CN101976419A - 交易数据的风险监控处理方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种交易数据的风险监控处理方法和***，所述方法包括：接收业务处理信息所产生的交易数据；根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据；根据所述交易数据和所述关联交易数据计算风险监控指标数据阈值；当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，判断生成所述交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息；将所述准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息。本发明交易数据的风险监控处理方法和***，可以自生成风险控制阈值，根据不同情况来进行风险识别和风险控制，而且能够提供风险监控处理流程和规则改进机制，节约了经济成本，提高风险事件核查的准确性和效率，大大提高了银行业务风险监控效率和效果。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种交易数据的风险监控处理方法和***。
背景技术
随着时代的发展，银行业也越来越快的发展起来，而且银行业务的交易数据信息化也是必然的趋势。
在银行经营过程中，也会遇到各类的业务风险，银行业务风险是指银行在经营过程中，由于各种不确定因素的影响，而使其资产和预期收益蒙受损失的可能性；而且现代商业银行交易数据信息化后，要求具备比一股企业更大的风险监控能力，以便及时发现、防御、控制风险，来维护稳定发展。
现有的银行交易数据风险监控的方式和缺陷主要是：
1)银行交易数据的监督数据由监督人员按照前一天的业务票据手工录入风险监督***。由于风险监督***没有与业务***的对接接口，数据范围无法覆盖业务***运行的全过程，***处理效率低下，对风险监督的时效性低，而且容易出现错漏，影响风险监督的准确性；
2)现有的交易数据的风险监控方法没有对风险数据进行识别的模型，不能进行自动化的风险数据过滤和筛选出高风险的数据，来进行监督，所以监督重点既不突出，而且资源效率低下；
3)以人工审核为主要手段来判断柜员前一天的业务是否有违规或可疑情况。由于只能通过人工方式，而无法提供诸如调阅原始业务凭证影像、电话核实、发送协查通知等***自动化核实手段来调查情况，因此对业务数据是否存在风险的判断准确性完全依靠监督人员的业务素质来保证；
4)现有的交易信息的风险监控方法是一种规范导向的监督，即监控标准根据业务规范完全固定，而无法根据客户的日常行为模式、柜员或机构的历史风险情况进行灵活计算，这样对于千差万别的监督对象，监督时都根据“一刀切”的监控标准去鉴别风险；因此监督的风险导向性不强，风险识别能力差；
5)现有的交易信息数据风险监控处理***，监控处理开展后发生的新情况或发现的新问题缺乏途径去反作用于监控规则，促进其改进。因此风险监控缺乏进行自我完善的机制，往往落后于业务发展和风险管理的需要。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述现有技术的缺陷，提供了一种交易数据的风险监控处理方法和***，可以自生成风险控制阈值，根据不同情况来进行风险识别和风险控制，而且能够提供风险监控处理流程和规则改进机制。
为了实现上述目的，本发明提供了一种交易数据的风险监控处理方法，所述方法包括：
接收业务处理信息所产生的交易数据；
根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据；
根据所述交易数据和所述关联交易数据计算风险监控指标数据阈值；
当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息；
根据接收到的风险确认信息将所述准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息。
为了实现上述目的，本发明提供了一种交易数据的风险监控处理***，所述***包括：
接收单元，用于接收业务处理信息所产生的交易数据；
调用单元，用于根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据；
计算单元，用于根据所述交易数据和所述关联交易数据计算风险监控指标数据阈值；
判断单元，用于当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息；
处理单元，用于根据接收到的风险确认信息将所述准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息。
为了实现上述目的，本发明提供了一种交易数据的风险监控处理***，所述***包括：
数据接收装置，用于接收业务处理信息所产生的交易数据；
风险模型计算装置，用于根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据，并计算风险监控指标数据阈值；
风险监控装置，用于当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为风险业务处理信息；
存储装置，用于存储所述风险业务处理信息。
本发明交易数据的风险监控处理方法和***，可以自生成风险控制阈值，根据不同情况来进行风险识别和风险控制，而且能够提供风险监控处理流程和规则改进机制，节约了经济成本，提高风险事件核查的准确性和效率，大大提高了银行业务风险监控效率和效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明交易数据的风险监控处理***的结构示意图；
图2为本发明交易数据的风险监控处理***的存储装置的示意图；
图3为本发明交易数据的风险监控处理***的风险模型计算装置的示意图；
图4为本发明交易数据的风险监控处理***的客户行为模型计算单元的示意图；
图5为本发明交易数据的风险监控处理***的监测指标存储单元的示意图；
图6为本发明交易数据的风险监控处理***的风险监控装置的示意图；
图7为本发明交易数据的风险监控处理***的监测单元的示意图；
图8为本发明交易数据的风险监控处理***的质检单元的示意图；
图9为本发明交易数据的风险监控处理***的准风险事件核实单元的示意图；
图10为本发明交易数据的风险监控处理***的参数信息存储装置的示意图；
图11为本发明交易数据的风险监控处理方法实施例1的流程图；
图12为本发明交易数据的风险监控处理方法实施例2的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明交易数据的风险监控处理***的结构示意图，如图所示，本发明的交易数据的风险监控处理***具体包括：数据接收装置100、风险模型计算装置200、风险监控装置300和存储装置400。
数据接收装置100用于接收业务处理信息所产生的交易数据，例如从银行的其他业务***接收业务日志数据，而且可以将接收的交易数据换成本***中存储的数据格式，再发送到风险监控装置300进行风险监控，以及发送到风险模型计算装置200中进行风险监测指标的计算。数据接收装置100与银行的其他业务***(如：个人金融业务、对公业务、***业务等***)通过接口进行对接，接收业务日志数据，并对接收的数据进行风险监控，以及与电子档案***、电话银行***、柜员管理***等***进行对接，进行辅助信息查询、邮件提醒进行风险协查分析。对于风险监控实时要求高的数据，可实时接收到***中来进行实时监控，对于其余数据可在T+1日接收在T日产生的交易日志等数据文件。
因为数据接收装置100将接收到的交易数据转换成本***中存储的数据格式，再输入到风险监控装置300进行风险监控，和输入到风险模型计算装置200中进行风险监测指标的计算，从而实现自动接收业务***传输至本***进行风险监督，无需人工录入，节省了人力成本，提高了工作效率，保证了准确性。
风险模型计算装置200用于根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据，并计算风险监控指标数据阈值。具体为对数据接收装置100收到的业务数据和存储装置400中存储的相关数据进行监测指标的计算，以供风险监控装置300进行有效的风险识别。风险模型计算装置200通过将数据接收装置100收到的业务数据和存储装置400中存储的相关数据，根据操作风险模型、客户行为模型、风险指标评估模型，进行操作风险、客户行为、风险评估等各种监测指标的计算，以供风险监控装置300进行有效的风险识别，实现***自动从各种角度发掘风险事件的规律，提高风险事件识别率。
风险监控装置300用于当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为风险业务处理信息。具体为根据风险模型计算装置200的分析模型，对数据接收装置100收到的业务数据进行分析，识别出具有风险的业务数据，并将其存储到存储装置400中。风险监控装置300负责根据风险模型计算装置200的分析模型，对数据接收装置100收到的业务数据进行分析，通过业务操作风险监控、客户行为风险监控、质检抽查、主动甄别、准风险事件协查等多种监控手段识别出具有风险的业务数据，将其存储到存储装置400中，以实现***自动监测风险事件。
图2为本发明交易数据的风险监控处理***的存储装置的示意图，如图2所示，存储装置400包括参数信息存储装置410和风险事件存储装置420。
风险事件存储装置420用于存储风险监控装置300监控得出的风险事件清单，并向风险模型计算装置200提供历史数据用于进行风险模型计算。风险事件存储装置420负责存储风险监控装置300监控得出的风险事件清单包括：事件的详细交易信息、相关的交易明细、所符合的风险监控模型、风险状态、风险等级、监督人等信息。同时，还用于向风险模型计算装置200提供历史数据用于进行风险模型计算，从而实现了***风险分析和监控能力的不断改进和提高。
参数信息存储装置410用于存储本***进行风险事件监测和分析所必须的各种参数表，以供风险模型计算装置200进行访问和参数存储。
图3为本发明交易数据的风险监控处理***的风险模型计算装置的示意图，如图所示，本发明的风险监控处理***的风险模型计算装置具体包括：主处理单元210、操作风险模型计算单元220、客户行为模型计算单元230、风险指标评估单元240和监测指标存储单元250。
主处理单元210用于连接数据接收装置100接收每日的交易数据，并调用操作风险模型计算单元220、客户行为模型计算单元230、风险指标评估单元240进行风险监测指标的计算，最后把得到的风险监测指标存储到监测指标存储单元250。
操作风险模型计算单元220用于接收用户指令，根据国家规定、业务规章、历史案例等相关数据，对银行***内部可能存在的操作风险进行量化，并存储到监测指标存储单元250以用于监测各种业务操作行为的风险值大小，供风险监控装置300进行风险识别。并每月访问风险事件存储装置420，对新增的风险事件提供给用户进行分析和甄别，发掘风险事件的规律，以建立新的操作风险监控模型。
客户行为模型计算单元230用于根据客户行为分析理念，运用客户行为分析模型，计算出能反映客户日常资金流出规律的参数，以及有监控价值的相关信息，包括“资金偏离度”和“交易对手关联信息”等，存储到监测指标存储单元250中，供风险监控装置300用于发现资金异动类风险事件信息。
图4为本发明交易数据的风险监控处理***的客户行为模型计算单元的示意图，如图所示，本发明的风险监控处理***的客户行为模型计算单元230具体包括：资金偏离度计算单元231和交易对手关联度计算单元232。
