CN110851494B - 一种用于账单分析交易特征行为的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种用于账单分析交易特征行为的方法和系统。利用账单数据列表运算获得包括资金信息和净资金流向的资金概况信息；基于账号归属地规则统计账单数据列表中交易对象的区域分布和对应个数，基于姓名正则表达式获得交易对象的主体类型，从而得到交易对象信息；利用账单数据列表运算统计分析对象的交易方向信息、交易时段信息和摘要信息，获得交易规律信息；利用资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息，获得分析对象的交易特征行为，通过比较交易特征行为与常规交易行为进而获得分析对象的敏感交易特征信息。该方案通过提取到账单交易特征行为，进行分析比较，便于快速获取分析对象的经济能力、交易习惯和资金流向。

Description

一种用于账单分析交易特征行为的方法和系统

技术领域

本申请涉及线索侦查技术领域，具体涉及一种用于账单分析交易特征行为的方法和系统。

背景技术

随着互联网各项技术的迅猛发展，各种网银交易、支付宝交易和微信交易等交易手段也随之丰富呈现，个人的金钱交易也随之变得快捷简便。另外，个人名下可能拥有多张银行卡和多个交易账号，同时也存在使用多张银行卡或者多个交易账号进行着多种不同交易的情况。因此，由此产生的交易数据，随着时间的积累也变得越来越多。随着经济和及高科技的发展，各类经济犯罪也进入“大数据”时代，面对账单数据量的喷发式增长，导致侦查人员对于账单特征信息的提取和分析，也变得困难重重。

目前市面已有的产品或者仅提供表格形式的个人账单各个字段的筛查统计，或者只是分散地局部统计账单的某一部分特征，展示效果单一，分析速度慢，且无法全面快速获取账单交易特征信息，侦查人员仍然需要依靠自身较高的侦查经验，进行多次复杂条件筛查统计分析，未做到人机交互，分析结果可溯源。

发明内容

本申请的目的在于提出了一种用于账单分析交易特征行为的方法和系统，通过提取资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息获取分析对象的交易特征行为，通过比较交易特征行为与常规交易行为获得分析对象的敏感交易特征信息，进而快速获取分析对象的经济能力、交易习惯和资金流向。解决当前账单分析提取参数少、精准度低和可行性差的技术问题，同时简化操作步骤，全方位展现分析对象的交易特征行为，减少账单数据筛选时间，提高侦查效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于账单分析交易特征行为的方法，该方法包括：

S1：利用从数据库提取到的账单数据进行清理和归一化处理，获得账单数据列表；

S2：利用账单数据列表运算统计获得包括资金信息和净资金流向的资金概况信息，其中，资金信息包括计算囤积额、转出总额和转入总额，并通过线索、人和组三个维度判断净资金流向；

S3：基于账号归属地规则统计账单数据列表中交易对象的区域分布和对应个数，基于姓名正则表达式获得交易对象的主体类型，从而得到交易对象信息；

S4：利用账单数据列表运算统计分析对象的交易方向信息、交易时段信息和摘要信息，获得交易规律信息；以及

S5：利用资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息，获得分析对象的交易特征行为，通过比较交易特征行为与常规交易行为进而获得分析对象的敏感交易特征信息。

在该方法中，基于提取到资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息获取分析对象的交易特征行为，通过比较交易特征行为与常规交易行为获得分析对象的敏感交易特征信息，进而快速获取分析对象的经济能力、交易习惯和资金流向。

在一些具体实施例中，常规交易行为包括相似生活习惯、活动规律的正常人群的交易行为和分析对象在账单数据列表以外的交易行为。将获取到的交易特征行为与常规交易行为相比较，将分析对象与有相似生活圈、同等经济水平能力的正常人群对比和与分析对象的其他时间段的历史账单提取到交易行为特征相对比，更全面和直观地获得分析对象在账单数据列表中的敏感交易特征信息。

在一些具体实施例中，账单数据列表包括分析对象的基本信息、交易信息和交易对象的基本信息，其中基本信息包括交易账号信息，户名信息和账户归属地，交易信息包括交易金额、交易时间、存取类型、摘要信息、交易方式和交易地点。账单数据列表的字段包括分析对象的交易账号、姓名、账户归属地和对方交易的账号、姓名、账户归属地基本信息，还包括交易信息，使后续提取资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息的运算数据更加真实提高了数据的参考度。

