CN109886806A - 基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法，利用数据的图形化处理，建立知识图谱，辅助金融，把不同来源的数据(结构化，非结构化)整合在一起，由人工审核规范的方式，构建反欺诈规则。其优点是方便了数据的插入，查询操作直观，对于图搜索和图遍历方便，速度快。
Description
技术领域
本发明涉及金融、保险、税务策略、公司或所得税的处理，涉及银行业，例如：利息计算、信贷审批、抵押、家庭银行或网上银行，尤指一种基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法。
背景技术
目前对于金融信息的数据量是非常大的，各大数据来源中，除了金融数据的数据官方公布来源，还有各个网站私人公布的信息，甚至是夹杂在文字中的各大数据种类。这些数据的存储结构是图形结构，传统的数据库存储和展示存在一定问题，无法有效的可视化。这是其缺点。
发明内容
针对现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法。旨在利用数据的图形化处理，建立知识图谱，辅助金融，把不同来源的数据(结构化，非结构化)整合在一起，由人工审核规范的方式，构建反欺诈规则。以提高在网状关系下的查询的效率，针对节点之间的关系进行垂直查询，审核员可以直接使用从属关系相关网状的关联进行查询。
整个技术架构分为四层：
一层原始数据层，保存最原始数据；
二层结构化数据层，原始的数据规范成为结构化的数据，按照业务要求规范设计相关的数据结构，针对业务要求的实体和相关匹配关系定制出实体和关系；
三层图形存储数据层，将二层数据结构中的实体和关系格式和导入到图形数据库，分为两个部分，实体表转化为顶点，实体表之间的联系转化为边；
四层业务规则层，将金融数据的反欺诈的规则录入系统,系统提供匹配用户规则后的数据供用户参考。
相应地，本发明一种基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法，其特征在于包括如下步骤：
一、整合所有数据来源，将采集的数据源清洗后形成结构化的数据；将保存在关系型数据库和非关系型数据库中的相关信息提取成为格式化一致的信息(参见图1)；
二、结构化数据，将原始的数据规范成为结构化的数据，按照业务要求规范设计相关的数据结构，针对业务要求的实体和相关匹配关系定制出实体和关系；
三、图形存储数据，将第二步骤数据结构中的实体和关系格式和导入到图形数据库，分为两个部分，实体表转化为顶点，实体表之间的联系转化为边；
四、将金融数据的反欺诈的规则录入系统,系统提供匹配用户规则后的数据供用户参考。
所述步骤三中，格式化其中的实体数据保存成为图数据库的各个顶点，各个实体之间的关系保存成为顶点之间的边，将保存在格式化后中的实体信息，形成整个图谱中的顶点；将保存在格式化后中的关联信息，形成整个图谱中的边；
所述步骤四细化为：
四一，将规范化后的数据，按照Neo4j支持的数据格式进行导入；
四二，通过Neo4j查找搜索相关的数据；
四三，数据识别，通过识别某个实体的信息来寻找其关联的节点或者关系，从而达到通过查找不同账户，如银行、信用卡等，找到该账户其他正常是否正常、相关用户的交易信息是否正常判断用户的信用度的目的等，或者挖掘其他的金融领域的相关关联信息；
四四.预规则录入库，将欺诈的规则录入预先录入库中，根据该规则生成查询语句；
四五.辅助识别，当用户输入相关企业数据后，系统调用预先设定好规则的查询语句。(参见图2)
从网站上爬取到的基本信息,包括企业账户信息，子母公司信息，借款信息，还款信息，把这些结构和非结构化的数据全部规范并保存成为Neo4J可以识别的CSV文件格式，然后输出到前端。
本发明的有益效果是：方便了数据的插入，查询操作直观，对于图搜索和图遍历方便，速度快。
附图说明
图1是本发明的数据源整合流程示意图。
图2是本发明的附助识别流程示意图。
图3是本发明实施例的多重贷款预测流程图。
具体实施方式
原理说明：
本发明主要是在于，节点中的关系搜索，使用传统的关系型数据库保存实体间关系的时候主要是使用表的方式存储，设计存储关系表，然后使用SQL语句进行查询，但是本发明中，将该关系交由图数据库Neo4j帮助实现，即使用Neo4j直接保存各节点之前的关系。
具体实施例，多重贷款预测：比如公司A的董事包含董事A和董事B，公司B是公司A的全资子公司，公司B包含了董事A和董事C，此前，董事A已经利用母公司A进行了抵押贷款，这时，对于子公司的贷款是需要特别关注的，审核人员将这一规则录入系统进行匹配，系统在图谱的数据库查询时将这个图谱提供给审核人员。(参见图3)
1.采集相关公司信息网站。
2.采集相关公司高管董事信息。
3.采集相关子母公司的相关信息
4.清洗相关数据。
5.格式化相关数据成为图数据原始结构。
6.导入图数据库Neo4j。
7.提供规则结构录入，审核员录入审批规则。
8.系统安装规则查询图数据库Neo4j生成结果数据。
9.审核员根据提供的结果数据。
Claims (3)
1.一种基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法，其特征在于包括如下步骤：
一、整合所有数据来源，将采集的数据源清洗后形成结构化的数据；将保存在关系型数据库和非关系型数据库中的相关信息提取成为格式化一致的信息；
二、结构化数据，将原始的数据规范成为结构化的数据，按照业务要求规范设计相关的数据结构，针对业务要求的实体和相关匹配关系定制出实体和关系；
三、图形存储数据，将第二步骤数据结构中的实体和关系格式和导入到图形数据库，分为两个部分，实体表转化为顶点，实体表之间的联系转化为边；
四、将金融数据的反欺诈的规则录入系统,系统提供匹配用户规则后的数据供用户参考。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法，其特征在于：所述步骤三细化为，格式化其中的实体数据保存成为图数据库的各个顶点，各个实体之间的关系保存成为顶点之间的边，将保存在格式化后中的实体信息，形成整个图谱中的顶点；将保存在格式化后中的关联信息，形成整个图谱中的边。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法，其特征在于：所述步骤四细化为：
四一．将规范化后的数据，按照Neo4j支持的数据格式进行导入；
四二．通过Neo4j查找搜索相关的数据；
四三．数据识别，通过识别某个实体的信息来寻找其关联的节点或者关系，从而达到通过查找不同账户，如银行、信用卡等，找到该账户其他正常是否正常、相关用户的交易信息是否正常判断用户的信用度的目的等，或者挖掘其他的金融领域的相关关联信息；
四四．预规则录入库，将欺诈的规则录入预先录入库中，根据该规则生成查询语句；
四五．辅助识别，当用户输入相关企业数据后，系统调用预先设定好规则的查询语句。
Priority Applications (1)
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| CN201910162602.XA CN109886806A (zh) | 2019-03-05 | 2019-03-05 | 基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法 |
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Publications (1)
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| CN109886806A true CN109886806A (zh) | 2019-06-14 |
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| CN201910162602.XA Pending CN109886806A (zh) | 2019-03-05 | 2019-03-05 | 基于知识图谱的人工识别金融反欺诈的方法 |
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|---|---|
| CN (1) | CN109886806A (zh) |
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2019
- 2019-03-05 CN CN201910162602.XA patent/CN109886806A/zh active Pending
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