异常交易嫌疑的监测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种异常交易嫌疑的监测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：预置用于异常交易嫌疑监测的规则模型库，其中，规则模型库包括多个规则模型，规则模型用于判断交易行为是否为异常交易嫌疑；监测规则模型库是否发生变化；根据规则模型库发生的变化修改监测任务，其中，监测任务的配置信息包括执行监测任务时使用的规则模型、数据来源和计算结果的数据存储位置，监测任务用于对数据来源获取的数据，使用规则模型判断交易行为是否为异常交易嫌疑，并将计算结果输入至数据存储位置；当用户发生交易行为后，启动监测任务，以判断交易行为是否为异常交易嫌疑。通过本发明专利技术，能够提升异常交易嫌疑监测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
异常交易嫌疑的监测方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及异常监测
，尤其涉及一种异常交易嫌疑的监测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
科技在带来金融服务效率提升的同时，使得金融风险更具隐蔽性、快速传播性，向金融监管的技术能力施加了前所未有的压力。满足合规要求是金融机构降低自身风险、促进金融市场持续发展的重要因素。传统的合规管理以线下的方式进行文件管理，需要大量的人力资源和时间成本。随着金融科技的不断发展，监管科技被认为是防范和应对金融风险的主要手段，其重要目的就是提升监管效率，更有针对性地对被监管机构进行监督管理。在监管领域，对异常交易嫌疑的监测是非常重要的一部分，在当前的金融网络中，一般设有异常交易嫌疑监测系统来实现对交易行为进行监测，以确定可疑异常交易，并进一步进行分析和处理。现有技术中，系统主要是通过一些固定的分析模型对交易数据进行统计分析，从而得到相应的分析结果，这种方式存在以下问题：随着异常交易活动的不断升级，已有的分析模型已经不能更好的适应上述升级产生的变化，从而使得部分异常交易嫌疑被遗漏，影响异常交易监测的准确性。因此，现有技术中异常交易嫌疑监测系统的准确性低的问题，成为本领域亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种异常交易嫌疑的监测方法、装置、计算机设备和存储介质，用于解决现有技术中的上述技术问题。一方面，为实现上述目的，本专利技术提供了一种异常交易嫌疑的监测方法。该异常交易嫌疑的监测方法包括：预置用于异常交易嫌疑监测的规则模型库，其中，规则模型库包括多个规则模型，规则模型用于判断交易行为是否为异常交易嫌疑；监测规则模型库是否发生变化；根据规则模型库发生的变化修改监测任务，其中，监测任务的配置信息包括执行监测任务时使用的规则模型、数据来源和计算结果的数据存储位置，监测任务用于对数据来源获取的数据，使用规则模型判断交易行为是否为异常交易嫌疑，并将计算结果输入至数据存储位置；当用户发生交易行为后，启动监测任务，以判断交易行为是否为异常交易嫌疑。进一步地，异常交易嫌疑的监测方法还包括：当用户发生交易行为时，收集数据来源的数据；将收集到的数据行成交易行为对应的交易记录；以及将交易记录存储至数据队列中，其中，监测任务用于对数据队列中的交易记录，使用规则模型判断交易行为是否为异常交易嫌疑。进一步地，当用户发生交易行为后，启动监测任务，以判断交易行为是否为异常交易嫌疑的步骤包括：判断当前时间是否与预置的时间窗口相匹配，若当前时间与预置的时间窗口相匹配时，启动时间窗口内预置的监测任务，以判断时间窗口内发生的交易行为是否为异常交易嫌疑；或者，当用户发生交易行为时，实时启动监测任务，以判断交易行为是否为异常交易嫌疑。进一步地，规则模型用于通过用户资料信息、交易对象标识、交易金额、交易时间、交易量和/或交易对象在交易时间时的特征数据判断交易行为是否为异常交易嫌疑。进一步地，规则模型通过以下步骤判断交易行为是否为异常交易嫌疑：判断交易行为是否为交叉交易、误导市场交易、尾盘交易、异常价格交易、小票交易或内幕交易；若交易行为为交叉交易、误导市场交易、尾盘交易、异常价格交易、小票交易或内幕交易，则交易行为为异常交易嫌疑。进一步地，用户资料信息包括用户特征和用户的账户特征。进一步地，根据规则模型库发生的变化修改监测任务的步骤包括：当规则模型库增加规则模型时，在监测引擎中增加对应的监测任务；当规则模型库删除规则模型时，在监测引擎中删除对应的监测任务；当规则模型库中的规则模型更新时，在监测引擎中更新对应的监测任务的配置信息。另一方面，为实现上述目的，本专利技术提供了一种异常交易嫌疑的监测装置该异常交易嫌疑的监测装置包括：预置模块，用于预置用于异常交易嫌疑监测的规则模型库，其中，规则模型库包括多个规则模型，规则模型用于判断交易行为是否为异常交易嫌疑；监测模块，用于监测规则模型库是否发生变化；修改模块，用于根据规则模型库发生的变化修改监测任务，其中，监测任务的配置信息包括执行监测任务时使用的规则模型、数据来源和计算结果的数据存储位置，监测任务用于对数据来源获取的数据，使用规则模型判断交易行为是否为异常交易嫌疑，并将计算结果输入至数据存储位置；启动模块，用于当用户发生交易行为后，启动监测任务，以判断交易行为是否为异常交易嫌疑。又一方面，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。又一方面，为实现上述目的，本专利技术还提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。本专利技术提供的异常交易嫌疑的监测方法、装置、计算机设备和存储介质，附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本专利技术实施例一提供的异常交易嫌疑的监测方法的流程图；图2为本专利技术实施例二提供的异常交易嫌疑的监测装置的框图；图3为本专利技术实施例三提供的计算机设备的硬件结构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为了解决现有技术中的技术问题，本专利技术提出一种异常交易嫌疑的监测方法、装置、计算机设备和存储介质，在该异常交易嫌疑的监测方法中，可根据异常交易嫌疑的特点以及结合金融监管机构对应的规定和要求，建立多个规则模型，每个规则模型均用于判断交易行为是否为异常交易嫌疑，并将该多个规则模型预置形成一个用于监测异常交易嫌疑的规则模型库；当规则模型库随任何变化发生修改时，例如包括规则模型的新增、规则模型的删除以及规则模型的更新等，均会触发对监测任务的修改，该监测任务的运行根据其配置信息执行，具体地，监测任务的配置信息包括执行监测任务时使用的规则模型、数据来源和计算结果的数据存储位置，使得该监测任务在运行时，能够对配置的数据来源获取的数据，使用配置的规则模型判断交易行为是否为异常交易嫌疑，并将计算结果输入至配置的数据存储位置，也就是说，监测任务会随着规则模型库中发生的变化而相应自动变化，因此，当规则模型库中已有的规则模型无法适应新的监测要求或监测场景时，可对规则模型库进行修改，并自动触发对应的监测任务的修改，当用户发生交易行为后，启动该监测任务，以判断所述交易行为是否为异常交易嫌疑，使得监测过程能够更好的适应异常交易嫌疑的变化，提升了监测的准确性。关于本专利技术提供的异常交易嫌疑的监测方法、装置、计算机设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常交易嫌疑的监测方法，其特征在于，包括：/n预置用于异常交易嫌疑监测的规则模型库，其中，所述规则模型库包括多个规则模型，所述规则模型用于判断交易行为是否为异常交易嫌疑；/n监测所述规则模型库是否发生变化；/n根据所述规则模型库发生的变化修改监测任务，其中，所述监测任务的配置信息包括执行所述监测任务时使用的规则模型、数据来源和计算结果的数据存储位置，所述监测任务用于对所述数据来源获取的数据，使用所述规则模型判断交易行为是否为异常交易嫌疑，并将所述计算结果输入至所述数据存储位置；/n当用户发生交易行为后，启动所述监测任务，以判断所述交易行为是否为异常交易嫌疑。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常交易嫌疑的监测方法，其特征在于，包括：
预置用于异常交易嫌疑监测的规则模型库，其中，所述规则模型库包括多个规则模型，所述规则模型用于判断交易行为是否为异常交易嫌疑；
监测所述规则模型库是否发生变化；
根据所述规则模型库发生的变化修改监测任务，其中，所述监测任务的配置信息包括执行所述监测任务时使用的规则模型、数据来源和计算结果的数据存储位置，所述监测任务用于对所述数据来源获取的数据，使用所述规则模型判断交易行为是否为异常交易嫌疑，并将所述计算结果输入至所述数据存储位置；
当用户发生交易行为后，启动所述监测任务，以判断所述交易行为是否为异常交易嫌疑。