在一些具体实施例中，在S2步骤中以天或者月份为时间单位统计囤积额，具体计算公式如下：

囤积额=历史囤积额+转入总额-转出总额

其中，历史囤积额表示为上一个时间单位的囤积额，第一个时间单位的囤积额=转入总额-转出总额，转入总额表示为转入的全部交易金额的总和，转出总额表示为转出的全部交易金额的总和。囤积额的引入，可以系统且直观地表示账单数据的存储的正负值，便于获取分析对象的整体资金情况。

在一些具体实施例中，在S2步骤中三个维度分别对应表示为单个账号、单个户主和单个分组，净资金流向的具体计算公式如下：

净额=转入金额-转出金额

其中，净额表示为与每个交易对象资金往来净值，转入金额表示为交易对象向分析对象的转账金额，转出金额表示为分析对象向交易对象的转账金额，当净额数值为正数，则资金从交易对象流入分析对象；当净额数值为负数，则资金从分析对象流出交易对象；当净额为零，则分析对象为中转方。净额参数的引入有利于判断资金流向，同时采取线索、人和组三个维度分别从账号、户主和分组三个角度进行净额的统计计算，分析具体各维度资金的流向。

在一些具体实施例中，在S3步骤中的主体类型包括非个人和个人主体，通过对比公司名称数据库和姓名正则表达式判断交易对象的主体类型并统计对应交易金额总数。从交易对象的户名判断分析交易对象的主体类型，非个人主体可包括公司、机关单位和服务办事机构，从中可判断分析对象的日常交际和社交活动等信息。

在一些具体实施例中，在S4步骤中的交易时段信息包括统计工作日/节假日、星期和每日的交易数据，其中，统计工作日/节假日采用星期和法定节假日系统相结合的方法获取交易时段信息。一些特征经济类型的犯罪有时间规律性，根据统计分析对象的交易时段筛选可能存在不正常的交易行为。

在一些具体实施例中，在S4步骤中的摘要信息通过关键字数据库管理统计，摘要信息具体包括工资、股票、理财、保险、贷款、外汇、消费、现金和转账，用于区别资金的来源和用途。摘要是账单数据列表中重要的文字信息，可以直观体现该笔资金的用途和来源。

另一方面，本申请实施例提供了一种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如上述实施例的方法。

第三方面，本申请实施例提供了一种用于账单分析交易特征行为的系统，该系统包括：

账单数据列表提取单元：配置用于利用从数据库提取到的账单数据进行清理和归一化处理，获得账单数据列表。

资金概况信息提取单元：配置用于利用账单数据列表运算统计获得包括资金信息和净资金流向的资金概况信息，其中，资金信息包括计算囤积额、转出总额和转入总额，并通过线索、人和组三个维度判断净资金流向。

交易对象信息提取单元：配置用于基于账号归属地规则统计账单数据列表中交易对象的区域分布和对应个数，基于姓名正则表达式获得交易对象的主体类型，从而得到交易对象信息。

交易规律信息提取单元：配置用于利用账单数据列表运算统计分析对象的交易方向信息、交易时段信息和摘要信息，获得交易规律信息。

敏感交易特征信息分析单元：配置用于利用资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息，获得分析对象的交易特征行为，通过比较交易特征行为与常规交易行为进而获得分析对象的敏感交易特征信息。

本申请提供的一种用于账单分析交易特征行为的方法和系统。利用账单数据列表运算获得包括资金信息和净资金流向的资金概况信息；基于账号归属地规则统计账单数据列表中交易对象的区域分布和对应个数，基于姓名正则表达式获得交易对象的主体类型，从而得到交易对象信息；利用账单数据列表运算统计分析对象的交易方向信息、交易时段信息和摘要信息，获得交易规律信息；利用资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息，获得分析对象的交易特征行为，通过比较交易特征行为与常规交易行为进而获得分析对象的敏感交易特征信息。该方案通过提取到账单交易特征行为，进行分析比较，便于快速获取分析对象的经济能力、交易习惯和资金流向。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是根据本申请实施例中的账单分析交易特征行为的方法的流程图；

