CN110533531B - 识别异常账户的方法和装置、介质和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本说明书提供了识别异常账户的方法和装置、介质和电子设备;前述方法包括:计算第i笔交易后的账户余额对应的移动平均值wi;根据移动平均值wi、账户余额bi和账户余额bi‑1确定发生第i笔交易对应的变动特征;判断第i笔交易对应的变动特征与发生第i‑1笔交易对应的变动特征是否相同;若是不同,确定待检测账户账户出现异常波动;统计异常波动的次数,根据异常波动的次数确定待检测账户是否为异常账户。因为移动平均值体现了账户多次交易后的余额平均特性,将其和账户余额账户余额bi和账户余额bi‑1比较可以识别出第i笔交易是否金额是否异常并确定其变动特征。在连续两笔交易形成的变动特征不同的情况下,可以确定账户出现了异常波动。
Description
技术领域
本说明书涉及资金监管技术领域,具体设计一种识别异常账户的方法和装置,以及一种存储前述方法的介质和执行前述方法的电子设备。
背景技术
客户在金融类机构或者类金融机构开设的账户多是用于业务往来的资金划转,账户余额并不会出现连续多次的大额变动;而一些用于不正当目的的账户,其呈现短期资金快进快出、账户余额剧烈波动并且转出后账户余额较小的现象,此类账户为异常账户。为避免交易风险、发现利用账户进行非法交易的行为,需要识别出前述异常账户。
发明内容
本说明书提供识别异常账户的方法和装置,以及存储实现前述方法的程序的介质和实现前述方法的电子设备。
一方面,本说明书提供识别异常账户的方法,包括:
针对待检测账户发生第i笔交易后的账户余额bi,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1;
计算第i笔交易后的账户余额对应的移动平均值wi,wi=(bi+bi-1+…bi-n+1)/n,5≤n<i;
在所述移动平均值wi位于发生第i笔交易后的账户余额bi和发生第i笔交易前的账户余额bi-1之间的情况下,根据所述移动平均值wi、所述账户余额bi和所述账户余额bi-1确定发生第i笔交易对应的变动特征;所述变动特征表征待检测账户发生第i交易为转入还是转出;
在第i笔交易对应的变动特征与第i-1笔交易对应的变动特征不同的情况下,确定待检测账户出现一次异常波动;
统计异常波动的次数,根据异常波动的次数确定所述待检测账户是否为异常账户。
可选的,所述根据异常波动的次数确定所述待检测账户是否为异常账户,包括:
根据所述异常波动的次数计算异常比率;
根据所述异常比率判断所述待检测账户是否为异常账户。
可选的,所述根据所述异常波动的次数计算异常比率,包括:
所述m为总交易次数,所述x为异常波动的次数,所述p为异常比率。
可选的,所述获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1前,判断第i笔交易的交易金额o是否大于预设金额,o=bi-bi-1;
若是,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额。
本说明书提供识别异常账户的装置,包括:
余额获取单元,用于针对针对待检测账户发生第i笔交易后的账户余额bi,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1;
平均值计算单元,用于计算第i笔交易后的账户余额对应的移动平均值wi,wi=(bi+bi-1+…bi-n+1)/n,5≤n<i;
特征确定单元,用于在所述移动平均值wi位于发生第i笔交易后的账户余额bi和发生第i笔交易前的账户余额bi-1之间的情况下,根据所述移动平均值wi、所述账户余额bi和所述账户余额bi-1确定发生第i笔交易对应的变动特征;所述变动特征用于表征待检测账户发生第i交易为转入还是转出;
异常波动确认单元,用于在所述第i笔交易对应的变动特征与发生第i-1笔交易对应的变动特征不同的情况下,确定所述待检测账户出现异常波动。
异常账户识别单元,用于统计异常波动的次数,根据异常交易的的次数确定所述待检测账户是否为异常账户。
可选的,所述异常账户识别单元包括:
计算模块,用于根据所述异常波动的次数计算异常比率;
