CN108694657A - 客户识别装置、方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

客户识别装置、方法及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种客户识别装置，包括存储器和处理器，存储器上存储有可在处理器上运行的客户识别程序，该程序被处理器执行时实现如下步骤：确定需要扫描的目标业务***；获取目标业务***的客户数据表和/或交易对象数据表，以及黑名单列表；根据数据在预设时间间隔内的更新情况，将客户数据表和/或交易对象数据表与黑名单列表匹配，查找出异常客户；从对应的数据库中查询异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录；生成异常客户案例和异常交易案例发送至预设机构节点。本发明还提出一种客户识别方法以及一种计算机可读存储介质。本发明提高了机构对可疑客户的识别效率，继而增强了风险管控能力。

Description

客户识别装置、方法及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种客户识别装置、方法及计算机可读存储介质。
背景技术
金融行业的一些企业或者机构，如银行等，需要对交易的安全性进行管控，司法机关、中国人民银行等权威机构会定期下发一些黑名单信息，金融机构需要对本机构的交易业务进行监控，检测是否有可疑客户可能在这些黑名单列表上。但是，现有的银行***中没有集中的***来对可疑客户和交易进行识别，主要是各个业务***针对自己的业务需求采用各自的方法进行黑名单管控，甚至有些业务***的可疑客户和交易的识别方式还停留在柜台业务员的人工鉴别层面，每个业务***都需要对各自的黑名单***进行维护，，***间缺乏统一的异常客户识别标准，黑名单管理混乱，导致对可疑客户的识别效率低下，进而造成风险管控能力也比较低。
发明内容
本发明提供一种客户识别装置、方法及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高对可疑客户的识别效率，增强风险管控能力。
为实现上述目的，本发明提供一种客户识别装置，该装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的客户识别程序，所述客户识别程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
在客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***；
获取所述目标业务***当前的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定与所述目标业务***对应的黑名单列表；
根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录；
根据异常客户的匹配情况生成异常客户案例，根据所述异常交易记录生成异常交易案例，并将所述异常客户案例和所述异常交易案例发送至预设机构节点。
可选地，所述根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户的步骤包括：
检测所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内是否发生更新；
若是，则获取增量客户数据和/或增量交易对象数据，按照所述匹配规则将所述增量客户数据和/或增量交易对象数据与全量的所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
若否，则检测所述黑名单列表在所述预设时间间隔内是否发生更新；
若是，则获取增量黑名单列表，按照所述匹配规则将所述增量黑名单列表与全量的所述客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户。
可选地，按照预设的多个信息项，将全量的客户数据表和/或交易对象数据表中的用户信息与增量黑名单列表中的人员信息进行逐一匹配；
若多个预设信息项的内容均不一致，则判定该客户为正常客户；
若有预设信息项的内容一致，则判定该客户为异常客户。
可选地，所述根据异常客户的匹配情况生成异常客户案例的步骤包括：
获取内容一致的预设信息项的数量，并根据获取的数量确定预警级别；
确定内容一致的预设信息项的匹配字段；
根据所述异常客户的信息、所述预警级别和所述匹配字段生成异常客户案例。
可选地，所述从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为该客户的异常交易记录的步骤包括：
从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录；
若所述目标业务***为第一预设业务***，则将所述异常客户最新的一条交易记录作为异常交易记录；
若所述目标业务***为第二预设业务***，则检测所述异常客户是否在预设时间间隔内产生新的交易记录；
若是，则将检测到的交易记录作为异常交易记录；
若否，则将所述异常客户的当前业务有效期内距离当前时间点最近的交易记录作为异常交易记录。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种客户识别方法，该方法包括：
在客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***；
获取所述目标业务***当前的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定与所述目标业务***对应的黑名单列表；
根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录；