图2是根据本申请实施例中的账单交易特征行为分析模型的框架图；

图3是根据本申请实施例中的用于按天统计囤积额的流程图；

图4是根据本申请实施例中的用于按月统计囤积额的流程图；

图5是根据本申请实施例中的净资金流向统计流程图；

图6是根据本申请实施例中的用于统计交易对象区域分布的流程图；

图7是根据本申请实施例中的用于分析交易对象主体类型的流程图；

图8是根据本申请实施例中的用于统计交易方向的流程图；

图9是根据本申请实施例中的用于提取摘要类型的流程图；

图10是根据本申请实施例中的用于展示资金信息的示意图；

图11是根据本申请实施例中的用于展示线索、人和组维度的示意图；

图12是根据本申请实施例中的用于账单分析交易特征行为的系统界面展示图；

图13是根据本申请实施例中的一种用于账单分析交易特征行为信息的系统的示意性结构框图；

图14适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请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。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了根据本申请实施例中的用于账单分析交易特征行为的方法的流程图。如图1所示，该方法包括获取账单数据列表，提取资金概况信息、交易对象信息、交易规律信息和分析敏感交易特征信息步骤。

在步骤S1中：利用从数据库提取到的账单数据进行清理和归一化处理，获得账单数据列表。

在该步骤中，从各银行和支付软件获取账单数据，并对获取到的账单数据进行清洗，转化为统一的标准格式和排序的账单数据，得到归一化的账单数据列表。

在步骤S2中：利用账单数据列表运算统计获得包括资金信息和净资金流向的资金概况信息，其中，资金信息包括计算囤积额、转出总额和转入总额，并通过线索、人和组三个维度判断净资金流向。

在该步骤中，通过计算囤积额、转出总额和转入总额对账单统计资金信息并结合线索、人和组三个维度思想对资金流向进行判定。

在步骤S3中：基于账号归属地规则统计账单数据列表中交易对象的区域分布和对应个数，基于姓名正则表达式获得交易对象的主体类型，从而得到交易对象信息。

在该步骤中，交易对象的地区信息来源于交易对象的银行卡归属地，无归属地信息则通过银行卡信息数据库计算出归属地，并统计同一个区域交易对象的个数、交易金额等交易信息。交易对象的主体类型通过比对可维护的公司名称数据库及姓名正则表达式判断为个人或者非个人主体，并统计交易对象为个人的交易主体的个数、交易金额等交易信息。

在步骤S4中：利用账单数据列表运算统计分析对象的交易方向信息、交易时段信息和摘要信息，获得交易规律信息。

在该步骤中，交易方向信息根据账单转入转出类型进行运算统计，交易时段信息，统计交易时间的日期、星期、时段属性分布，摘要信息为关键字数据管理统计，便于一眼查看资金来源及通途。

在步骤S5中：利用资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息，获得分析对象的交易特征行为，通过比较交易特征行为与常规交易行为进而获得分析对象的敏感交易特征信息。

在该步骤中，从提取到的资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息获得分析对象的交易特征行为，并与正常人群的交易特征行为以及分析对象的数据库中的历史账单数据进行相比较，从而获得敏感交易特征信息，便于快速获取分析对象的经济能力、交易规律和资金流向等信息。

在一些具体实施例中，线索表示为账号可以是包括银行卡账号、支付宝账号和微信账号等。线索使用者即为户主本人，一个户主可能有多个账号，多条线索。根据线索或人的某同一性质即可划分为组，组可以是由多个户主组合，也可由多个账号组成。

在一些具体实施例中，在S2步骤中以天或者月份为时间单位统计囤积额，具体计算公式如下：

囤积额=历史囤积额+转入总额-转出总额

其中，历史囤积额表示为上一个时间单位的囤积额，第一个时间单位的囤积额=转入总额-转出总额，转入总额表示为转入的全部交易金额的总和，转出总额表示为转出的全部交易金额的总和。囤积额的引入，可以系统且直观地表示账单数据的存储的正负值，便于获取分析对象的整体资金情况。