判定模块,用于根据所述异常比率判断所述待检测账户为异常账户。
可选的,所述计算模块具体用于:
所述m为总交易次数,所述x为异常波动的次数,所述p为异常比率。
可选的,前述装置还包括金额判断单元,用于在所述获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1前,判断第i笔交易的交易金额o是否大于预设金额;
所述余额获取单元在所述金额判断单元判定第i笔交易的交易金额o大于预设金额的情况下,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1。
再一方面,本说明书提供了一种介质,所述介质存储有多条指令,所述指令适用于由处理器加载并执行如前所述的识别异常账户的方法。
另一方面,本说明书提供一种电子设备,包括存储器和处理器;所述存储器存储有多条指令;所述指令适用于由所述处理器加载并执行如前所述的识别异常账户的方法。
本说明书提供的识别异常账户的方法中,采用以账户余额bi和之前的n-1个账户余额的平均值作为确定的评价基准值,利用评级基准值、账户余额bi和账户余额bi-1比较确定第i笔交易的变动特征。因为移动平均值体现了账户多次交易后的余额平均特性,剔除了其中的随机波动;再将其和账户余额账户余额bi和账户余额bi-1可以识别出第i笔交易是否金额超过平均特性,以及其超过平均特性的变动特征。在连续两笔交易形成的变动特征不同的情况下,即可以确定账户出现了连续的大额转进转出,即确定账户出现了异常波动。
附图说明
图1是一实施例提供的用于识别异常账户的方法的流程图;
图2是另一实施例提供的用于识别异常账户的方法的流程图;
图3是一实施例提供的识别异常账户的装置的示意图;
图4是一实施例提供的电子设备的示意图;
其中:21-余额获取单元,22-平均值计算单元,23-特征确定单元,24-异常波动确认单元,25-异常账户识别单元;31-处理器,32-存储器,33-通信模块,34-电源,35-输出部件,36-输入部件。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本说明书作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
本申请说明书提供一种用于识别异常账户的方法,通过识别待检测账户出现异常波动的次数,再利用异常波动的次数判断待检测账户是否为异常账户。
图1是一实施例提供的用于识别异常账户的方法的流程图。如图1所示,方法包括步骤S101-S105。
S101:针对待检测账户发生第i笔交易后的账户余额,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额。
本申请实施例中,在发生第i笔交易后,待检测的账户账户余额发生变动,变为bi。此时,在确定账户余额bi的情况下,获取在第i笔交易前的连续n-1笔交易的账户余额bi-1,…bi-n+1。bi和bi-1,…bi-n+1用于后续步骤中计算对应bi的移动平均值。
本申请实施例中,n大于或者等于5,以保证求取的移动平均值具有足够的代表性。当然,n应当小于i。
S102:计算第i笔交易后的账户余额对应的移动平均值。
第i笔交易对应的移动平均值wi=(bi+bi-1+…bi-n+1)/n,其中bi为第i笔交易后的账户余额,bi-1为第i-1笔交易后的账户余额,bi-n+1为第i-n+1笔交易后的账户余额。
结合前述移动平均值计算公式可知,针对第i笔交易,采用n个连续的账户余额计算的平均值作为其对应的移动平均值wi。
移动平均值wi反应了账户n笔连续账户余额的平均特性。因为移动平均值wi反应了连续账户余额的平均特性,所以可以采用移动平均值wi作为后续判断第i笔交易是否为特定类型的较大金额交易的依据。
S103:根据第i笔交易对应的账户余额和第i-1笔交易对应的账户余额确定发送第i笔交易对应的变动特征。
变动特征表征待检测账户发生第i交易为转入还是转出。