本发明的客户行为模型计算单元的处理思想是：
客户帐户所可能发生风险的情况集中于资金流出的交易中。一个客户帐户针对于另一个客户帐户(称为交易对手)的资金流转额度总是在一个日常水平(记为“资金日常发生额”)附近小幅波动，如果某个客户帐户突然出现一笔或者多笔累计交易针对某个交易对手的资金流出发生额度远远超过其日常发生额，则这类交易是有风险的交易，即资金异动类交易。
首先，需要设定一个“资金偏离度基准值”，表示允许客户帐户发生额偏离“资金日常发生额”的幅度(记为“资金偏离度”)，该基准值对所有帐户都一样。其次，针对不同客户帐户，其“资金偏离度”还与帐户交易的本身“风险程度”有关，由于对于风险程度大的帐户所需要的监控更加严格，所以风险程度越大，“资金偏离度”允许值越小。
交易的“风险程度”与以下日常行为或属性有关：帐户的对帐情况，近期未对帐的客户“风险程度”相对高；交易的对方是否客户帐户的日常交易对手，日常交易对手“风险程度”相对小；帐户的动帐频率，动帐越频繁，“风险程度”相对高；操作该笔交易的网点的历史风险情况，操作该笔交易的网点的历史风险情况越多，“风险程度”越高。
“资金偏离度”是“资金偏离度基准值”，对于“风险程度”的加权后的值。
资金偏离度计算单元231的工作过程为：
步骤11、资金偏离度计算单元231每日从主处理单元210中接收日志数据，获取结算帐户每笔交易的借方账号、借方币种、借方发生额、通兑标志、印鉴方式、客户对帐等信息，并按借方账号、借方币种累计当月的借方发生笔数、借方发生额。
步骤12、每月末资金偏离度计算单元231按借方账号、借方币种汇总近12个月借方发生笔数和借方发生额，分别记为NUM(账户动帐频率)和AMT。如果NUM大于等于一定的笔数，说明已经累积了足够得出客户行为模型的交易数据，开始客户行为模型相关参数的计算：“账户平均发生额”＝AMT/NUM；“账户日均发生额”＝AMT/DAYS(其中，DAYS计算方法：假设该账户在近12月第一笔业务发生的月份2007年8月，当天数据日期是2008年3月31日，则：DAYS＝((2008年3月-2007年8月)的月数+1)*30天＝(7+1)*30＝240；)
步骤13、资金偏离度计算单元231通过主处理单元210访问监测指标存储单元250，获取帐户对应网点的“网点风险评估指标”，并以此指标对照参数信息存储装置410的网点风险关注系数参数表，根据其落入的区间确定“网点风险关注系数”，同时访问参数信息存储装置410的账户基本信息评分参数表、账户动帐频率等级参数表、网点风险关注系数参数表，获取每个帐号的“账户属性分值”、“通兑标志分值”、“印鉴方式分值”、“对账标志分值”、“账户动帐频率等级分值”，计算帐户本月的风险关注分值：“风险关注分值”＝(账户属性分值+通兑标志分值+印鉴方式分值+对账标志分值+账户动帐频率等级分值)×网点风险关注系数。
步骤14、资金偏离度计算单元231通过主处理单元210访问参数信息存储装置410的发生额关注系数参数表、账户风险关注等级参数表、，将步骤二中计算得到的“帐户日均发生额”，与发生额关注系数参数表进行比对，获取每个帐户的本月“发生额关注系数”；根据步骤三中计算得到的“风险关注分值”，与帐户风险关注登记参数表进行比对，获取帐户本月的“单笔资金偏离度标准”、“历史资金偏离度标准”。然后，进行每个帐户的单笔资金偏离度、历史资金偏离度计算：
“单笔资金偏离度”＝“账户平均发生额”+“账户平均发生额”ד单笔资金偏离度标准”ד发生额关注系数”；
“历史资金偏离度”＝“账户日均发生额”+“账户日均发生额”ד历史资金偏离度标准”ד发生额关注系数”。
步骤15、资金偏离度计算单元231将计算得到的每个帐户的“单笔资金偏离度”和“历史资金偏离度”的值通过主处理单元210存入监测指标存储单元250中，以提供给风险监控装置300访问进行风险监测。
交易对手关联度计算单元232的工作方式为：
步骤21、交易对手关联度计算单元232通过主处理单元210每日从数据接收装置100中接收日志数据，获取结算帐户每笔交易的借方账号、借方币种、借方发生额、贷方帐号等信息，并按每个借方账号及对应的每个贷方帐号为一条记录，累计其当月的交易笔数、借方发生额。
步骤22、交易对手关联度计算单元322每月末按每个借方账号及对应的每个贷方帐号为一条记录，汇总近6个月交易笔数，计算每个帐号与每个交易对手的平均交易次数：“平均交易次数”＝交易对手交易次数/MONTHS(其中MONTHS计算方法：假设该账户在近6月第一笔业务发生的月份2007年8月，当天数据日期是2007年10月31日，则：MONTHS＝2；)
步骤23、交易对手关联度计算单元232通过主处理单元210访问参数信息存储装置5的交易对手出现次数参数表，获取“交易次数标准”，并将步骤二中计算的“平均交易次数”与“交易次数标准”进行比较。
步骤24、若某个借方帐号对应的某个贷方帐号所发生交易的“平均交易次数”大于“交易次数标准”，则将该笔业务数据输出到监测指标存储单元250中，以提供给风险监控装置300访问进行风险监测。
风险指标评估单元240用于对风险事件存储装置420中的风险事件分别计算其风险指标评估分值，由此统计出风险事件所涉及的网点、柜员的风险评估指标，以提供给风险监控装置300对高风险的网点和柜员进行定期抽样数据检查，提高对风险事件发生的监控水平。
风险指标评估单元240的具体工作过程如下：
步骤31、风险指标评估单元240通过主处理单元210访问风险事件存储装置420，获取风险事件清单。
步骤32、风险指标评估单元240通过主处理单元210访问参数信息存储装置410的监控模型风险等级参数表，获取每个模型的风险等级，并将风险事件清单中的每一笔风险事件所符合的每个模型都取得相应的“风险等级”。
步骤33、风险指标评估单元240通过主处理单元210访问参数信息存储装置410的风险等级基准分值参数表，获取每个风险等级的“风险基准分值”，计算每笔风险事件的“风险基准分值”：“风险基准分值”＝∑一笔风险所符合的每个模型的风险基准分值。
步骤34、风险指标评估单元240通过主处理单元210访问参数信息存储装置410的风险系数参数表，获取各类风险等级的“风险系数”、以及“授权风险系数”，计算每笔风险事件的“风险分值”：“风险分值”＝“风险基准分值”*(1+“授权风险系数”)ד风险系数”。
步骤35、风险指标评估单元240基于步骤四中计算出来的每笔风险事件的“风险分值”，每日统计上一日的柜员风险评估指标、每月末统计各网点的风险评估指标：
第T日“柜员风险评估指标”＝∑柜员第T-1日～第T-(N+2)日的风险事件分值/∑柜员第T-1日～第T-(N+2)日的联机业务量(其中N值根据实际情况的变化可调整)；
“网点风险评估指标”＝网点当月累计风险事件分值/网点当月累计业务量；
步骤36、将“柜员风险评估指标”和“网点风险评估指标”存储到监测指标存储单元250中以提供给风险监控装置300访问进行风险监测。
监测指标存储单元250主要用于存储风险模型计算装置200中各子单元计算得出的监测指标值，以提供给风险监控装置300进行风险事件监测。
图5为本发明交易数据的风险监控处理***的监测指标存储单元的示意图，如图所示，本发明的风险监控处理***的监测指标存储单元250具体包括：操作风险监测指标存储单元251、资金偏离度存储单元252、交易对手关联信息存储单元253、风险评估指标存储单元254。
操作风险监测指标存储单元251：负责存储根据国家规定、业务规章、历史案例等相关数据，对银行***内部可能存在的操作风险所进行的量化检测值，以用于标识各种业务操作行为的风险值大小。操作风险检测指标如：网点超营业时间监测指标、***柜员长期离岗柜员号未删除监测指标、柜员累计多日改变身份次数超限监测指标、网点单日注册卡连号超限监测指标、网银内管柜员状态监测指标、现金库存超限监测指标、一级分行与二级分行备付金账务核对监测指标、营业终了网点未签退监测指标、账户日终余额透支监测指标等，以提供给风险监控装置300访问进行风险监测。
资金偏离度存储单元252用于存储客户行为模型计算单元230的资金偏离度计算单元231所计算得出的每个帐户的“单笔资金偏离度”和“历史资金偏离度”的值，以提供给风险监控装置300访问进行风险监测。
交易对手关联信息存储单元253用于存储客户行为模型计算单元230的交易对手关联度计算单元232所计算得出“平均交易次数”大于“交易次数标准”的业务数据，以提供给风险监控装置300访问进行风险监测。
风险评估指标存储单元254用于存储风险指标评估单元240所计算得出的“柜员风险评估指标”和“网点风险评估指标”，以提供给资金偏离度计算单元231访问用于计算“单笔资金偏离度”和“历史资金偏离度”，以及提供给风险监控装置300访问进行风险监测。
图6为本发明交易数据的风险监控处理***的风险监控装置的示意图，如图所示，本发明的风险监控处理***的风险监控装置300具体包括：主处理单元310、监测单元320、质检单元330、履职单元340、准风险事件存储单元350和准风险事件核实单元360。
主处理单元20用于调用监测单元320、质检单元330、履职单元340对业务数据进行识别，对甄别出的可疑数据，存储到准风险事件存储单元350中，并调用准风险事件核实单元360对准风险事件进行核实，并将已确认的风险事件传送到风险事件库420。
监测单元320用于从风险模型装置200获取操作风险监控指标、客户行为模型分析指标，与数据接收装置100中收到的业务数据进行比对，对于符合一个或多个风险监测指标的数据进行再次核查，最后将有可疑风险的事件标识为准风险事件，通过主处理单元310存储到准风险事件存储单元350。
图7为本发明交易数据的风险监控处理***的监测单元的示意图，如图所示，本发明的风险监控处理***的监测单元320具体包括：操作风险监控单元321、客户行为风险监控单元322和监测数据核查单元323。
操作风险监控单元321用于将交易日志逐个与风险模型装置200的监测指标存储单元250中的操作风险监测指标进行匹配，如果某笔交易日志符合一个或者多个操作风险监测指标，则将该笔日志标识为操作风险类准风险事件、将该笔日志相关的其它日志作为这笔准风险事件相关交易明细一并输出到监测数据核查单元323进行核查。
客户行为风险监控单元322用于进行单笔大额交易风险监控和多日累计大额监控，从而识别出资金异动类准风险事件。
操作风险监测指标存储单元251将操作风险检测指标，资金偏离度存储单元252将存储的每个帐户的“单笔资金偏离度”和“历史资金偏离度”的值，交易对手关联信息存储单元253存储的“平均交易次数”大于“交易次数标准”的业务数据提供给客户行为风险监控单元212访问进行风险监测。
单笔大额交易风险监控处理方式如下：
如果一笔交易日志按照其借方帐号以及其对应的贷方帐号为条件，可以从风险模型装置200的监测指标存储单元250的交易对手关联信息存储单元253中找到一笔记录，客户行为风险监控单元322则访问日常交易对手支付偏离度倍数参数表，获取“日常交易对手支付单笔偏离度倍数”，并访问风险模型装置200的监测指标存储单元250的资金偏离度存储单元252获得该帐户的“单笔资金偏离度”，计算出“大额支付业务监测值”。
“大额支付业务监测值”＝“单笔资金偏离度”*日常交易对手支付单笔偏离度倍数。
否则，客户行为风险监控单元322访问风险模型装置200的监测指标存储单元250的资金偏离度存储单元252获得该帐户的“单笔资金偏离度”，直接使“大额支付业务监测值”＝“单笔资金偏离度”。
然后，将每笔交易日志的借方发生额和“单笔大额支付业务监测值”相比较，如果大于等于“大额支付业务监测标准”，则将该日志标识为资金异动类的准风险事件，输出到监测数据核查单元323进行核查。