根据异常客户的匹配情况生成异常客户案例，根据所述异常交易记录生成异常交易案例，并将所述异常客户案例和所述异常交易案例发送至预设机构节点。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有客户识别程序，所述客户识别程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的客户识别方法的步骤。
本发明提出的客户识别装置、方法及计算机可读存储介质，在客户识别操作的时间间隔到达预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***，进而获取该目标业务***的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定待匹配的黑名单列表。按照预设的匹配规则将客户数据表和/或交易对象数据表与黑名单列表进行匹配，查找出异常客户，从对应的目标业务***的数据库中查询异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录。从而根据异常客户生成异常客户案例，根据异常交易记录生成异常交易案例，并将异常客户案例和异常交易案例发送至预设机构节点，本发明通过匹配规则对多个业务***的异常客户进行识别，生成统一的异常客户案例和异常交易案例，提高了异常客户的识别效率，增强了风险管控能力。
附图说明
图1为本发明客户识别装置一实施例的示意图；
图2为本发明客户识别装置一实施例中客户识别程序的程序模块示意图；
图3为本发明客户识别方法一实施例的流程图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种客户识别装置。参照图1所示，为本发明客户识别装置一实施例的示意图。
在本实施例中，客户识别装置1可以是PC(Personal Computer，个人电脑)，也可以是智能手机、平板电脑、便携计算机等终端设备。
该客户识别装置1至少包括存储器11、处理器12，通信总线13，以及网络接口14。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是客户识别装置1的内部存储单元，例如该客户识别装置1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是客户识别装置1的外部存储设备，例如客户识别装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器11还可以既包括客户识别装置1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于客户识别装置1的应用软件及各类数据，例如客户识别程序01的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行客户识别程序01等。
通信总线13用于实现这些组件之间的连接通信。
网络接口14可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该装置1与其他电子设备之间建立通信连接。
图1仅示出了具有组件11-14以及客户识别程序01的客户识别装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
在图1所示的装置1实施例中，存储器11中存储有客户识别程序01；处理器12执行存储器11中存储的客户识别程序01时实现如下步骤：
在客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***。
获取目标业务***当前的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定与目标业务***对应的黑名单列表。
在本发明实施例中，用户可以预先设定进行异常客户识别操作的时间间隔，例如24小时，则客户识别装置对异常客户识别操作的时间间隔进行实时监控，当达到预设时间间隔时，启动异常客户识别操作。此外，本实施例的客户识别装置可以同时对多个业务***进行管控。其中，业务***是指一个公司内部各个独立运营的业务***，例如保险业务***、证券业务***、银行业务***等等。用户可以预先设置好需要扫描的业务***作为目标业务***，获取目标业务***当前最新的客户数据表和/交易对象数据表。在一些实施例中，可以只对客户数据表进行扫描，在另外一些实施例中可以对客户数据表和这些数据表中的客户的交易对象构成的交易对象数据表均进行扫描。以健康险业务***为例，客户是指个单及团单投保人、被保人和身故受益人，交易对象则是指团单中涉及交易的对公第三方。其中，客户数据表中主要包括客户的姓名、证件类型、证件号码等信息，而交易对象数据表中主要包括交易对象的姓名、证件类型和证件号码等信息。
关于本实施例中的黑名单列表，可以预先设置多个来自于不同的机构节点下发的黑名单列表。如司法机关、中国人民银行等权威机构下发的可疑客户名单。对于一个业务***来说，可以与预设的黑名单列表中的一个或者多个匹配，用户可以预先设置业务***与各个来源的黑名单列表之间的对应的关系。
根据客户数据表和/或交易对象数据表在预设时间间隔内的更新情况，将客户数据表和/或交易对象数据表与黑名单列表进行匹配，查找出异常客户。
对于业务***来说，可能每天都会有新的客户进行交易，例如存取款、购买保险、购买投资类产品等等，或者一些老客户也会有一些新的交易对象，因此，在进行客户识别时，需要考虑客户数据表和/或交易对象数据表的更新。而且，权威机构下发的黑名单列表也存在预设时间间隔内发生更新的可能性，例如删除、增加了一些人员信息到黑名单列表上，或者修改了黑名单列表上的人员信息等。故，为了实现对异常客户的准确识别，需要每间隔一段时间，根据上述数据的更新情况，重新执行客户识别操作。
具体地，根据客户数据表和/或交易对象数据表在预设时间间隔内的更新情况，将客户数据表和/或交易对象数据表与黑名单列表进行匹配，查找出异常客户的步骤可以包括如下细化步骤：检测客户数据表和/或交易对象数据表在预设时间间隔内是否发生更新；若是，则获取增量客户数据和/或增量交易对象数据，按照匹配规则将增量客户数据和/或增量交易对象数据与全量的黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；若否，则检测黑名单列表在预设时间间隔内是否发生更新；若是，则获取增量黑名单列表，按照匹配规则将增量黑名单列表与全量的客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户。
上述步骤中，在客户数据表和/或交易对象数据表发生了更新的情况下，无论黑名单列表是否更新，都可以将增量的客户数据和/或增量的交易对象数据与全量的黑名单列表进行匹配。在客户数据表和/或交易对象数据表未发生更新，而黑名单列表发生了更新的情况下，将全量的客户数据表和/或交易对象数据表与增量黑名单数据进行匹配，查找出异常客户。可以理解的是，若在预设时间间隔内，若客户数据表和/或交易对象数据未发生更新、黑名单列表也未发生更新，则本次的识别结果可能会与上次相同，因此可以进行扫描，获取上次的识别结果。或者在其他的实施例中，可以将全量的客户数据表和/或交易对象数据表与全量黑名单数据再次进行匹配，以查找出异常客户。具体地，在进行匹配时，若客户信息与黑名单列表上的人员信息一致，则判定该客户为异常客户，将该客户的信息记录为异常客户。
进一步地，按照匹配规则将所述增量黑名单列表与全量的客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户的步骤包括：按照预设的多个信息项，将全量的客户数据表和/或交易对象数据表中的用户信息与增量黑名单列表中的人员信息进行逐一匹配；若多个预设信息项的内容均不一致，则判定该客户为正常客户；若有预设信息项的内容一致，则判定该客户为异常客户。具体地，预设信息项主要包括证件类型、证件号码和客户姓名三个信息项。获取客户信息中的证件类型、证件号码和客户姓名，将获取到的上述信息项按照预设顺序与黑名单中的数据逐一匹配，并根据上述三个信息项的匹配情况发出对应级别的预警信息。其中，用户可以预先设置不同的匹配情况对应的预警级别。例如，若证件号码相同且姓名精确匹配成功，为一级预警；若证件号码相同，姓名模糊匹配成功，为二级预警，若无证件号码和/或证件类型信息、且姓名精确匹配成功，为三级预警；若无证件号码和/或证件类型信息、且姓名模糊匹配成功，为四级预警。
在判定客户为异常客户之后，获取内容一致的预设信息项的数量，并根据获取的数量确定预警级别；确定内容一致的预设信息项的匹配字段；根据异常客户的信息、预警级别和匹配字段生成异常客户案例。
从对应的目标业务***的数据库中查询异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录。
根据异常客户生成异常客户案例，根据异常交易记录生成异常交易案例，并将异常客户案例和异常交易案例发送至预设机构节点。
若目标业务***有多个，则在查找到异常客户后，确定这些客户信息对应的目标业务***。从目标业务***的数据库中查询该客户信息的交易记录。筛选出符合条件的交易记录作为异常交易记录。具体地，从对应的目标业务***的数据库中查询异常客户的交易记录；若目标业务***为第一预设业务***，则将异常客户最新的一条交易记录作为异常交易记录；若目标业务***为第二预设业务***，则检测异常客户是否在预设时间间隔内产生新的交易记录；若是，则将检测到的交易记录作为异常交易记录；若否，则将异常客户的当前业务有效期内距离当前时间点最近的交易记录作为异常交易记录。
作为一种实施方式，上述第一预设业务***可以是证券、信保等业务***，可以获取客户最新一条交易记录作为异常交易记录。以第二预设业务***是保险业务***为例，若在预设时间间隔内该异常客户没有交易记录，则获取该客户信息当前的保单有效期内的交易记录作为异常交易记录。进一步地，若保单有效期内无交易记录，则获取历史交易记录中距离当前时间点最近的交易记录作为异常交易记录。
生成的异常客户案例中包含有客户信息中与黑名单中匹配的字段，以及预警级别等信息，这些信息反映出客户的异常程度。而异常交易案例中则包含有获取到的异常交易记录，反映出异常客户的异常交易情况。将上述案例发送到预设的机构节点处，可以理解的是，不同来源的黑名单列表对应于不同的机构节点，因此，在生成案例时，可以根据匹配到的异常客户对应的黑名单生成多个案例表，并发送到对应的机构节点。
以上实施例提出的客户识别装置，在客户识别操作的时间间隔到达预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***，进而获取该目标业务***的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定待匹配的黑名单列表。按照预设的匹配规则将客户数据表和/或交易对象数据表与黑名单列表进行匹配，查找出异常客户，从对应的目标业务***的数据库中查询异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录。从而根据异常客户生成异常客户案例，根据异常交易记录生成异常交易案例，并将异常客户案例和异常交易案例发送至预设机构节点，本发明通过匹配规则对多个业务***的异常客户进行识别，生成统一的异常客户案例和异常交易案例，提高了异常客户的识别效率，增强了风险管控能力。
可选地，在其他的实施例中，客户识别程序还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器12)所执行以完成本发明，本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，用于描述客户识别程序在客户识别装置中的执行过程。
例如，参照图2所示，为本发明客户识别装置一实施例中的客户识别程序的程序模块示意图，该实施例中，客户识别程序可以被分割为第一确定模块10、第二确定模块20、客户匹配模块30、交易查询模块40和案例生成模块50，示例性地：
第一确定模块10用于：在客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***；
第二确定模块20用于：获取所述目标业务***当前的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定与所述目标业务***对应的黑名单列表；
客户匹配模块30用于：根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
交易查询模块40用于：从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录；
案例生成模块50用于：根据异常客户的匹配情况生成异常客户案例，根据所述异常交易记录生成异常交易案例，并将所述异常客户案例和所述异常交易案例发送至预设机构节点。
上述第一确定模块10、第二确定模块20、客户匹配模块30、交易查询模块40和案例生成模块50等程序模块被执行时所实现的功能或操作步骤与上述实施例大体相同，在此不再赘述。
此外，本发明还提供一种客户识别方法。参照图3所示，为本发明客户识别方法一实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，客户识别方法包括：
步骤S10，在客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***。
步骤S20，获取目标业务***当前的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定与目标业务***对应的黑名单列表。
在本发明实施例中，用户可以预先设定进行异常客户识别操作的时间间隔，例如24小时。则当客异常客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，启动异常客户识别操作。此外，本实施例可以同时对多个业务***进行管控。其中，业务***是指一个公司内部各个独立运营的业务***，例如保险业务***、证券业务***、银行业务***等等。用户可以预先设置好需要扫描的业务***作为目标业务***，获取目标业务***当前最新的客户数据表和/交易对象数据表。在一些实施例中，可以只对客户数据表进行扫描，在另外一些实施例中可以对客户数据表和这些数据表中的客户的交易对象构成的交易对象数据表均进行扫描。以健康险业务***为例，客户是指个单及团单投保人、被保人和身故受益人，交易对象则是指团单中涉及交易的对公第三方。其中，客户数据表中主要包括客户的姓名、证件类型、证件号码等信息，而交易对象数据表中主要包括交易对象的姓名、证件类型和证件号码等信息。
关于本实施例中的黑名单列表，可以预先设置多个来自于不同的机构节点下发的黑名单列表。如司法机关、中国人民银行等权威机构下发的可疑客户名单。对于一个业务***来说，可以与预设的黑名单列表中的一个或者多个匹配，用户可以预先设置业务***与各个来源的黑名单列表之间的对应的关系。
步骤S30，根据客户数据表和/或交易对象数据表在预设时间间隔内的更新情况，将客户数据表和/或交易对象数据表与黑名单列表进行匹配，查找出异常客户。
对于业务***来说，可能每天都会有新的客户进行交易，例如存取款、购买保险、购买投资类产品等等，或者一些老客户也会有一些新的交易对象，因此，在进行客户识别时，需要考虑客户数据表和/或交易对象数据表的更新。而且，权威机构下发的黑名单列表也存在预设时间间隔内发生更新的可能性，例如删除、增加了一些人员信息到黑名单列表上，或者修改了黑名单列表上的人员信息等。故，为了实现对异常客户的准确识别，需要每间隔一段时间，根据上述数据的更新情况，重新执行客户识别操作。
具体地，根据客户数据表和/或交易对象数据表在预设时间间隔内的更新情况，将客户数据表和/或交易对象数据表与黑名单列表进行匹配，查找出异常客户的步骤可以包括如下细化步骤：检测客户数据表和/或交易对象数据表在预设时间间隔内是否发生更新；若是，则获取增量客户数据和/或增量交易对象数据，按照匹配规则将增量客户数据和/或增量交易对象数据与全量的黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；若否，则检测黑名单列表在预设时间间隔内是否发生更新；若是，则获取增量黑名单列表，按照匹配规则将增量黑名单列表与全量的客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户。
上述步骤中，在客户数据表和/或交易对象数据表发生了更新的情况下，无论黑名单列表是否更新，都可以将增量的客户数据和/或增量的交易对象数据与全量的黑名单列表进行匹配。在客户数据表和/或交易对象数据表未发生更新，而黑名单列表发生了更新的情况下，将全量的客户数据表和/或交易对象数据表与增量黑名单数据进行匹配，查找出异常客户。可以理解的是，若在预设时间间隔内，若客户数据表和/或交易对象数据未发生更新、黑名单列表也未发生更新，则本次的识别结果可能会与上次相同，因此可以进行扫描，获取上次的识别结果。或者在其他的实施例中，可以将全量的客户数据表和/或交易对象数据表与全量黑名单数据再次进行匹配，以查找出异常客户。具体地，在进行匹配时，若客户信息与黑名单列表上的人员信息一致，则判定该客户为异常客户，将该客户的信息记录为异常客户。
进一步地，按照匹配规则将所述增量黑名单列表与全量的客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户的步骤包括：按照预设的多个信息项，将全量的客户数据表和/或交易对象数据表中的用户信息与增量黑名单列表中的人员信息进行逐一匹配；若多个预设信息项的内容均不一致，则判定该客户为正常客户；若有预设信息项的内容一致，则判定该客户为异常客户。具体地，预设信息项主要包括证件类型、证件号码和客户姓名三个信息项。获取客户信息中的证件类型、证件号码和客户姓名，将获取到的上述信息项按照预设顺序与黑名单中的数据逐一匹配，并根据上述三个信息项的匹配情况发出对应级别的预警信息。其中，用户可以预先设置不同的匹配情况对应的预警级别。例如，若证件号码相同且姓名精确匹配成功，为一级预警；若证件号码相同，姓名模糊匹配成功，为二级预警，若无证件号码和/或证件类型信息、且姓名精确匹配成功，为三级预警；若无证件号码和/或证件类型信息、且姓名模糊匹配成功，为四级预警。
在判定客户为异常客户之后，获取内容一致的预设信息项的数量，并根据获取的数量确定预警级别；确定内容一致的预设信息项的匹配字段；根据异常客户的信息、预警级别和匹配字段生成异常客户案例。
步骤S40，从对应的目标业务***的数据库中查询异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录。
步骤S50，根据异常客户生成异常客户案例，根据异常交易记录生成异常交易案例，并将异常客户案例和异常交易案例发送至预设机构节点。
若目标业务***有多个，则在查找到异常客户后，确定这些客户信息对应的目标业务***。从目标业务***的数据库中查询该客户信息的交易记录。筛选出符合条件的交易记录作为异常交易记录。具体地，从对应的目标业务***的数据库中查询异常客户的交易记录；若目标业务***为第一预设业务***，则将异常客户最新的一条交易记录作为异常交易记录；若目标业务***为第二预设业务***，则检测异常客户是否在预设时间间隔内产生新的交易记录；若是，则将检测到的交易记录作为异常交易记录；若否，则将异常客户的当前业务有效期内距离当前时间点最近的交易记录作为异常交易记录。
作为一种实施方式，上述第一预设业务***可以是证券、信保等业务***，可以获取客户最新一条交易记录作为异常交易记录。以第二预设业务***是保险业务***为例，若在预设时间间隔内该异常客户没有交易记录，则获取该客户信息当前的保单有效期内的交易记录作为异常交易记录。进一步地，若保单有效期内无交易记录，则获取历史交易记录中距离当前时间点最近的交易记录作为异常交易记录。
生成的异常客户案例中包含有客户信息中与黑名单中匹配的字段，以及预警级别等信息，这些信息反映出客户的异常程度。而异常交易案例中则包含有获取到的异常交易记录，反映出异常客户的异常交易情况。将上述案例发送到预设的机构节点处，可以理解的是，不同来源的黑名单列表对应于不同的机构节点，因此，在生成案例时，可以根据匹配到的异常客户对应的黑名单生成多个案例表，并发送到对应的机构节点。
以上实施例提出的客户识别方法，在客户识别操作的时间间隔到达预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***，进而获取该目标业务***的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定待匹配的黑名单列表。按照预设的匹配规则将客户数据表和/或交易对象数据表与黑名单列表进行匹配，查找出异常客户，从对应的目标业务***的数据库中查询异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录。从而根据异常客户生成异常客户案例，根据异常交易记录生成异常交易案例，并将异常客户案例和异常交易案例发送至预设机构节点，本发明通过匹配规则对多个业务***的异常客户进行识别，生成统一的异常客户案例和异常交易案例，提高了异常客户的识别效率，增强了风险管控能力。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有客户识别程序，所述客户识别程序可被一个或多个处理器执行，以实现如下操作：
在客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***；
获取所述目标业务***当前的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定与所述目标业务***对应的黑名单列表；
根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录；
根据异常客户的匹配情况生成异常客户案例，根据所述异常交易记录生成异常交易案例，并将所述异常客户案例和所述异常交易案例发送至预设机构节点。本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述客户识别装置和方法各实施例基本相同，在此不作累述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种客户识别装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的客户识别程序，所述客户识别程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
在客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***；
获取所述目标业务***当前的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定与所述目标业务***对应的黑名单列表；
根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录；
根据异常客户的匹配情况生成异常客户案例，根据所述异常交易记录生成异常交易案例，并将所述异常客户案例和所述异常交易案例发送至预设机构节点。
2.如权利要求1所述的客户识别装置，其特征在于，所述根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户的步骤包括：
检测所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内是否发生更新；
若是，则获取增量客户数据和/或增量交易对象数据，按照所述匹配规则将所述增量客户数据和/或增量交易对象数据与全量的所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
若否，则检测所述黑名单列表在所述预设时间间隔内是否发生更新；
若是，则获取增量黑名单列表，按照所述匹配规则将所述增量黑名单列表与全量的所述客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户。
3.如权利要求2所述的客户识别装置，其特征在于，按照所述匹配规则将所述增量黑名单列表与全量的所述客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户的步骤包括：
按照预设的多个信息项，将全量的客户数据表和/或交易对象数据表中的用户信息与增量黑名单列表中的人员信息进行逐一匹配；
若多个预设信息项的内容均不一致，则判定该客户为正常客户；
若有预设信息项的内容一致，则判定该客户为异常客户。
4.如权利要求3所述的客户识别装置，其特征在于，所述根据异常客户的匹配情况生成异常客户案例的步骤包括：
获取内容一致的预设信息项的数量，并根据获取的数量确定预警级别；
确定内容一致的预设信息项的匹配字段；
根据所述异常客户的信息、所述预警级别和所述匹配字段生成异常客户案例。
5.如权利要求1至4中任意一项所述的客户识别装置，其特征在于，所述从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为该客户的异常交易记录的步骤包括：
从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录；
若所述目标业务***为第一预设业务***，则将所述异常客户最新的一条交易记录作为异常交易记录；
若所述目标业务***为第二预设业务***，则检测所述异常客户是否在预设时间间隔内产生新的交易记录；
若是，则将检测到的交易记录作为异常交易记录；
若否，则将所述异常客户的当前业务有效期内距离当前时间点最近的交易记录作为异常交易记录。
6.一种客户识别方法，其特征在于，所述方法包括：
在客户识别操作的时间间隔达到预设时间间隔时，确定需要扫描的目标业务***；
获取所述目标业务***当前的客户数据表和/或交易对象数据表，并确定与所述目标业务***对应的黑名单列表；
根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为异常交易记录；
根据异常客户的匹配情况生成异常客户案例，根据所述异常交易记录生成异常交易案例，并将所述异常客户案例和所述异常交易案例发送至预设机构节点。
7.如权利要求6所述的客户识别方法，其特征在于，所述根据所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内的更新情况，将所述客户数据表和/或交易对象数据表与所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户的步骤包括：
检测所述客户数据表和/或交易对象数据表在所述预设时间间隔内是否发生更新；
若是，则获取增量客户数据和/或增量交易对象数据，按照所述匹配规则将所述增量客户数据和/或增量交易对象数据与全量的所述黑名单列表进行匹配，查找出异常客户；
若否，则检测所述黑名单列表在所述预设时间间隔内是否发生更新；
若是，则获取增量黑名单列表，按照所述匹配规则将所述增量黑名单列表与全量的所述客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户。
8.如权利要求7所述的客户识别方法，其特征在于，按照所述匹配规则将所述增量黑名单列表与全量的所述客户数据表和/或交易对象数据表进行匹配，查找出异常客户的步骤包括：
按照预设的多个信息项，将全量的客户数据表和/或交易对象数据表中的用户信息与增量黑名单列表中的人员信息进行逐一匹配；
若多个预设信息项的内容均不一致，则判定该客户为正常客户；
若有预设信息项的内容一致，则判定该客户为异常客户。
9.如权利要求6至8中任一项所述的客户识别方法，其特征在于，所述从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录，将符合预设条件的交易记录作为该客户的异常交易记录的步骤包括：
从对应的目标业务***的数据库中查询所述异常客户的交易记录；
若所述目标业务***为第一预设业务***，则将所述异常客户最新的一条交易记录作为异常交易记录；
若所述目标业务***为第二预设业务***，则检测所述异常客户是否在预设时间间隔内产生新的交易记录；
若是，则将检测到的交易记录作为异常交易记录；
若否，则将所述异常客户的当前业务有效期内距离当前时间点最近的交易记录作为异常交易记录。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有客户识别程序，所述客户识别程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求6至9中任一项所述的客户识别方法的步骤。
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