如果移动平均值wi位于账户余额bi和账户余额bi-1确定的连续区间之外,或者与账户余额bi和bi-1之一相同,则大体判定在账户余额bi-1前的n-2个账户余额对移动平均值wi的计算影响很大,反而账户余额bi和bi-1对移动平均值wi的影响较小,确定了bi和bi-1相对账户余额bi-1前的n-2个账户余额可能较小,第i笔交易的交易金额对移动平均值的影响较小,不必计算发行第i笔交易对应的变动特征。
在确定移动平均值wi位于账户余额bi和账户余额bi-1确定的连续区间后,比较移动平均值wi、第i笔交易对应的账户余额bi和第i-1笔交易对应的账户余额bi-1,确定第i笔交易对应的表动特征。如果bi<w<bi-1,则变动特征为转出;如果bi>w>bi-1,则变动特征为转入。
根据前文的表述,移动平均值wi反映了账户的平均特征;如果其数值出现在第i笔交易后的账户余额bi和第i-1笔交易后的账户余额bi-1之间,则说明最近两笔交易由过去账户余额的“整体平稳”状态转向下降或上升的趋势。如果第i笔交易使得移动平均值wi位于账户余额bi和账户余额bi-1之间,并且bi<w<bi-1,则确定第i笔交易为转出,并且转出金额较为异常;如果第i笔交易使得移动平均值wi位于账户余额bi和账户余额bi-1之间,并且bi>w>bi-1,则确定第i笔交易为转入,并且转入金额较为异常。
而如果连续的两笔交易出现了相反的变动特征,则可以确定账户余额出现了异常波动。
S104:在第i笔交易对应的变动特征与第i-1笔交易对应的变动特征不同的情况下,确定待检测账户出现一次异常波动。
步骤S104是判断两次连续交易形成的交易特征是否相反,确定账户金额是否发生了异常波动;如果是两次变动特征相反,则判定账户出现了异常波动;而相同,则判定账户没有出现异常波动。
S105:统计异常波动的次数,根据异常波动的次数确定待检测账户是否为异常账户。
实施例一提供的识别异常账户的方法,以账户余额bi和之前的n-1个账户余额的平均值作为确定的评价基准值,利用评级基准值、账户余额bi和账户余额bi-1比较确定第i笔交易的变动特征;因为移动平均值体现了账户多次交易后的余额平均特性,剔除了其中的随机波动;再将其和账户余额账户余额bi和账户余额bi-1可以识别出第i笔交易是否金额超过平均特性,以及其超过平均特性的变动特征。在连续两笔交易形成的变动特征不同的情况下,即可以确定账户出现了连续的大额转进转出,即确定账户出现了异常波动。
本说明书实施例提供的识别异常账户的方法,根据异常波动的次数x确定待检测账户是否为异常账户的方法包括以下几种。
(1)判断异常波动的次数x是否大于预设次数;预设次数用于表示对账户出现异常波动的容忍次数;如果异常波动次数x大于预设波动次数,确定其超过了容忍次数,即判定待检测账户为异常账户。
(2)根据异常波动的次数x计算异常比率;若异常比率p大于预设比率,则判定待检测账户为异常账户。实际应用中,确定异常比率的方法根据比对对象、比对次数的不同而不同,包括以下a-c。
b.采用公式计算异常比率。其中分母中的m为总交易次数;采用m作为分母则考虑到在有n个账户余额才可以计算移动平均值,而数量较少的账户余额仅反映了账户初期的变动特性,并不能完全显现账户的特性;而分母采用m,可以使得m比异常波动的次数至少多n次,继而可以降低较少的账户余额数量计算异常比率较高的问题。
c.采用公式计算异常比率。前述公式中的前半部分和a介绍的作用类似,在此不再复数。而后半部分在异常波动较少时数值远小于1,而在异常波动的次数超过n后很快达到1附近,并且无限接近于1;采用作为修正系数,可以在异常次数较少、没有实际评价意义时使得异常比率实际较小,而在异常波动的次数较多,具有实际评估意义时将修正系数快速变为1。
当然,在其他实施例中,也可以将c中的修正系数代入到b中,形成其他类型的异常波动率计算方法。
前文描述的判断异常账户的方法,仅考虑了账户余额,而并没有考虑实际每笔交易的交易金额。
图2是另一实施例提供的用于识别异常账户的方法的流程图。如图2所示,方法包括步骤S201-S208。
S201:获得待检测账户连续发生的多笔交易后对应的账户余额。
根据应用情况的不同,步骤S201的方法有所不同,分为两种情况。
(1)如果已经得到待检测账户的大量历史交易对应的账户余额,需要通过对所有的账户余额识别待检测账户是否为异常账户,则可以获取所有的历史交易对应的账户余额。
(2)如果已经确定了待检测账户发生第i-1笔交易后对应的账户异常波动次数,则可以仅获取用于确定第i笔交易交易状态对应的账户余额。
