[发明专利]一种行为资金分析方法和系统

说明书

本发明涉及资金分析技术领域，具体公开了一种行为资金分析方法和系统，所述方法包括接收账户信息的交易数据，基于交易数据的时间项对所述交易数据进行排序，生成交易数据库；遍历所述交易数据库，确定常用方账户信息，向所述常用方账户信息发送验证请求，基于验证结果确定第一异常数据；基于训练好的异常数据识别模型，识别所述交易数据中存在的第二异常数据；最后通过训练好的风险评估模型得到所述交易数据的风险概率，当所述风险概率高于阈值时，向账户信息发送预警信息。本发明通过交互评价模块在通过模型进行异常数据分析之前，先对用户进行交互性评价，真实性较高且成本较低，对传统的行为资金分析过程进行优化。

技术领域

本发明涉及资金分析技术领域，具体是一种行为资金分析方法和系统。

背景技术

现有的行为资金分析系统，大都是通过极其庞大且复杂的分析模型对所述行为资金进行异常数据的识别，然后再判断这些异常数据的风险概率；实际上，有些异常数据非常容易识别，如果对每个交易数据均进行模型分析，系统负荷较重，因此，需要对现有的行为资金分析系统进行优化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种行为资金分析方法和系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种行为资金分析方法，所述方法包括：

接收账户信息的交易数据，读取所述交易数据的时间项，基于所述时间项对所述交易数据进行排序，生成交易数据库；

遍历所述交易数据库，确定常用方账户信息，向所述常用方账户信息发送验证请求，基于验证结果确定第一异常数据；

若不存在所述第一异常数据，则基于所述交易数据库生成交易特征向量库，调取训练好的异常数据识别模型，将所述交易特征向量输入所述异常数据识别模型中，识别所述交易数据中存在的第二异常数据；

调取训练好的风险评估模型，将上述异常数据输入所述风险评估模型中得到所述交易数据的风险概率，当所述风险概率高于阈值时，向账户信息发送预警信息。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述遍历所述交易数据库，确定常用方账户信息，向所述常用方账户信息发送验证请求，基于验证结果确定第一异常数据的步骤包括：

遍历所述交易数据库，并提取交易数据中的交易对方账户信息；

计算所述交易对方账户信息的重复次数，并根据所述重复次数对所述交易对方账户信息进行排序；

截取预设的截取数量的所述交易对方账户信息，得到常用方账户信息；

依次向不同常用方账户信息发送包含评价表的评价请求，接收评价结果，基于所述评价结果确认第一异常数据；

其中，所述评价表包括评价项及评级选项。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述依次向不同常用方账户信息发送包含评价表的评价请求，接收评价结果，基于所述评价结果确认第一异常数据的步骤包括：

建立与问题数据库的连接通道，所述问题数据库包括问题项及其对应的难度项；

随机读取不同难度的问题，并将所述问题基于难度顺序插入评价表；

依次向不同常用方账户信息发送包含评价表的评价请求，并实时获取评价结果。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述依次向不同常用方账户信息发送包含评价表的评价请求，并实时获取评价结果的步骤包括：

依次向不同常用方账户信息发送包含评价表的评价请求，并根据所述评价表中评级选项的状态确定评分；

根据评价表中的问题获取用户的反馈信息，将所述反馈信息与预存的参考信息进行比对，并根据比对结果生成修正分；其中，所述反馈信息包括问题答案以及相应的答题时长；

基于所述评分和修正分生成安全分，将所述安全分与预设的分数阈值进行比对，当所述安全分低于预设的分数阈值时，标记相应的常用方账户信息；