多日累计大额监控处理方式如下：
首先，客户行为风险监控单元322访问风险模型装置200的监测指标存储单元250的资金偏离度存储单元252获得每笔交易日志帐户的“历史资金偏离度”，计算“多日累计大额支付业务监测值”＝“历史资金偏离度”*N，(其中N为需要累计天数)；
然后统计该帐号最近N天内累计的借方发生额，与“多日累计大额支付业务监测值”进行比较，如果大于等于“多日累计大额支付业务监测值”，则该帐号的最近一笔交易标识为资金异动类的准风险事件，其余参与累计的交易作为该准风险事件的明细事件，输出到监测数据核查单元323进行核查。
监测数据核查单元313用于接收用户的查询，向用户展示操作风险监控单元321、客户行为风险监控单元322中发现的准风险事件清单，并接收用户输入的确认交易风险情况结果。监测数据核查单元323接收用户输入的机构、柜员、所符合的监督等查询，进行准风险事件的展现，并访问参数存储装置410，获取风险模型的分类(高风险或低风险)，与准风险事件清单进行比对。若一笔准风险事件符合了至少一个高风险模型，则向用户展示时标识为高风险准风险事件；若一笔准风险事件只符合低风险模型，则向用户展示时表示为低风险准风险事件，以突出风险大的准风险事件。最后接收用户输入的确认交易风险情况的结果，确认为无风险的交易标记为正常事件，而将有可疑风险的交易输出到准风险事件存储单元350中。
质检单元330用于根据风险模型装置200中的风险评估指标，如：柜员风险评估指标、机构风险评估指标，对柜员风险评估、机构风险评估为“高”的业务数据进行抽样，从数据接收装置100中收到的业务数据中抽取需要进行质检的业务数据进行核查，最后将有可疑风险的事件标识为准风险事件，通过主处理单元310存储到准风险事件存储单元350中，对高风险的网点和柜员进行定期抽样数据检查，提高对风险事件发生的监控水平。
资金偏离度计算单元231访问用于计算的“单笔资金偏离度”和“历史资金偏离度”，以及提供给质检单元330访问进行风险监测。
图8为本发明交易数据的风险监控处理***的质检单元的示意图，如图所示，本发明的风险监控处理***的质检单元330具体包括：风险柜员抽样单元331、质检交易抽取单元332和质检交易核查单元333。
高风险柜员抽样单元331，负责根据风险评估指标存储单元254中存储的评估指标，从所有柜员中抽取一定比例的柜员，生成高风险柜员清单，供质检交易抽取单元332进行质检交易抽取。
高风险柜员抽取处理方式如下：
高风险柜员抽样单元331访问风险模型装置200的监测指标存储单元250的风险评估指标存储单元254，获得截止到T-2日的“柜员风险评估指标”和“网点风险评估指标”(在T-1日通过批量计算得出)；访问参数信息存储装置410中的质检比例参数表，获得每个地区的“柜员抽取百分比”(记为X％)、“网点抽取百分比”(记为Y％)、“网点柜员抽取个数”(记为Z)等参数。
然后，高风险柜员抽样单元331通过数据接收装置100访问柜员管理***，获得各地区网点的柜员清单，生成需要质检的柜员清单，方式如下：
计算每个地区需要抽取的柜员数，记为X’＝该地区的柜员个数*X％；将该地区柜员按“柜员风险评估指标”从大到小排序，抽取前X’个柜员作为待质检柜员，所有地区按此方式抽取的柜员记作集合A；
计算每个地区需要抽取的网点数，记为Y’＝该地区的网点个数*Y％；将该地区网点按“网点风险评估指标”从大到小排序，抽取前Y’个网点作为待质检网点；对每个待质检网点的柜员，按“柜员风险评估指标”从大到小排序，抽取前Z个柜员作为该网点的待质检柜员，如果全网点的柜员不到Z个，就取这个网点的所有柜员作为待质检柜员；所有地区按此方式抽取的柜员记作集合B；
高风险柜员抽样单元331访问参数存储装置410中存储的需质检柜员参数表，获取需质检柜员的名单，记为集合C。
最终生成需要质检的柜员清单为A∪B∪C；
质检交易抽取单元332，负责在T日根据需要质检的柜员清单，从交易日志中抽取这些柜员所完成的所有交易，提供待质检交易给质检数据核查单元333进行核查。
质检数据核查单元333，负责向用户展示待质检交易清单，并接收用户输入的查询条件，通过主处理单元310调用准风险事件核实单元360进行交易的原始凭证信息查看；最后，接收用户输入的确认交易风险情况的结果，确认为无风险的交易标记为正常事件，而将有可疑风险的交易输出到准风险事件存储单元350中。
履职单元340用于接收用户录入的各种风险业务情况，通过主处理单元310存储到准风险事件存储单元350中。用户录入的风险业务情况一股是对银行工作进行日志检查、日常检查、专项工作检查中发现的风险情况，以通过主动发起的方式甄别风险，并录入***中以供进行风险情况分析。
准风险事件存储单元350用于接收主处理单元310的调用，存储监测单元320、质检单元330、履职单元340甄别出的准风险数据，并将准风险数据提供给准风险事件核实单元360进行进一步核实。
准风险事件核实单元360用于向用户展示准风险事件清单，并提供电子档案协查、电话银行协查、查询查复书协查、风险事件搜索等相关功能用于进行风险事件的辅助确认，通过访问电子档案***调阅业务交易过程中产生的凭证的扫描影像或其它附件、将资金异动类风险事件发送到电话银行***进行确认、要求下级机构对有风险可疑的交易情况进行答复、以及提供针对某个柜员或机构的历史上的风险事件的明细情况的搜索展示，提高用户确认风险的准确性。最后接收用户对准风险事件的确认结果，将风险状态为风险的数据输出到风险事件存储装置420中。
图9为本发明交易数据的风险监控处理***的准风险事件核实单元的示意图，如图所示，本发明的风险监控处理***的准风险事件核实单元360具体包括：准风险事件确认单元361、电子档案协查单元362、电话银行协查单元363、查询查复书协查单元364、风险事件搜索单元365。
准风险事件确认单元361：负责接收用户输入的地区号、网点号、柜员号、交易日期、交易序号等查询条件，通过主处理单元310访问准风险事件存储单元24获取准风险事件清单展示给用户；并提供协查选项，根据用户选择的协查选项，调用电子档案协查单元362、电话银行协查单元363、查询查复书协查单元364、风险事件搜索单元365进行准风险事件协查；最后接收用户对准风险事件的确认结果，修改准风险事件的风险状态为正常或风险，并接收用户对风险事件的分类(如一类风险、二类风险等)，将风险状态为风险的数据输出到风险事件存储装置420中。
电子档案协查单元362：负责接收用户输入的按地区号、网点号、柜员号、交易日期、交易序号进行查询的指令，访问电子档案***获取业务交易过程中产生的原始凭证的影像信息或其它附件，展示给用户进行准风险事件协查。
电话银行协查单元363：负责将客户所查询的准风险事件，将其中被客户行为风险监控单元322标识为资金异动类的准风险事件，按事件对应的“客户信息号”归并，对同一个客户的资金异动类准风险事件打包发送到电话银行***；并接收电话银行***确认资金的动向是否正常后回复给本***的确认结果，展示给用户进行准风险事件协查。
查询查复书协查单元364：负责将操作风险监控单元321中定位的操作风险类准风险事件，以查询查复书的方式下发到事件相关的网点或者网点对应的上级管理机构，由网点的相关人员对查询的准风险事件进行回复，以供用户进行准风险事件协查。查询查复书是一种管理机构向下级业务操作机构发送的调查书，要求下级机构对有风险可疑的交易情况进行描述。
风险事件搜索单元365：负责访问风险事件存储装置420，按照用户输入的地区号、网点号、柜员号、时间段、风险类型、事件类别等等查询条件，针对某个柜员或机构的历史上的风险事件的明细情况进行搜索，并展示给用户进行准风险事件协查。搜索结果如：网点本月风险事件数量、柜员本月风险事件数量等等。
参数信息存储装置410用于存储本***进行风险事件监测和分析所必须的各种参数表，以供风险模型装置200进行访问和参数存储。图10为本发明交易数据的风险监控处理***的参数信息存储装置的示意图，如图所示，本发明的风险监控处理***的参数信息存储装置410包括以下参数表：
账户基本信息评分参数表4101，账户动帐频率等级参数表4102，网点风险关注系数参数表4103，账户风险关注等级参数表4104，发生额关注系数参数表4105，交易对手出现次数参数表4106，监控模型风险等级参数表4107，风险等级基准分值参数表4108，风险系数参数表4109，日常交易对手支付偏离度倍数参数表4110，质检比例参数表4111，需质检柜员参数表4112和监督模型风险级别参数表4113。
账户基本信息评分参数表4101，该表用于对每种帐户属性的取值设置不同的风险分值，以供资金偏离度计算单元231计算帐户的“风险关注分值”。例如：对账标志为“已对账”则“对账标志分值”为0；对账标志为“未对账”则“对账标志分值”为10等。至少包括：“账户属性分值”、“通兑标志分值”、“印鉴方式分值”、“对账标志分值”等。
账户动帐频率等级参数表4102，该表用于根据动帐越频繁，“风险程度”相对高的实际情况，对不同的动帐频率区间设置不同的风险分值，以供资金偏离度计算单元321计算帐户的“风险关注分值”。例如：动帐频率为：10次/天，风险分值为5；100次/月，风险分值为50等等。
网点风险关注系数参数表4103，该表用于对不同的网点风险评估指标区间，设置不同的网点风险关注系数，以供资金偏离度计算单元231计算帐户的“风险关注分值”。例如，网点风险评估指标为0-30，网点风险关注系数为5；网点风险评估指标为31-50，网点风险关注系数为20等。
账户风险关注等级参数表4104，用于对不同的“风险关注分值”区间设置不同的单笔资金偏离度标准、历史资金偏离度标准，以供资金偏离度计算单元231计算每个帐户的单笔资金偏离度、历史资金偏离度。
发生额关注系数参数表4105，用于对不同的“账户日均发生额”区间设置不同的发生额关注系数，以供资金偏离度计算单元231计算每个帐户的单笔资金偏离度、历史资金偏离度。
交易对手出现次数参数表4106，用于对帐户之间能称作为日常交易对手的交易设置交易次数标准，以供交易对手关联度计算单元232进行交易次数的对比。
监控模型风险等级参数表4107，用于对每个风险监控模型设置不同的风险等级，以供风险指标评估单元240计算符合风险模型的风险事件的“风险基准分值”。
风险等级基准分值参数表4108，用于对每个风险等级设置不同的“风险基准分值”，以供风险指标评估单元240计算每笔风险事件的“风险基准分值”。
风险系数参数表4109，用于由监督人员对于各类风险状态(如一类风险、二类风险、三类风险)分别设置“风险系数”、“授权风险系数”，以供风险指标评估单元240计算每笔风险事件的“风险分值”。
日常交易对手支付偏离度倍数参数表4110，用于设定日常交易对手支付单笔偏离度倍数，以供客户行为风险监控单元322计算“大额支付业务监测值”。
质检比例参数表4111，用于设置每个地区需要抽取多少百分比的柜员、每个地区需要抽取多少百分比的网点、以及每个抽取的网点中需要抽取的柜员个数，以供高风险柜员抽样单元331计算每个地区需要抽取的柜员。
需质检柜员参数表4112，用于登记必须进行质检的柜员的名单，以供高风险柜员抽样单元331计算每个地区需要抽取的柜员。
风险模型监督方式参数表4113，用于登记本***各个风险模型的风险级别，主要区分为高风险或低风险两类，以供监测数据核查单元323区分高风险和低风险事件展示，突出高风险事件。
本发明的交易数据的风险监控处理***可以解决和完善银行风险监控的方式所面临的问题和不足，能够使收集业务处理信息所产生的交易数据的监督数据覆盖业务运行全过程，且无需纯手工录入数据。能够自动预识别风险，而将关注焦点锁定在高风险的业务处理信息对象上，而且能够提供影像调阅、电话协查、查询查复核查多种核实风险的手段。再有能够基于客户日常行为、柜员或机构风险评估情况来构建风险监控指标并作为识别、锁定高风险对象的依据；而且能够提供监控流程、规则改进机制。