S202:计算第i笔交易后账户余额对应的移动平均值。
在步骤S202中,第i笔交易对应的移动平均值wi=(bi+bi-1+…bi-n+1)/n,其中bi为第i笔交易后的账户余额,bi-1为第i-1笔交易后的账户余额,bi-n+1为第i-n+1笔交易后的账户余额。
结合前述移动平均值计算公式可知,针对第i笔交易,采用n个连续的账户余额计算的平均值作为其对应的移动平均值wi。移动平均值wi反应了账户n笔连续账户余额的平均特性。因为移动平均值wi反应了连续账户余额的平均特性,所以可以采用移动平均值wi作为后续判断第i笔交易是否为特定类型的较大金额交易的依据。
本说明书实施例中,前述的n被设置为5,即采用5个账户余额数据求取第i笔交易对应的移动平均值;在其他实施例中,前述的n也可以被设置为其他的数据,并且,2<n<i。可知,随着n越大,移动平均值更体现账户余额的大量数据平均特性,更体现账户余额长期的平滑特性。实际应用中,n的数值可以根据经验、对账户资金变动的容忍度确定。
S203:判断第i笔交易对应的移动平均值是否位于发生第i笔交易后的账户余额和发生第i笔交易前的账户余额之间。若是,执行S204;若否,执行S207。
如果移动平均值wi位于账户余额bi和账户余额bi-1确定的连续区间之外,或者与账户余额bi和bi-1之一相同,则大体判定在账户余额bi-1前的n-2个账户余额对移动平均值wi的计算影响很大,反而账户余额bi和bi-1对移动平均值wi的影响较小,确定了bi和bi-1相对账户余额bi-1前的n-2个账户余额可能较小,第i笔交易的交易金额对移动平均值的影响较小。为避免采用移动平均值wi进行后续数据评价出现不合理,不再执行后续步骤S204,而执行S207。
S204:根据移动平均值,第i笔交易对应的账户余额和第i-1笔交易对应的账户余额确定发送第i笔交易对应的变动特征。
在步骤S204中,比较移动平均值wi、第i笔交易对应的账户余额bi和第i-1笔交易对应的账户余额bi-1,确定第i笔交易对应的表动特征。如果bi<w<bi-1,则变动特征为转出;如果bi>w>bi-1,则变动特征为准入。
根据前述S203的记载,移动平均值wi反映了账户的平均特征;如果其数值出现在第i笔交易后的账户余额bi和第i-1笔交易后的账户余额bi-1之间,则说明最近两笔交易由过去账户余额的“整体平稳”状态转向下降或上升的趋势。具体的,如果第i笔交易使得移动平均值wi位于账户余额bi和账户余额bi-1之间,并且bi<w<bi-1,则确定第i笔交易为转出,并且转出金额较为异常;如果第i笔交易使得移动平均值wi位于账户余额bi和账户余额bi-1之间,并且bi>w>bi-1,则确定第i笔交易为转入,并且转入金额较为异常。
而如果连续的两笔交易出现了相反的变动特征,则可以确定账户余额出现了异常波动。
S205:判断第i笔交易对应的变动特征与发生第i-1笔交易对应的变动特征是否相同;若是,执行S206;若不同,执行S207。
步骤S205是判断两次连续交易形成的交易特征是否相反,确定账户金额是否发生了异常波动;如果是两次变动特征相反,则判定账户出现了异常波动;而相同,则判定账户没有出现异常波动。
S206:确定账户出现异常波动。随后执行S207。
S207:判断第i次交易是否是待检测账户的最后一次交易;若是,执行S208;若否,使得i=i+1,随后执行S202。
步骤S207用于确定是否执行完成对获得的用户账户余额数据的处理,以确定所有的异常波动。
S208:统计异常波动的次数x,根据异常波动的次数x确定待检测账户是否为异常账户。
实施例二提供的识别异常账户的方法,以账户余额bi和之前的n-1个账户余额的平均值作为确定的评价基准值,利用评级基准值、账户余额bi和账户余额bi-1比较确定第i笔交易的变动特征;因为移动平均值体现了账户多次交易后的余额平均特性,剔除了其中的随机波动;再将其和账户余额账户余额bi和账户余额bi-1可以识别出第i笔交易是否金额超过平均特性,以及其超过平均特性的变动特征。在连续两笔交易形成的变动特征不同的情况下,即可以确定账户出现了连续的大额转进转出,即确定账户出现了异常波动。
