[发明专利]一种数据筛查方法、装置及设备

说明书

本发明实施例涉及数据处理技术领域，公开了一种数据筛查方法、装置及设备，方法包括获取历史筛查告警数据；提取历史筛查告警数据中的告警特征；基于预设分析规则对告警特征进行统计分析，得到经验审核规则；基于经验审核规则建立经验审核模型；利用经验审核模型对目标数据进行筛查。本申请通过对历史筛查告警数据的特征进行提炼，得到经验审核规则，并利用经验审核规则生成相应的模型，解决了现有技术中使用名单匹配引擎以及人工审核相结合的方式进行目标数据的筛查所存在的，由于名称中的部分字体在传送报文中极易出现所导致的审核误通过、误告警的技术问题，实现了降低无效告警量、提高审核效率、节约人力成本技术效果。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据筛查方法、装置及设备。

背景技术

现阶段对金融制裁名单的筛查大多采用逐笔将交易与名单进行碰库查询的方式找出疑似命中的交易，然后通过人工审核疑似命中的交易，以甄别出制裁名单上的制裁实体。

但在金融机构之间进行清算结算时，通常是使用环球同业金融网络系统Swift电文进行交互，在Swift电文筛查场景中采用上述的名单筛查前，一般需先采用NLP(自然语言处理)技术将Swift电文中的实体识别出，在使用搜索引擎技术进行名单筛查。实体抽取一般以名单数据中的信息进行识别，外部名单数据中包含较多的别名如“MTS”“AS”等，这类名称在报文中极易出现，一经筛查极易命中制裁实体，人工进行甄别审核也会误中，造成误告警的情况发生。

发明内容

本发明实施例提供一种数据筛查方法、装置及设备，解决了现有技术中使用名单匹配引擎以及人工审核相结合的方式进行目标数据的筛查所存在的，由于名称中的部分字体在传送报文中极易出现所导致的审核误通过、误告警的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种数据筛查方法，所述数据筛查方法包括：

获取历史筛查告警数据，其中，所述历史筛查告警数据包括告警明细数据以及人工审核告警数据；

提取所述历史筛查告警数据中的告警特征；

基于预设分析规则对所述告警特征进行统计分析，得到经验审核规则；

基于所述经验审核规则建立经验审核模型；

利用所述经验审核模型对目标数据进行筛查。

第二方面，本申请提供了一种数据筛查装置，所述数据筛查装置包括模型生成器、模型管理单元以及审核过滤单元；

所述模型生成器包括数据获取单元、特征提取单元以及规则生成单元；

所述数据获取单元用于获取历史筛查告警数据，其中，所述历史筛查告警数据包括告警明细数据以及人工审核告警数据；

所述特征提取单元用于提取所述历史筛查告警数据中的告警特征；

所述规则生成单元用于基于预设分析规则对所述告警特征进行统计分析，得到经验审核规则；

所述模型管理单元用于基于所述经验审核规则建立经验审核模型；

所述审核过滤单元用于利用所述经验审核模型对目标数据进行筛查。

第三方面，本申请提供了一种数据筛查设备，所述数据筛查设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请第一方面所述的数据筛查方法。