图11为本发明交易数据的风险监控处理方法实施例1的流程图，如图所示，本发明的交易数据的风险监控处理方法实施例1具体包括如下步骤：
步骤101，接收业务处理信息所产生的交易数据；
步骤102，根据交易数据调用交易数据的关联交易数据；
步骤103，根据交易数据和关联交易数据计算风险监控指标数据阈值；
步骤104，当交易数据大于风险监控指标数据阈值，则判断生成交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息；
步骤105，根据接收到的风险确认信息将准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息。
图12为本发明交易数据的风险监控处理方法实施例2的流程图，如图所示，本发明的交易数据的风险监控处理方法实施例2具体包括如下步骤：
步骤201，接收当前业务处理信息所产生的交易数据，或者前一日业务处理信息所生成日志数据的交易数据；
步骤202，调用产生交易数据之前的风险业务处理信息；
数据接收装置接收业务处理信息所产生的交易数据，例如从银行的其他业务***接收业务日志数据，而且可以将接收的交易数据换成本***中存储的数据格式，再发送到风险监控装置进行风险监控，以及发送到风险模型计算装置200中进行风险监测指标的计算。数据接收装置与银行的其他业务***(如：个人金融业务、对公业务、***业务等***)通过接口进行对接，接收业务日志数据，并对接收的数据进行风险监控，以及与电子档案***、电话银行***、柜员管理***等***进行对接，进行辅助信息查询、邮件提醒进行风险协查分析。对于风险监控实时要求高的数据，可实时接收到***中来进行实时监控，对于其余数据可在T+1日接收在T日产生的交易日志等数据文件。
步骤203，根据操作风险模型计算操作风险监测指标数据阈值；根据客户行为模型计算客户行为风险监测指标数据阈值；
具体为根据资金偏离度计算模型计算资金偏离度数据阀值，根据交易对手关联度计算模型计算交易对手关联信息数据阀值，以及根据风险指标评估模型计算风险评估指标数据阈值。
风险模型计算装置根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据，并计算风险监控指标数据阈值。具体为对数据接收装置收到的业务数据和存储装置中存储的相关数据进行监测指标的计算，以供风险监控装置进行有效的风险识别。风险模型计算装置通过将数据接收装置收到的业务数据和存储装置中存储的相关数据，根据操作风险模型、客户行为模型、风险指标评估模型，进行操作风险、客户行为、风险评估等各种监测指标的计算，以供风险监控装置进行有效的风险识别，实现***自动从各种角度发掘风险事件的规律，提高风险事件识别率。
步骤204，将交易数据与操作风险监测指标数据阈值进行比较，将交易数据与客户行为风险监测指标数据阈值进行比较；
步骤205，如果交易数据符合至少一个操作风险监测指标数据阈值，则生成交易数据的业务处理信息的日志标识为操作风险类准风险事件信息；
如果每笔交易日志数据的借方发生额大于或者等于单笔大额支付业务监测值，则将该日志标识为资金异动类的准风险事件信息；如果最近累计借方发生额大于或者等于多日累计大额支付业务监测值，则该最近一笔交易的业务处理信息为资金异动类的准风险事件信息。
风险监控装置在当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为风险业务处理信息。具体为根据风险模型计算装置的分析模型，对数据接收装置收到的业务数据进行分析，识别出具有风险的业务数据，并将其存储到存储装置中。风险监控装置根据风险模型计算装置的分析模型，对数据接收装置收到的业务数据进行分析，通过业务操作风险监控、客户行为风险监控、质检抽查、主动甄别、准风险事件协查等多种监控手段识别出具有风险的业务数据，将其存储到存储装置中，以实现***自动监测风险事件。
步骤206，对操作风险类准风险事件信息和资金异动类的准风险事件信息进行核查；
准风险事件核查单元接收用户的指令对准风险事件进行查询，并根据用户选择的协查选项，调用电子档案协查单元、电话银行协查单元、查询查复书协查单元、风险事件搜索单元进行准风险事件协查；最后接收用户对准风险事件的确认结果，修改准风险事件的风险状态为正常或风险，并接收用户对风险事件的分类(如一类风险、二类风险等)。
在监测单元访问风险监测指标存储单元，获得操作风险监测指标提供给操作风险监测单元，对交易数据进行风险事件甄别；并获得资金偏离度、交易对手关联信息提供给客户行为风险监测单元，对交易数据进行风险事件甄别；并将甄别出的有可疑风险的交易提供给监测数据核查单元进行核查。
另外，可以对业务处理信息所产生的交易数据进行抽样，与风险监控指标数据阈值进行比较生成准风险事件信息，以及接收录入的准风险事件信息。
质检单元访问风险监测指标存储单元，获得柜员风险评估指标、网点评估指标，提供给高风险柜员抽取单元计算需要进行质检的柜员清单，质检交易抽取单元从交易数据中抽取待质检交易，提供给质检交易核查单元223进行核查。
履职单元接收用户输入的日志检查、日常检查、专项工作检查中发现的风险情况。
步骤207，存储准风险事件信息；
上述步骤中产生的将风险状态为风险的数据输出到风险事件存储装置中，将经核查为风险事件的数据存储到准风险事件存储单元。
步骤208，根据接收到的准风险确认信息判断准风险事件信息为准风险业务处理信息；
准风险事件核查单元接收用户的指令对准风险事件进行查询，并根据用户选择的协查选项，调用电子档案协查单元、电话银行协查单元、查询查复书协查单元、风险事件搜索单元进行准风险事件协查；最后接收用户对准风险事件的确认结果，修改准风险事件的风险状态为正常或风险，并接收用户对风险事件的分类(如一类风险、二类风险等)。
步骤209，存储准风险业务处理信息；即将风险状态为风险的数据输出到风险事件存储装置420中；
步骤210，根据接收到的风险确认信息将准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息；
准风险事件确认单元接收用户输入的地区号、网点号、柜员号、交易日期、交易序号等查询条件，通过主处理单元访问准风险事件存储单元获取准风险事件清单展示给用户；并提供协查选项，根据用户选择的协查选项，调用电子档案协查单元、电话银行协查单元、查询查复书协查单元、风险事件搜索单元365进行准风险事件协查；最后接收用户对准风险事件的确认结果，修改准风险事件的风险状态为正常或风险，并接收用户对风险事件的分类(如一类风险、二类风险等)，将风险状态为风险的数据输出到风险事件存储装置中。
步骤211，存储风险业务处理信息。
风险事件存储装置存储了截止到T日的风险事件，并在T+1日提供给风险模型装置的操作风险监控模型计算单元、风险指标评估单元进行风险监测指标的计算，不断提高***对风险事件的监测水平。
本发明的交易数据的风险监控处理***具体包括：接收单元，用于接收业务处理信息所产生的交易数据；调用单元，用于根据交易数据调用交易数据的关联交易数据；计算单元，用于根据交易数据和关联交易数据计算风险监控指标数据阈值；判断单元，用于当交易数据大于风险监控指标数据阈值，则判断生成交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息；处理单元，用于根据接收到的风险确认信息将准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息。
因此本发明的交易数据的风险监控处理方法和***具有以下优点：
通过操作风险监测、客户行为风险监测、质量抽检等多种手段甄别风险事件，实现了自动对大量的交易数据进行识别，覆盖范围广；自动识别出具有可疑风险的交易数据，缩小需要核查的交易数据的范围；并提供多种协查手段，提高风险事件核查的准确性和效率，大大提高了银行业务风险监控效率和效果。
采用风险导向的风险模型，通过操作风险模型、客户行为分析、风险指标评估等模型，按不同风险维度构建风险计量指标，确认不同类别风险事件产生的原因，明确各类风险事件的关键驱动因素，为监控模型的改进提供帮助，增强风险管理对流程改进的推动作用。
建立了监控流程改进机制，将***历史的风险事件数据提供给风险模型装置进行分析，不断修正风险监测指标的值，使得本***具有自我完善的功能，不断提高对风险事件的识别能力。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一股性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (40)
1.一种交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收业务处理信息所产生的交易数据；
根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据；
根据所述交易数据和所述关联交易数据计算风险监控指标数据阈值；
当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息；
根据接收到的风险确认信息将所述准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息。
2.根据权利要求1所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述接收业务处理信息所产生的交易数据具体包括：接收当前业务处理信息所产生的交易数据，或者前一日业务处理信息所生成日志数据的交易数据。
3.根据权利要求1所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述接收业务处理信息所产生的交易数据后还包括，将所述接收到的交易数据进行数据格式转换。
4.根据权利要求1所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据具体包括：调用产生所述交易数据之前的风险业务处理信息。
5.根据权利要求1所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述根据所述交易数据和所述关联交易数据计算风险监控指标数据阈值具体包括：根据操作风险模型计算操作风险监测指标数据阈值；根据客户行为模型计算客户行为风险监测指标数据阈值。
6.根据权利要求5所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述根据客户行为模型计算客户行为风险监测指标数据阈值具体包括：根据资金偏离度计算模型计算资金偏离度数据阀值，根据交易对手关联度计算模型计算交易对手关联信息数据阀值。
7.根据权利要求5或6所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述方法还包括：根据风险指标评估模型计算风险评估指标数据阈值。
8.根据权利要求1所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述当所述交易数据小于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为无风险业务处理信息。
9.根据权利要求7所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值具体包括：将所述交易数据与所述操作风险监测指标数据阈值进行比较。