在确定待检测账户为异常账户后,可以生成相应的提示信息,以告知监管方次账户的使用人对账户的操作异常,需要监管方对其行为进行监控或者查询。在某些情况下,还可以暂停异常账户的使用状态,例如限制使用异常账户转出资金的权限。
本说明书实施例提供的识别异常账户的方法,根据异常波动的次数x确定待检测账户是否为异常账户的方法包括以下几种。
(1)判断异常波动的次数x是否大于预设次数;预设次数用于表示对账户出现异常波动的容忍次数;如果异常波动次数x大于预设波动次数,确定其超过了容忍次数,即判定待检测账户为异常账户。
(2)根据异常波动的次数x计算异常比率;若异常比率p大于预设比率,则判定待检测账户为异常账户。实际应用中,确定异常比率的方法根据比对对象、比对次数的不同而不同,包括以下a-c。
b.采用公式计算异常比率。其中分母中的m为总交易次数;采用m作为分母则考虑到在有n个账户余额才可以计算移动平均值,而数量较少的账户余额仅反映了账户初期的变动特性,并不能完全显现账户的特性;而分母采用m,可以使得m比异常波动的次数至少多n次,继而可以降低较少的账户余额数量计算异常比率较高的问题。
c.采用公式计算异常比率。前述公式中的前半部分和a介绍的作用类似,在此不再复数。而后半部分在异常波动较少时数值远小于1,而在异常波动的次数超过n后很快达到1附近,并且无限接近于1;采用作为修正系数,可以在异常次数较少、没有实际评价意义时使得异常比率实际较小,而在异常波动的次数较多,具有实际评估意义时将修正系数快速变为1。
当然,在其他实施例中,也可以将c中的修正系数代入到b中,形成其他类型的异常波动率计算方法。
前文描述的判断异常账户的方法,仅考虑了账户余额,而并没有考虑实际每笔交易的交易金额。
作为一种改进方案,在执行步骤S202计算第i笔交易后账户余额对应的移动平均值前,还可以判断第i笔交易的交易金额o是否大于预设金额,o=bi-bi-1。
预设金额根据账户估算的、账户在正常使用时可能发生的最大交易金额。如果交易金额大于预设金额,则确定第i笔交易已经超过了正常使用时可能发生的最大交易金额,因此需要判断账户是否出现异常波动;而如果交易金额小于预设金额,则确定第i笔金额并没有超出正常使用时可能发生的最大交易金额,无需对其异常波动情况。采用这样的方法可以避免因为账户本身余额较少,而又发生较多转入转出时将其判定为异常账户(此时,可能是因为待检测账户是客户的经常交易账户,为保持资金快入快出的特性)。
基于同一发明构思,本申请实施例还提供一种识别异常账户的装置,可以用于实现上述实施例所描述的方法,如下面的实施例。由于识别异常账户的装置解决问题的原理与前述方法相似,因此识别异常账户的装置的实施可以参见前述方法实施,重复之处不再赘述。以下所使用的,术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图3为一实施例提供的识别异常账户的装置的示意图;如图3所示,装置包括余额获取单元21、平均值计算单元22、特征确定单元23、异常波动确定单元24和异常账户识别单元25。
余额获取单元21用于针对针对待检测账户发生第i笔交易后的账户余额bi,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1。
平均值计算单元22用于计算第i笔交易后的账户余额对应的移动平均值wi,wi=(bi+bi-1+…bi-n+1)/n,5≤n<i。
特征确定单元23用于在移动平均值wi位于发生第i笔交易后的账户余额bi和发生第i笔交易前的账户余额bi-1之间的情况下,根据移动平均值wi、账户余额bi和账户余额bi-1确定发生第i笔交易对应的变动特征;变动特征用于表征待检测账户发生第i交易为转入还是转出。
异常波动确认单元24用于在所述第i笔交易对应的变动特征与发生第i-1笔交易对应的变动特征不同的情况下,确定所述待检测账户出现异常波动。
异常账户识别单元25用于统计异常波动的次数x,根据异常交易的的次数x确定待检测账户是否为异常账户。