2.根据权利要求1所述的异常交易嫌疑的监测方法，其特征在于，所述异常交易嫌疑的监测方法还包括：
当用户发生交易行为时，收集所述数据来源的数据；
将收集到的数据行成所述交易行为对应的交易记录；以及
将所述交易记录存储至数据队列中，
其中，所述监测任务用于对所述数据队列中的交易记录，使用所述规则模型判断交易行为是否为异常交易嫌疑。


3.根据权利要求2所述的异常交易嫌疑的监测方法，其特征在于，当用户发生交易行为后，启动所述监测任务，以判断所述交易行为是否为异常交易嫌疑的步骤包括：
判断当前时间是否与预置的时间窗口相匹配，若当前时间与预置的时间窗口相匹配时，启动所述时间窗口内预置的所述监测任务，以判断所述时间窗口内发生的交易行为是否为异常交易嫌疑；或者
当用户发生交易行为时，实时启动所述监测任务，以判断所述交易行为是否为异常交易嫌疑。


4.根据权利要求1所述的异常交易嫌疑的监测方法，其特征在于，所述规则模型用于通过用户资料信息、交易对象标识、交易金额、交易时间、交易量和/或交易对象在所述交易时间时的特征数据判断交易行为是否为异常交易嫌疑。


5.根据权利要求4所述的异常交易嫌疑的监测方法，其特征在于，所述规则模型通过以下步骤判断交易行为是否为异常交易嫌疑：...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊国平，李瑶，董明，伍薇，陈锦坤，巫天华，刘永刚，高安，晋雯，曹玮航，
申请(专利权)人：北京向上一心科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11