选模型，筛选出最终的数据项；

模型构建模块的数据输入端连接数据项精选模块的数据输出端，用于基于所述最终的数据项构建洗钱识别模型。

再一方面，本发明实施例同时提供了一种包括计算机可读指令的计算机可读存储介质，所述计算机可读指令在被执行时使处理器执行本发明实施例中所述方法中的操作。

再一方面，本发明实施例同时提供了一种电子设备，包括：存储器，存储程序指令；处理器，与所述存储器相连接，执行存储器中的程序指令，实现本发明实施例中所述方法中的步骤。

与现有技术相比，本发明所提供的系统或方法是一种新的方法，是基于被监控企业的相关信息进行洗钱概率估算，而这些相关信息是必然存在的信息，与企业是否存在交易数据无关，因此本发明系统或方法不受企业的交易数据限制，可以可靠地对被监控企业是否存在洗钱行为进行监控。另外，该系统具有通用性，不依赖于工作人员的专业技能和/或负责程度，基于相同的数据得出的结果是一致的，且输入数据后可实现自动分析，提高了监控效率。