实施例三提供的识别异常账户的装置,以账户余额bi和之前的n-1个账户余额的平均值作为确定的评价基准值,利用评级基准值、账户余额bi和账户余额bi-1比较确定第i笔交易的变动特征;因为移动平均值体现了账户多次交易后的余额平均特性,剔除了其中的随机波动;再将其和账户余额账户余额bi和账户余额bi-1可以识别出第i笔交易是否金额超过平均特性,以及其超过平均特性的变动特征。在连续两笔交易形成的变动特征不同的情况下,即可以确定账户出现了连续的大额转进转出,即确定账户出现了异常波动。
在一个具体应用汇总,异常账户识别单元包括计算模块和判定模块。计算模块用于根据异常波动的次数计算异常比率;判定模块用于根据异常比率判断待检测账户为异常账户。
本实施例中,计算模块计算异常比率的方法有以下几种。
b.采用公式计算异常比率。其中分母中的m为总交易次数;采用m作为分母则考虑到在有n个账户余额才可以计算移动平均值,而数量较少的账户余额仅反映了账户初期的变动特性,并不能完全显现账户的特性;而分母采用m,可以使得m比异常波动的次数至少多n次,继而可以降低较少的账户余额数量计算异常比率较高的问题。
c.采用公式计算异常比率。前述公式中的前半部分和a介绍的作用类似,在此不再复数。而后半部分在异常波动较少时数值远小于1,而在异常波动的次数超过n后很快达到1附近,并且无限接近于1;采用作为修正系数,可以在异常次数较少、没有实际评价意义时使得异常比率实际较小,而在异常波动的次数较多,具有实际评估意义时将修正系数快速变为1。
当然,在其他实施例中,也可以将c中的修正系数代入到b中,形成其他类型的异常波动率计算方法。
在较为优选的应用中,前述的装置还可以包括金额判断单元24。金额判断单元24用于在获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1前,判断第i笔交易的交易金额o是否大于预设金额。
若金额判断单元24判定第i笔交易的交易金额o大于预设金额,余额获取单元21再第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1。
实施例四
图4是一实施例提供的电子设备的示意图。如图4所示,电子设备包括处理器31和存储器32,存储器和处理器二者电性连接。
实际应用中,存储器32可以是固态存储器,例如,只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器,其即使在断电时也保存信息,可被选择性地擦除且设有更多数据,该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器还可以是计算机设备领域已知的其他存储器。
在一写应用中,处理器可以加载存储在存储器或者其他与电子设备连接的设备存储的程序,实现实施例一种提及的识别异常账户的方法。
请参照图4,本实施例提供的电子设备中,除了前述的处理器31和存储器32外,还包括用于实现和其他电子设备联系的通信模块33,以及用于供电的电源34;此外,电子设备还可以包括输出部件35、输入部件36。
此外,本说明书还提供提供一种存储介质,存储介质中存储的程序代码被电子设备加载后,可以使得电子设备执行如实施例一种提及的识别异常账户的方法。
本领域普通技术人员可以意识到,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、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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说明书的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
以上描述仅为本说明书的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本说明书中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本说明书中公开的但不限于具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.识别异常账户的方法,其特征在于,包括:
针对待检测账户发生第i笔交易后的账户余额bi,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1;