10.根据权利要求9所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述判断生成所述交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息具体包括：如果所述交易数据符合至少一个操作风险监测指标数据阈值，则生成所述交易数据的业务处理信息的日志标识为操作风险类准风险事件信息。
11.根据权利要求9所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述方法还包括将所述交易数据与所述客户行为风险监测指标数据阈值进行比较。
12.根据权利要求11所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于，所述判断生成所述交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息具体包括：如果每笔交易日志数据的借方发生额大于或者等于单笔大额支付业务监测值，则将该日志标识为资金异动类的准风险事件信息；如果最近累计借方发生额大于或者等于多日累计大额支付业务监测值，则该最近一笔交易的业务处理信息为资金异动类的准风险事件信息。
13.根据权利要求12所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述方法还包括：对所述操作风险类准风险事件信息和资金异动类的准风险事件信息进行核查。
14.根据权利要求9所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述方法还包括：对所述业务处理信息所产生的交易数据进行抽样，与所述风险监控指标数据阈值进行比较生成准风险事件信息。
15.根据权利要求9所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述方法还包括：接收录入的准风险事件信息。
16.根据权利要求10、12、14或15所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述方法还包括：存储所述准风险事件信息。
17.根据权利要求16所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述方法还包括：根据接收到的准风险确认信息判断所述准风险事件信息为准风险业务处理信息。
18.根据权利要求1所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述发送所述将所述准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息前还包括：存储所述准风险业务处理信息。
19.根据权利要求1所述的交易数据的风险监控处理方法，其特征在于所述方法还包括：存储处理过程中产生的参数信息。
20.一种交易数据的风险监控处理***，其特征在于，所述***包括：
接收单元，用于接收业务处理信息所产生的交易数据；
调用单元，用于根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据；
计算单元，用于根据所述交易数据和所述关联交易数据计算风险监控指标数据阈值；
判断单元，用于当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息；
处理单元，用于根据接收到的风险确认信息将所述准风险业务处理信息设定为风险业务处理信息。
21.一种交易数据的风险监控处理***，其特征在于，所述***包括：
数据接收装置，用于接收业务处理信息所产生的交易数据；
风险模型计算装置，用于根据所述交易数据调用所述交易数据的关联交易数据，并计算风险监控指标数据阈值；
风险监控装置，用于当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为风险业务处理信息；
存储装置，用于存储所述风险业务处理信息。
22.根据权利要求21所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置具体包括：
主处理单元，用于数据的调用和分发；
操作风险模型计算单元，用于根据操作风险模型计算操作风险监测指标数据阈值。
23.根据权利要求22所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置还包括：客户行为模型计算单元，用于根据客户行为模型计算客户行为风险监测指标数据阈值。
24.根据权利要求23所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述客户行为模型计算单元具体包括：
资金偏离度计算单元，用于计算资金偏离度；
交易对手关联度计算单元，用于计算交易对手关联度。
25.根据权利要求22所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置还包括：风险指标评估单元，用于根据风险指标评估模型计算风险评估指标数据阈值。
26.根据权利要求22所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置还包括：监测指标存储单元，用于存储监测指标数据阈值。
27.根据权利要求26所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述监测指标存储单元具体包括：
操作风险监测指标存储单元，用于存储操作风险监测指标数据阈值；
资金偏离度存储单元，用于存储单笔资金偏离度和历史资金偏离度的值；
交易对手关联信息存储单元，用于存储平均交易次数大于交易次数标准的交易数据；
风险评估指标存储单元，用于存储柜员风险评估指标和网点风险评估指标的数据。
28.根据权利要求21所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置具体包括：
主处理单元，用于数据的调用和分发；
监测单元，用于当所述交易数据大于所述风险监控指标数据阈值，则判断生成所述交易数据的业务处理信息为准风险业务处理信息。
29.根据权利要求28所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述监测单元具体包括：
操作风险监测单元，用于将交易日志与所述风险监控指标数据阈值进行匹配，生成操作风险类准风险事件信息；
客户行为风险监测单元，用于每笔交易日志数据的借方发生与单笔大额支付业务监测值进行比较处理，和最近累计借方发生额与多日累计大额支付业务监测值进行比较处理，生成资金异动类的准风险事件信息。
30.根据权利要求29所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述监测单元还包括监测数据核查单元。
31.根据权利要求28所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置还包括：质检单元，用于对所述业务处理信息所产生的交易数据进行抽样，与所述风险监控指标数据阈值进行比较生成准风险事件信息。
32.根据权利要求31所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述质检单元具体包括高风险柜员抽取单元和质检交易抽取单元。
33.根据权利要求32所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述质检单元还包括质检交易核查单元。
34.根据权利要求28所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置还包括：履职单元，用于接收录入的准风险事件信息。
35.根据权利要求28所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置还包括：准风险事件存储单元，用于存储所述准风险事件信息。
36.根据权利要求28所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述风险模型计算装置还包括：准风险事件核实单元，用于判断所述准风险事件信息为准风险业务处理信息。
37.根据权利要求36所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述准风险事件核实单元具体包括：准风险事件确认单元、电子档案协查单元、电话银行协查单元和查询答复书协查单元。
38.根据权利要求37所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述准风险事件核实单元还包括风险事件搜索单元。
39.根据权利要求21所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述存储装置具体包括：
参数信息存储装置，用于存储风险监控处理方法所需的参数；
风险事件存储装置，用于存储和发送所述风险业务处理信息。
40.根据权利要求39所述的交易数据的风险监控处理***，其特征在于所述参数信息存储装置具体包括：账户基本信息评分参数表，账户动帐频率等级参数表，网点风险关注系数参数表，账户风险关注等级参数表，发生额关注系数参数表，交易对手出现次数参数表，监控模型风险等级参数表，风险等级基准分值参数表，风险系数参数表，日常交易对手支付偏离度倍数参数表，质检比例参数表，需质检柜员参数表和监督模型风险级别参数表。
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Cited By (60)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102609874A (zh) * | 2012-02-15 | 2012-07-25 | 江苏壹格信息科技有限公司 | 房地产项目涉税风险评估方法 |
| CN102830880A (zh) * | 2012-08-21 | 2012-12-19 | 深圳市宝明科技股份有限公司 | 新型ito层非搭接一体式电容触摸屏及其制造方法 |
| CN102855588A (zh) * | 2011-06-29 | 2013-01-02 | 北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司 | 交易数据检测方法、装置及服务器 |
| CN103049851A (zh) * | 2012-12-27 | 2013-04-17 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种基于交易数据的反欺诈监控方法和装置 |
| CN103377450A (zh) * | 2012-04-19 | 2013-10-30 | 宝硕财务科技股份有限公司 | 财金信息监控服务方法及*** |
| CN104134125A (zh) * | 2014-08-04 | 2014-11-05 | 武汉金融资产交易所有限公司 | 用于小额贷款公司的运营风险量化方法及*** |
| CN104142970A (zh) * | 2013-11-26 | 2014-11-12 | 深圳市雁联计算***有限公司 | 运营管控***及方法 |
| CN105225116A (zh) * | 2014-06-24 | 2016-01-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交易操作的识别方法及服务器 |
