[发明专利]购付汇交易的风险控制方法及装置在审
| 申请号: | 202210784105.5 | 申请日: | 2022-07-05 |
| 公开(公告)号: | CN115170310A | 公开(公告)日: | 2022-10-11 |
| 发明(设计)人: | 高鹏 | 申请(专利权)人: | 中国银行股份有限公司 |
| 主分类号: | G06Q40/04 | 分类号: | G06Q40/04 |
| 代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 杨丹;沈珍珠 |
| 地址: | 100818 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 购付汇 交易 风险 控制 方法 装置 | ||
1.一种购付汇交易的风险控制方法,其特征在于,包括:
获取银行的购付汇数据;
对获取的购付汇数据进行分类,获得多个购付汇数据类别;
对于每个购付汇数据类别,确定该购付汇数据类别对应的风险类型,以及对应各个风险类型的概率;
依据各个购付汇数据类别对应各个风险类型的概率,确定各个风险类型对应的预测模型;
在接收到客户的付汇交易时,依据该客户的付汇交易和对应的购汇数据,确定当前付汇交易对应的购付汇数据类别;
依据当前付汇交易对应的购付汇数据类别对应的风险类型,以及各个风险类型对应的预测模型,对当前付汇交易进行实时风险控制。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对获取的购付汇数据进行分类,获得多个购付汇数据类别,包括:
对于获取的每一购付汇数据,确定该购付汇数据对应的客户以及对应的购付汇用途;
依据该购付汇数据对应的客户的交易数据,确定该购付汇数据对应的第一向量与第二向量;
依据对应的购付汇用途,对获取的购付汇数据进行分类,获得多个购付汇数据集合;
确定购付汇数据对应的第一距离函数和第二距离函数,其中,第一距离函数将任何两个购付汇数据的距离确定为该两个购付汇数据对应的第一向量的距离,以及第二距离函数将任何两个购付汇数据的距离确定为该两个购付汇数据对应的第二向量的距离;
依据第一距离函数和第二距离函数,对每个购付汇数据集合进行聚类,获得该购付汇数据集合对应的多个购付汇数据类别。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,依据该购付汇数据对应的客户的交易数据,确定该购付汇数据对应的第一向量与第二向量,包括:
从该购付汇数据对应的客户的交易中选取出第一币种的交易数据和第二币种的交易数据;
确定该购付汇数据对应的第一向量,其中,该第一向量的每个分量和第一币种的交易类别一一对应,每个分量的分量值等于第一币种的交易数据中该分量对应的交易类别的交易量;
确定该购付汇数据对应的第二向量,其中,该第二向量的每个分量和第二币种的交易类别一一对应,每个分量的分量值等于第二币种的交易数据中该分量对应的交易类别的交易量。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对于每个购付汇数据类别,确定该购付汇数据类别对应的风险类型,以及对应各个风险类型的概率,包括:
将该购付汇数据类别包含的购付汇数据涉及的风险类型作为该购付汇数据类别对应的风险类型;
对于该购付汇数据类别对应的每个风险类型,将该购付汇数据类别包含的购付汇数据中涉及该风险类型的购付汇数据的比例作为该购付汇数据类别对应该风险类型的概率。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,依据各个购付汇数据类别对应各个风险类型的概率,确定各个风险类型对应的预测模型,包括:
设定购外汇阈值;
对于每个风险类型,将对应该风险类型的概率大于该风险类型对应的阈值的多个购付汇数据类别的并集作为该风险类型对应的购付汇数据,其中,该多个购付汇数据包含的购付汇交易量大于购外汇阈值;
对于每个风险类型,依据该风险类型对应的购付汇数据,以该风险类型为预测标识,训练预测模型,获得该风险类型对应的预测模型,其中,该预测模型的输入是购付汇数据,输出是该购付汇数据涉及该风险类型的概率。
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