计算第i笔交易后的账户余额对应的移动平均值wi,wi=(bi+bi-1+…bi-n+1)/n,5≤n<i;
在所述移动平均值wi位于发生第i笔交易后的账户余额bi和发生第i笔交易前的账户余额bi-1之间的情况下,根据所述移动平均值wi、所述账户余额bi和所述账户余额bi-1确定发生第i笔交易对应的变动特征;所述变动特征表征待检测账户发生第i交易为转入还是转出;
在第i笔交易对应的变动特征与第i-1笔交易对应的变动特征不同的情况下,确定待检测账户出现一次异常波动;
统计异常波动的次数,根据异常波动的次数确定所述待检测账户是否为异常账户;
其中,所述根据异常波动的次数确定所述待检测账户是否为异常账户,包括:
根据所述异常波动的次数计算异常比率;
根据所述异常比率判断所述待检测账户是否为异常账户;
其中,所述根据所述异常波动的次数计算异常比率,包括:
所述m为总交易次数,所述x为异常波动的次数,所述p为异常比率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述根据异常波动的次数确定所述待检测账户是否为异常账户,包括:
根据所述异常波动的次数计算异常比率;
根据所述异常比率判断所述待检测账户是否为异常账户。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,包括:
所述获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1前,判断第i笔交易的交易金额o是否大于预设金额,o=bi-bi-1;
若是,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额。
5.识别异常账户的装置,其特征在于,包括:
余额获取单元,用于针对待检测账户发生第i笔交易后的账户余额bi,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1;
平均值计算单元,用于计算第i笔交易后的账户余额对应的移动平均值wi,wi=(bi+bi-1+…bi-n+1)/n,5≤n<i;
特征确定单元,用于在所述移动平均值wi位于发生第i笔交易后的账户余额bi和发生第i笔交易前的账户余额bi-1之间的情况下,根据所述移动平均值wi、所述账户余额bi和所述账户余额bi-1确定发生第i笔交易对应的变动特征;所述变动特征用于表征待检测账户发生第i交易为转入还是转出;
异常波动确认单元,用于在所述第i笔交易对应的变动特征与发生第i-1笔交易对应的变动特征不同的情况下,确定所述待检测账户出现异常波动;
异常账户识别单元,用于统计异常波动的次数,根据异常交易的次数确定所述待检测账户是否为异常账户;
所述异常账户识别单元,还用于:
根据所述异常波动的次数计算异常比率;
根据所述异常比率判断所述待检测账户是否为异常账户;
所述异常账户识别单元,还用于:
所述m为总交易次数,所述x为异常波动的次数,所述p为异常比率。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述异常账户识别单元包括:
计算模块,用于根据所述异常波动的次数计算异常比率;
判定模块,用于根据所述异常比率判断所述待检测账户为异常账户。
8.根据权利要求5-7任一项所述的装置,其特征在于,还包括:
金额判断单元,用于在所述获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1前,判断第i笔交易的交易金额o是否大于预设金额;
所述余额获取单元在所述金额判断单元判定第i笔交易的交易金额o大于预设金额的情况下,获取第i笔交易之前的连续n-1笔交易对应的账户余额bi-1,…bi-n+1。
9.一种介质,其特征在于,所述介质存储有多条指令,所述指令适用于由处理器加载并执行如权利要求1-4任一项所述的识别异常账户的方法。
10.一种电子设备,其特征在于:包括存储器和处理器;
所述存储器存储有多条指令;所述指令适用于由所述处理器加载并执行如权利要求1-4任一项所述的识别异常账户的方法。
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