[发明专利]一种反洗钱可疑交易数据的监测方法及装置

说明书

本发明涉及信息技术领域，提供了一种反洗钱可疑交易数据的监测方法及装置。主旨在于解决在数据传输、存储和加工过程中增加校验环节，防止文件数量、文件字段发生缺失，避免字段信息的基本逻辑发生错误，而直接影响数据分析质量的问题，方案包括，数据源检测任务，实现系统时钟扫描，获取上游系统数据准备情况，当上游系统在文件共享区域生成包含了客户发洗钱数据的文件时,标志数据已经准备完毕,否则继续等待；当搜索到上游系统在文件共享区域生成的文件时,进行数据抽取，获取反洗钱数据，反洗钱数据包括客户数据、交易数据和账户数据；根据所述反洗钱数据，生成所述基础数据表；调用反洗钱可疑模型对所述基础数据表进行数据筛查，生成筛查结果。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，提供了一种反洗钱可疑交易数据的监测方法及装置。

背景技术

随着中国经济的高速发展，以大数据、云计算、区块链为代表的金融科技正在金融行业得到深入应用。金融业对数据的计算能力大幅度增强、信用评价能力取得突破进展、风险管理有效提升。金融机构业务能力的增强促使其提供服务的种类、速度、效率高速发展，每天产生的交易数据量也在持续增长。在海量数据中准确识别可疑主体的难度增大。

可疑交易监测将积累并引入多渠道的客户信息，一旦账户交易情形与可疑交易监测模型匹配，依靠数据建立起来的智能可疑交易监测系统会自动预警，而人工智能技术将根据客户以往轨迹分析其行为特征，从客户交易行为中找出异常交易，发现背后隐藏的违法犯罪行为，能够很好弥补“模型筛查+名单监控+人工甄别”监测模式的局限性，这将急速提高金融机构反洗钱工作的有效性。综合分析客户异常交易行为，这些数据来源不同数据采集可以有效的整合客户有关内外部海量数据，对客户异常交易信息进行有效地深入分析和处理。相比人的判断和人力资本，这种技术变得更加可靠、更加高速、性价比更高。在系统中实施异常行为预警等工作，帮助人工及时定义新型洗钱类罪。同时，人工智能还将完成最终受益所有人的识别、账户补录等日常反洗钱数据检测、采集和识别等工作。

本技术运用于反洗钱可疑交易监测领域，有效解决反洗钱数据库接收的金融机构交易数据量随之大幅增长，每天监测的交易数量屡创新高的难题。

发明内容

本方案主要解决问题是以下内容：

保障真实性：在数据传输、存储和加工过程中增加校验环节，防止文件数量、文件字段发生缺失，避免字段信息的基本逻辑发生错误，而直接影响数据分析质量。

为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案：

一种反洗钱可疑交易数据的监测方法，所述方法包括：

步骤S1，数据源检测任务，利用java.util.Timer，实现系统时钟扫描，并通过对数据准备的标志量，获取上游系统数据准备情况，当上游系统在文件共享区域生成包含了客户发洗钱数据的SYM_YYYYMMDD.ok的文件时,标志数据已经准备完毕,否则继续等待；

步骤S2，当步骤S1搜索到上游系统在文件共享区域生成SYM_YYYYMMDD.ok的文件时,进行数据抽取，获取反洗钱数据，反洗钱数据包括客户数据、交易数据和账户数据；

步骤S3：根据所述反洗钱数据对应的日期、交易类型及交易渠道，生成所述基础数据表；

步骤S4：调用反洗钱可疑模型对所述基础数据表进行数据筛查，生成筛查结果；

步骤S5：利用所述筛查结果，根据规则执行SQL语句，确定可疑交易，并将符合要求客户加载到反洗钱案件表；

步骤S6，聚合统计反洗钱案件表中的数据，进行信息归档，数据清理，对该客户进行前台展示，然后行内业务人员进行案件人工甄别，判断可疑即上报人行，非可疑就排除。

上述技术方案中，对数据源任务数据进行抽取包括：步骤2包括如下步骤: