CN108985724A - 一种资金流水可视化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种资金流水可视化方法，包括，将银行流水数据整理成节点数据和关系数据；设置资金交易矩阵；计算出单个银行卡的资金流入流出情况和单个银行卡的资金囤积情况；当将所有研究对象的资金交易均展示完成时，计算出整个资金交易网络中的资金转移路径和资金转移张量；通过桑基图展示银行流水中资金的囤积节点、拆分节点、转移路径和转移张量。本申请所公开的可视化方案，可有效解决现有技术中资金流动可视化方案不够直观清晰的问题。
Description
技术领域
本发明公开了一种资金流水可视化方法，涉及资金分析领域。
背景技术
在资金分析领域中，经研究发现很多涉及金钱的案件，特别是涉嫌走私、金融诈骗、洗钱等影响较大、案值较高的案件。在侦破和举证中，如果能及时发现相关嫌疑人银行流水异常信息(银行和银行之间、账户和账户之间、人员和人员之间转移等信息)，那么将显著提高发现异常风险、锁定犯罪嫌疑人的可能性。但是，现有技术中上述问题的发现，都需要通过分析大量相关人员银行交易数据，找出间接和直接证据，然而面对海量银行流水数据，现有技术缺少能及时找到所需要信息的方法。这是目前金融犯罪分析领域需要解决的核心问题。
在资金流水的可视化技术上，现有时序图以箭头的方式表示不同时间点，打款的流向，但资金流动的数额表示不够直观；当以比较复杂的方式产生资金流动时，如双方通过多个银行账户打款和收款时，现有的可视化方案难以有效直观地表示。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术的缺陷，提供一种资金流水可视化方法，摒弃仅以箭头和数值表示资金流动的方式，采取以宽度表示资金流动的大小(即金额)，通过桑基图表示交织的资金流向的方案。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
本发明公开了一种资金流水可视化方法，所述方法包括如下步骤：
步骤一、将银行流水数据整理成节点数据和关系数据，所述节点数据包括身份证号和银行卡号，所述关系数据包括持卡关系和资金关系；
步骤二、设定客户A持有n张银行卡{CA1,CA2,...,CAn}，客户B持有m张银行卡{CB1,CB2,...,CBm}，A与人B之间的资金交易以如下矩阵形式概括：
步骤三、通过步骤二所得资金交易矩阵，计算出单个银行卡的资金流入流出情况和单个银行卡的资金囤积情况；
银行卡CAn的资金流入情况为流出情况为囤积资金情况为
当囤积资金远远大于0时，所述单个银行卡所在节点为资金流入节点；当囤积资金远远小于0时，所述单个银行卡所在节点为资金流出节点；当囤积资金在0附近设定的阈值范围内时，所述单个银行卡所在节点为资金转移节点；
步骤四、当将所有研究对象的资金交易均展示完成时，计算出整个资金交易网络中的资金转移路径和资金转移张量；
步骤五、通过桑基图展示银行流水中资金的囤积节点、拆分节点、转移路径和转移张量。
作为本发明的进一步优选方案，步骤一中，所述身份证号节点数据的属性包括姓名、社会角色和持卡数目等；所述银行卡号节点数据的属性包括交易次数、活跃时间和囤积金额，其中，囤积金额＝转入金额-转出金额。
作为本发明的进一步优选方案，步骤四中，所述资金转移路径为：资金的拆分节点通过资金的转移节点或拆分节点最终汇集到资金囤积节点的转移资金的边数目，设定某条资金转移路径为{l1,l2,...,ls}，每条路径上的转移资金数为则转移张量是转移路径上转移资金的最小值，即
作为本发明的进一步优选方案，步骤五中，桑基图中身份证号节点的宽度为该人的流入/流出资金的总数额；银行账号节点的宽度为该卡的流入/流出资金的总数额；银行账户X与银行账户Y之间的边宽度为账户X的流出金额或账户Y的流入金额；持卡人与银行账户之间的边宽度为账户的流入或流出金额。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本申请所公开的可视化方案，可有效解决现有技术中资金流动可视化方案不够直观清晰的问题，对于资金流动以及多账户的交织流动，提出了有效的可视化解决方案。
附图说明
图1是本发明所述方法，在两人多账户交易情况下的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
本发明的技术方案公开了一种更有效直观的资金流水可视化方法，针对目前该领域可视化方法的不足，提出以线条宽度和数字结合的方式表示流动资金金额大小，以桑基图实现复杂交织的资金流向表示。最终以更加直观有效的方式实现资金流水的可视化。
本发明所述方法的具体步骤包括：
1、将银行流水数据整理成节点和关系形数据。节点有身份证号(人员唯一标示)和银行卡号；关系有持卡关系(身份证号到银行卡号)，资金关系(银行卡号到银行卡号)。身份证号节点属性包括姓名、社会角色、持卡数目等；银行卡号节点属性包括交易次数、活跃时间、囤积金额(囤积金额＝转入金额-转出金额)。
2、假设人A拥有n个银行卡{CA1,CA2,...,CAn}，人B持有m张银行卡{CB1,CB2,...,CBm}，则人A与人B之间的资金交易可通过如下矩阵来概括：
3、通过上述资金矩阵我们就可以计算出单个银行卡的资金流入流出情况和单个银行卡的资金囤积情况，例如银行卡CA1的资金流入情况为流出情况为囤积资金情况为当囤积资金远远大于0时，该节点为资金流入节点(囤积点)；当囤积资金远远小于0时，该节点为资金流出节点(拆分点)；当节点囤积资金在0附近时，该节点为资金转移节点。
4、当将所有研究对象的资金交易都展示出来时，就可以计算出整个资金交易网络中的资金转移路径和资金转移张量。资金转移路径主要是资金的拆分节点通过资金转移节点或拆分节点最终汇集到资金囤积节点的转移资金的边数目；设某条资金转移路径为{l1,l2,...,ls}，每条路径上的转移资金数为则转移张量是转移路径上转移资金的最小值，即
通过桑基图展示银行流水中资金的囤积节点、拆分节点、转移路径、转移张量。从而能够快速掌握资金的整体动向，明确每个账号的，找出关键证据。其中桑基图中身份证号节点的宽度为该人的流入/流出资金的总数额，银行账号节点的宽度为该卡的流入/流出资金的总数额，银行账户X与银行账户Y之间的边宽度为账户X的流出金额或账户Y的流入金额；持卡人与银行账户之间的边宽度为账户的流入或流出金额。
图1为本发明所述方案的一个具体实施例，展示了林某和程某两人间的多账户交易情况，林某数十个银行账户向程某数十个账户转账汇款图如图1所示，图1展示了某时段期间，林某用15张卡向程某的17张卡中打款，交易总金额高达1.29亿人民币，图中延伸分支的宽度对应资金金额大小，银行账户的交织资金流动,下表为林某的15张卡(L1,L2,…,L15)向程某的17张银行卡(C1,C2,…,C17)的资金转移矩阵。
| C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 | C8 | C9 | C10 | C11 | C12 | C13 | C14 | C15 | C16 | C17 | |
| L1 | 0.42 | 0 | 0.03 | 0.02 | 0 | 0.01 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L2 | 0 | 0.2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L3 | 0.15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.02 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L4 | 0.03 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.04 | 0 | 0 | 0.03 | 0.02 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L6 | 0.01 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L7 | 0 | 0.02 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.02 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.06 | 0 | 0 | 0.02 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L9 | 0 | 0.04 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.03 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.02 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| L12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.02 | 0 | 0 | 0 |
| L13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.03 | 0 | 0.02 | 0 |
| L14 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.01 | 0 |
| L15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.02 | 0 | 0.01 |
资金转移矩阵的每行的||·||1(向量1-范数)为林某某卡的节点大小，每列的||·||1为程某某卡的节点大小，资金转移矩阵的所有值之和为林某与程某节点的大小，资金转移矩阵中每个大于0的值都代表一条边。当资金往来频繁且复杂时，可以通过收缩算法(主要通过||·||∞行列无穷范数保留主要资金往来关系)降低整个图的复杂性，提高可视化效果。
图1显示了林某与程某两人间的资金亲密关系，且交易行为异常，存在洗钱和转移资金的概率较大，可疑性很高。
本申请所公开的可视化方案，可有效解决现有技术中资金流动可视化方案不够直观清晰的问题，对于资金流动以及多账户的交织流动，提出了有效的可视化解决方案。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种资金流水可视化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤一、将银行流水数据整理成节点数据和关系数据，所述节点数据包括身份证号和银行卡号，所述关系数据包括持卡关系和资金关系；
步骤二、设定客户A持有n张银行卡{CA1,CA2,...,CAn}，客户B持有m张银行卡{CB1,CB2,...,CBm}，A与人B之间的资金交易以如下矩阵形式概括：
步骤三、通过步骤二所得资金交易矩阵，计算出单个银行卡的资金流入流出情况和单个银行卡的资金囤积情况；
银行卡CAn的资金流入情况为流出情况为囤积资金情况为
进一步设定，当囤积资金远远大于0时，所述单个银行卡所在节点为资金流入节点；当囤积资金远远小于0时，所述单个银行卡所在节点为资金流出节点；当囤积资金在0附近设定的阈值范围内时，所述单个银行卡所在节点为资金转移节点；
步骤四、当将所有研究对象的资金交易均展示完成时，计算出整个资金交易网络中的资金转移路径和资金转移张量；
步骤五、通过桑基图展示银行流水中资金的囤积节点、拆分节点、转移路径和转移张量。
2.如权利要求1所述的一种资金流水可视化方法，其特征在于：步骤一中，所述身份证号节点数据的属性包括姓名、社会角色和持卡数目等；所述银行卡号节点数据的属性包括交易次数、活跃时间和囤积金额，其中，囤积金额＝转入金额-转出金额。
3.如权利要求1所述的一种资金流水可视化方法，其特征在于：步骤四中，所述资金转移路径为：资金的拆分节点通过资金的转移节点或拆分节点最终汇集到资金囤积节点的转移资金的边数目，设定某条资金转移路径为{l1,l2,...,ls}，每条路径上的转移资金数为则转移张量是转移路径上转移资金的最小值，即
4.如权利要求1所述的一种资金流水可视化方法，其特征在于：步骤五中，桑基图中身份证号节点的宽度为该人的流入/流出资金的总数额；银行账号节点的宽度为该卡的流入/流出资金的总数额；银行账户X与银行账户Y之间的边宽度为账户X的流出金额或账户Y的流入金额；持卡人与银行账户之间的边宽度为账户的流入或流出金额。
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