| CN105335815A (zh) * | 2015-10-09 | 2016-02-17 | 上海瀚银信息技术有限公司 | 一种风险控制***及方法 |
| CN105335452A (zh) * | 2014-08-15 | 2016-02-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种外部***稳定性检测方法及设备 |
| CN105335851A (zh) * | 2014-08-01 | 2016-02-17 | 小米科技有限责任公司 | 基于支付历史的付款前确认保护方法及装置 |
| CN105550876A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-05-04 | 东莞酷派软件技术有限公司 | 移动支付的监控方法、***及智能终端 |
| CN105991574A (zh) * | 2015-02-10 | 2016-10-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 风险行为监控方法及装置 |
| CN106503977A (zh) * | 2016-10-20 | 2017-03-15 | 财付通支付科技有限公司 | 数据的处理方法、***及装置 |
| CN106548302A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-03-29 | 携程旅游信息技术（上海）有限公司 | 互联网交易的风险识别方法及*** |
| CN106649796A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-10 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种数据处理方法及装置 |
| WO2017076176A1 (zh) * | 2015-11-02 | 2017-05-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种业务处理方法及装置 |
| CN106897807A (zh) * | 2015-12-18 | 2017-06-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种业务风险控制方法及设备 |
| CN107067324A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-18 | 上海翼翎数据信息技术有限公司 | 一种利用网络抓包数据实现交易风险控制的方法和*** |
| CN107085770A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-08-22 | 北京华融启明风险管理技术股份有限公司 | 大宗商品风险识别方法及***、业务数据推送方法及*** |
| CN107330572A (zh) * | 2016-04-28 | 2017-11-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 风控方法、装置及*** |
| CN107437179A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-05 | 中国银行股份有限公司 | 一种提供风险监控与特色服务的银行渠道*** |
| CN107464185A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-12-12 | 深圳前海风车科技服务有限公司 | 风险监控方法、装置、存储介质以及计算机设备 |
| CN107563757A (zh) * | 2016-07-01 | 2018-01-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据风险控制的方法及装置 |
| CN107645483A (zh) * | 2016-07-22 | 2018-01-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 风险识别方法、风险识别装置、云风险识别装置及*** |
| CN107784075A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-03-09 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于关联交易的数据处理方法、装置和计算机设备 |
| CN108062629A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-22 | 平安科技（深圳）有限公司 | 交易事件的处理方法、终端设备及介质 |
| CN108230151A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-29 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种可疑交易监测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN108268993A (zh) * | 2017-01-04 | 2018-07-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于自编码神经网络的电子业务风险识别方法和装置 |
| CN108364132A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-08-03 | 深圳市快付通金融网络科技服务有限公司 | 一种风控方法、装置、计算机装置及计算机可读存储介质 |
| CN108446821A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-24 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 风险监控的方法、装置、存储介质及终端 |
| CN108537544A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-09-14 | 中南大学 | 一种交易***实时监控方法及其监控*** |
| CN108665142A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-10-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种规则的推荐方法、装置及设备 |
| CN109063965A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种网络支付风险评估方法、装置及服务器 |
| WO2019056769A1 (zh) * | 2017-09-25 | 2019-03-28 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于关联交易数据处理的优化方法、装置和计算机设备 |
| CN109544166A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-03-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种风险识别方法和装置 |
| CN109688215A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-26 | 安徽经邦软件技术有限公司 | 基于集团管理的报告上报***和实现方法 |
| CN109726239A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-05-07 | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 | 一种对取证数据进行分析的方法、装置及可读存储介质 |
| CN109919767A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-06-21 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 交易风险管理方法、装置及设备 |
| CN109978361A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 上海德启信息科技有限公司 | 一种合伙人信用管理方法及*** |
| TWI668655B (zh) * | 2016-03-25 | 2019-08-11 | 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 | Risk information output, risk information construction method and device |
| CN110120964A (zh) * | 2018-02-07 | 2019-08-13 | 北京三快在线科技有限公司 | 用户行为监控方法和装置以及计算设备 |
| CN110443469A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-11-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用户解除反作弊交易限制的申诉处理方法及装置 |
| CN110533536A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-03 | 中国工商银行股份有限公司 | 交易风险评估方法、装置和计算机*** |
| CN110609941A (zh) * | 2015-04-14 | 2019-12-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 互联网操作事件的风险识别方法及装置 |
| CN111027467A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-17 | 浩云科技股份有限公司 | 一种银行现金柜台使用规范智能检测方法及装置 |
| WO2020114110A1 (zh) * | 2018-12-04 | 2020-06-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 商户风险防控方法及装置 |
| CN111383115A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-07 | 中科天玑数据科技股份有限公司 | 一种交易场所异常行为监测分析方法和*** |
| TWI698770B (zh) * | 2018-02-12 | 2020-07-11 | 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 | 資源轉移監測方法、裝置、監測設備及儲存媒體 |
| CN111476664A (zh) * | 2020-05-04 | 2020-07-31 | 武汉众邦银行股份有限公司 | 一直基于实时数据流的风险感知和风险预测方法 |
