[发明专利]银行涉案账户的识别方法及装置

说明书

本发明提供一种银行涉案账户的识别方法及装置，方法包括：对获取的银行账户数据分别进行实体抽取处理、实体的属性抽取处理和实体之间的关系抽取处理，分别得到各自对应的实体数据、属性数据和关系数据；基于实体数据、属性数据和关系数据进行本体建模生成知识图谱；根据所述知识图谱对银行涉案账户进行识别。本发明能够极大的提高了涉案账户的识别效率，方便也节省了各方面的资源浪费，并且可以满足监管的要求。

技术领域

本发明涉及银行账户维护技术领域，具体涉及一种银行涉案账户的识别方法及装置。

背景技术

目前，随着对电信网络违法犯罪活动打击力度的加大、银行对个人账户开户、使用的严控，利用个人账户实施电信网络违法犯罪的势头得到了遏制。利用商业银行对公账户进行的电信网络违法犯罪的活动大幅增加，为打击利用对公账户实施的违法犯罪，需对涉案对公账户及其实际控制人进行预先识别和提前控制。

目前，商业银行对涉案对公账户进行识别和预测，传统的方法有现场调查、人工查询和基于经验的预测等方法。但是，随着企业数量的增加，现场调查等传统方式有以下几个问题：一，成本高效率低，去现场调查来回交通以及在现场耗费的时间和费用都比较高；二，变化快时效性差，电信网络违法犯罪手段不断翻新，且趋于科技化、专业化、规模化，也更具有隐蔽性，同时企业的信息也在不断的变化，需要及时掌握一手的信息；三，门槛高，设别涉案对公账户需要依托于经办人实际的办案经验以及企业自身相关数据及其关联数据，而这些数据具有一定的特殊性和专业性，只有依靠专业的理论和实践知识才能对这些数据进行处理时发现企业潜在的风险。

因此，亟需一种高效的、准确的对涉案对公账户进行识别和预测的方法或装置。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明提供一种银行涉案账户的识别方法及装置。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种银行涉案账户的识别方法，包括：

对获取的银行账户数据分别进行实体抽取处理、实体的属性抽取处理和实体之间的关系抽取处理，分别得到各自对应的实体数据、属性数据和关系数据；

基于实体数据、属性数据和关系数据进行本体建模生成知识图谱；

根据所述知识图谱对银行涉案账户进行识别。

进一步的，在所述基于实体数据、属性数据和关系数据进行本体建模生成知识图谱之后，还包括：

采用图数据库的方式存储所述知识图谱。

其中，所述采用图数据库的方式存储所述知识图谱，包括：

采用Neo4j图数据库的方式存储所述知识图谱。

进一步的，在所述基于实体数据、属性数据和关系数据进行本体建模生成知识图谱之后，还包括：

通过可视化的方式对所述知识图谱进行可视化展示。

其中，所述基于实体数据、属性数据和关系数据进行本体建模生成知识图谱，包括：

基于实体数据、属性数据和关系数据生成实体的交易流水图谱；

基于实体数据、属性数据和关系数据生成实体的干系人关联图谱；

基于实体数据、属性数据和关系数据生成实体的客户信息关联图谱。

其中，所述根据所述知识图谱对银行涉案账户进行识别，包括：

根据预先训练的基于机器学习算法生成的识别模型对所述知识图谱的目标账户进行识别。

进一步的，在所述根据预先训练的基于机器学习算法生成的识别模型对所述知识图谱的目标账户进行识别之前，还包括：