| TWI705394B (zh) * | 2018-02-12 | 2020-09-21 | 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 | 針對風控指令的處理方法、裝置及設備 |
| CN111784313A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-10-16 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 业务处理方法以及装置 |
| CN111951011A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-17 | 中国工商银行股份有限公司 | 监控***阈值确定方法及装置 |
| CN112116273A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-22 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种员工查询行为风险监测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112200921A (zh) * | 2020-08-23 | 2021-01-08 | 江苏通行宝智慧交通科技股份有限公司 | 高速公路开放式自由流交通行业账务管理方法及装置 |
| CN112365265A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-12 | 建投数据科技（山东）有限公司 | 一种互联网金融智能风控*** |
| CN113034129A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 深圳市亚飞电子商务有限公司 | 一种基于电子商务的支付方法、装置和*** |
| CN113222735A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-06 | 中国农业银行股份有限公司 | 交易关联信息的查询方法及相关装置 |
| CN116029713A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-04-28 | 深圳市亦青藤实业有限公司 | 一种儿童智能手表行为预警***及预警方法 |
| CN117151902A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-12-01 | 北京创智和宇科技有限公司 | 一种大数据分析对drg及dip医保支付风险监控和预警的方法 |
-
2010
- 2010-10-19 CN CN201010511674XA patent/CN101976419A/zh active Pending
Cited By (86)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102855588A (zh) * | 2011-06-29 | 2013-01-02 | 北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司 | 交易数据检测方法、装置及服务器 |
| CN102855588B (zh) * | 2011-06-29 | 2016-08-24 | 北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司 | 交易数据检测方法、装置及服务器 |
| CN102609874A (zh) * | 2012-02-15 | 2012-07-25 | 江苏壹格信息科技有限公司 | 房地产项目涉税风险评估方法 |
| CN103377450A (zh) * | 2012-04-19 | 2013-10-30 | 宝硕财务科技股份有限公司 | 财金信息监控服务方法及*** |
| CN102830880A (zh) * | 2012-08-21 | 2012-12-19 | 深圳市宝明科技股份有限公司 | 新型ito层非搭接一体式电容触摸屏及其制造方法 |
| CN103049851A (zh) * | 2012-12-27 | 2013-04-17 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种基于交易数据的反欺诈监控方法和装置 |
| CN104142970A (zh) * | 2013-11-26 | 2014-11-12 | 深圳市雁联计算***有限公司 | 运营管控***及方法 |
| CN104142970B (zh) * | 2013-11-26 | 2017-09-15 | 深圳市雁联计算***有限公司 | 运营管控***及方法 |
| CN105225116A (zh) * | 2014-06-24 | 2016-01-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交易操作的识别方法及服务器 |
| CN105335851A (zh) * | 2014-08-01 | 2016-02-17 | 小米科技有限责任公司 | 基于支付历史的付款前确认保护方法及装置 |
| CN104134125A (zh) * | 2014-08-04 | 2014-11-05 | 武汉金融资产交易所有限公司 | 用于小额贷款公司的运营风险量化方法及*** |
| CN105335452A (zh) * | 2014-08-15 | 2016-02-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种外部***稳定性检测方法及设备 |
| CN105991574A (zh) * | 2015-02-10 | 2016-10-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 风险行为监控方法及装置 |
| CN110609941B (zh) * | 2015-04-14 | 2023-07-21 | 创新先进技术有限公司 | 互联网操作事件的风险识别方法及装置 |
| CN110609941A (zh) * | 2015-04-14 | 2019-12-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 互联网操作事件的风险识别方法及装置 |
| CN105335815A (zh) * | 2015-10-09 | 2016-02-17 | 上海瀚银信息技术有限公司 | 一种风险控制***及方法 |
| CN105550876A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-05-04 | 东莞酷派软件技术有限公司 | 移动支付的监控方法、***及智能终端 |
| WO2017076176A1 (zh) * | 2015-11-02 | 2017-05-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种业务处理方法及装置 |
| US11252197B2 (en) | 2015-11-02 | 2022-02-15 | Advanced New Technologies Co., Ltd. | Service processing method and apparatus |
| US11095689B2 (en) | 2015-11-02 | 2021-08-17 | Advanced New Technologies Co., Ltd. | Service processing method and apparatus |
| CN106897807A (zh) * | 2015-12-18 | 2017-06-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种业务风险控制方法及设备 |
| TWI668655B (zh) * | 2016-03-25 | 2019-08-11 | 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 | Risk information output, risk information construction method and device |
| CN107330572B (zh) * | 2016-04-28 | 2020-06-02 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 风控方法、装置及*** |
| CN107330572A (zh) * | 2016-04-28 | 2017-11-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 风控方法、装置及*** |
| US11074350B2 (en) | 2016-07-01 | 2021-07-27 | Advanced New Technologies Co., Ltd. | Method and device for controlling data risk |
| CN107563757A (zh) * | 2016-07-01 | 2018-01-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据风险控制的方法及装置 |
| CN107645483A (zh) * | 2016-07-22 | 2018-01-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 风险识别方法、风险识别装置、云风险识别装置及*** |
| CN106503977B (zh) * | 2016-10-20 | 2021-04-09 | 财付通支付科技有限公司 | 数据的处理方法、***及装置 |
| CN106503977A (zh) * | 2016-10-20 | 2017-03-15 | 财付通支付科技有限公司 | 数据的处理方法、***及装置 |
| CN106548302A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-03-29 | 携程旅游信息技术（上海）有限公司 | 互联网交易的风险识别方法及*** |
| CN106649796A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-10 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种数据处理方法及装置 |
| CN106649796B (zh) * | 2016-12-28 | 2020-05-22 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种数据处理方法及装置 |
| CN108268993A (zh) * | 2017-01-04 | 2018-07-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于自编码神经网络的电子业务风险识别方法和装置 |
| CN107067324A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-18 | 上海翼翎数据信息技术有限公司 | 一种利用网络抓包数据实现交易风险控制的方法和*** |
| CN107085770A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-08-22 | 北京华融启明风险管理技术股份有限公司 | 大宗商品风险识别方法及***、业务数据推送方法及*** |
| CN107085770B (zh) * | 2017-05-02 | 2021-04-02 | 北京华融启明风险管理技术股份有限公司 | 大宗商品风险识别方法及***、业务数据推送方法及*** |
| CN107464185B (zh) * | 2017-07-21 | 2018-05-15 | 深圳前海风车科技服务有限公司 | 风险监控方法、装置、存储介质以及计算机设备 |
| CN107464185A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-12-12 | 深圳前海风车科技服务有限公司 | 风险监控方法、装置、存储介质以及计算机设备 |
| CN107437179A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-05 | 中国银行股份有限公司 | 一种提供风险监控与特色服务的银行渠道*** |
| CN107784075B (zh) * | 2017-09-25 | 2019-02-01 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于关联交易的数据处理方法、装置和计算机设备 |
| WO2019056769A1 (zh) * | 2017-09-25 | 2019-03-28 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于关联交易数据处理的优化方法、装置和计算机设备 |
| CN107784075A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-03-09 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于关联交易的数据处理方法、装置和计算机设备 |
| CN108062629A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-22 | 平安科技（深圳）有限公司 | 交易事件的处理方法、终端设备及介质 |
| CN108062629B (zh) * | 2017-12-26 | 2021-07-09 | 平安科技（深圳）有限公司 | 交易事件的处理方法、终端设备及介质 |
| WO2019140804A1 (zh) * | 2018-01-16 | 2019-07-25 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种可疑交易监测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN108230151A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-29 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种可疑交易监测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110120964B (zh) * | 2018-02-07 | 2022-07-08 | 北京三快在线科技有限公司 | 用户行为监控方法和装置以及计算设备 |
| CN110120964A (zh) * | 2018-02-07 | 2019-08-13 | 北京三快在线科技有限公司 | 用户行为监控方法和装置以及计算设备 |
| CN108446821A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-24 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 风险监控的方法、装置、存储介质及终端 |
| CN108364132A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-08-03 | 深圳市快付通金融网络科技服务有限公司 | 一种风控方法、装置、计算机装置及计算机可读存储介质 |
| TWI705394B (zh) * | 2018-02-12 | 2020-09-21 | 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 | 針對風控指令的處理方法、裝置及設備 |
| TWI698770B (zh) * | 2018-02-12 | 2020-07-11 | 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 | 資源轉移監測方法、裝置、監測設備及儲存媒體 |
| US11526889B2 (en) | 2018-02-12 | 2022-12-13 | Advanced New Technologies Co., Ltd. | Resource transferring monitoring method and device |
| CN108537544B (zh) * | 2018-04-04 | 2020-06-23 | 中南大学 | 一种交易***实时监控方法及其监控*** |
| CN108537544A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-09-14 | 中南大学 | 一种交易***实时监控方法及其监控*** |
| CN108665142A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-10-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种规则的推荐方法、装置及设备 |
| CN109063965A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种网络支付风险评估方法、装置及服务器 |
| CN109544166A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-03-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种风险识别方法和装置 |
| CN109544166B (zh) * | 2018-11-05 | 2023-05-30 | 创新先进技术有限公司 | 一种风险识别方法和装置 |
| WO2020114110A1 (zh) * | 2018-12-04 | 2020-06-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 商户风险防控方法及装置 |
| CN109688215B (zh) * | 2018-12-24 | 2021-07-13 | 安徽经邦软件技术有限公司 | 基于集团管理的报告上报的实现方法 |
| CN109688215A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-26 | 安徽经邦软件技术有限公司 | 基于集团管理的报告上报***和实现方法 |
| CN109726239A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-05-07 | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 | 一种对取证数据进行分析的方法、装置及可读存储介质 |
| CN109919767A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-06-21 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 交易风险管理方法、装置及设备 |
| CN109919767B (zh) * | 2019-03-07 | 2023-01-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 交易风险管理方法、装置及设备 |
| CN109978361A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 上海德启信息科技有限公司 | 一种合伙人信用管理方法及*** |
| CN110443469A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-11-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用户解除反作弊交易限制的申诉处理方法及装置 |
| CN110533536A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-03 | 中国工商银行股份有限公司 | 交易风险评估方法、装置和计算机*** |
| CN111027467A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-17 | 浩云科技股份有限公司 | 一种银行现金柜台使用规范智能检测方法及装置 |
| CN111383115A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-07 | 中科天玑数据科技股份有限公司 | 一种交易场所异常行为监测分析方法和*** |
| CN111476664A (zh) * | 2020-05-04 | 2020-07-31 | 武汉众邦银行股份有限公司 | 一直基于实时数据流的风险感知和风险预测方法 |
| CN111951011A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-17 | 中国工商银行股份有限公司 | 监控***阈值确定方法及装置 |
| CN111951011B (zh) * | 2020-07-30 | 2023-09-29 | 中国工商银行股份有限公司 | 监控***阈值确定方法及装置 |
| CN111784313A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-10-16 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 业务处理方法以及装置 |
| CN112200921A (zh) * | 2020-08-23 | 2021-01-08 | 江苏通行宝智慧交通科技股份有限公司 | 高速公路开放式自由流交通行业账务管理方法及装置 |
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| CN112365265A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-12 | 建投数据科技（山东）有限公司 | 一种互联网金融智能风控*** |
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