在一些具体实施例中，在S2步骤中三个维度分别对应表示为单个账号、单个户主和单个分组，净资金流向的具体计算公式如下：

净额=转入金额-转出金额

其中，净额表示为与每个交易对象资金往来净值，转入金额表示为交易对象向分析对象的转账金额，转出金额表示为分析对象向交易对象的转账金额，当净额数值为正数，则资金从交易对象流入分析对象；当净额数值为负数，则资金从分析对象流出交易对象；当净额为零，则分析对象为中转方。净额参数的引入有利于判断资金流向，同时采取线索、人和组三个维度分别从账号、户主和分组三个角度进行净额的统计计算，分析具体各维度资金的流向。

在一些具体实施例中，在S3步骤中的主体类型包括非个人和个人主体，通过对比公司名称数据库和姓名正则表达式判断交易对象的主体类型并统计对应交易金额总数。从交易对象的户名判断分析交易对象的主体类型，非个人主体可包括公司、机关单位和服务办事机构，从中可判断分析对象的日常交际和社交活动等信息。

在一些具体实施例中，在S4步骤中的交易时段信息包括统计工作日/节假日、星期和每日的交易数据，其中，统计工作日/节假日采用星期和法定节假日系统相结合的方法获取交易时段信息。一些特征经济类型的犯罪有时间规律性，根据统计分析对象的交易时段筛选可能存在不正常的交易行为。

在一些具体实施例中，在S4步骤中的摘要信息通过关键字数据库管理统计，摘要信息具体包括工资、股票、理财、保险、贷款、外汇、消费、现金和转账，用于区别资金的来源和用途。摘要是账单数据列表中重要的文字信息，可以直观体现该笔资金的用途和来源。

继续参考图2，其示出了根据本申请实施例中的用于账单交易特征行为分析模型的框架图。账单交易特征行为分析模型201包括统计资金概况信息202、提取交易对象信息203和提取交易规律204的步骤。

步骤202：统计资金概况信息。统计账单数据列表中的资金信息2021和净资金流向2022，并根据具体案件需要按月或者按天统计转入转出和囤积额。

步骤203：提取交易对象信息。通过分别提取交易对象的区域分布2031和主体类型2032，获得包括交易对象分布区域、对应区域的个数、交易对象主体类型分布。

步骤204：提取分析对象的交易规律。通过提取分析对象的交易方向信息2041、交易时段信息2042和摘要信息2043判断分析对象的交易规律。

在一些具体实施例中，净资金流向2022用于统计分析与每个交易对象的资金往来净额。所谓净额即是分析对象收到来自交易对象A的资金减去分析对象支付给交易对象A的资金即为分析对象与交易对象A的资金往来净额。依次，统计出分析对象与所有交易对象的资金往来净额。

在一些具体实施例中，区域分布2031包括省份分布和城市分布，交易对象对应的省市获取：账单数据中带有的银行卡归属地，解析银行卡归属地信息查找省市关键字，对比地区数据库。进一步分别统计各个省包含的交易对象个数或者各个城市包含的交易对象个数等信息。

在一些具体实施例中，主体类型2032包括个人和非个人类型，非个人类型包括公司、机关单位和服务机构等。进一步统计各主体类型交易对象个数和交易金额等信息。

在一些具体实施例中，交易方向信息2041主要是为了判断分析对象为资金接收方或者资金转出方还是中转方。根据银行账单的存取类型统计各个交易方向的交易对象个数、交易金额。

在一些优选的实施例中，交易方向定义为存取类型只有转入的为只进不出，存取类型只有转出的为只出不进，既有转入又有转出的为双向转账。在实际运算中，首先排除账单数据中存取类型非转入转出的数据，其次统计只进不出、只出不进、既转入又转出的三种交易方向的交易对手个数及对应的交易总额。

在一些具体实施例中，交易时段信息2042通过对交易时间的日期、星期、时段属性进行深入挖掘。提出三个方面的时段分布：节假日/工作日的时段分布；分星期的时段，每日时段。每个方面分别以交易次数、交易金额两个维度进行统计。

在一些优选的实施例中，节假日/工作日分布统计通过确定节假日、工作日，结合周末并对照调休情况数据库对比，得出每个交易日期是归属节假日或者工作日。进一步统计节假日、工作日的交易次数、交易总额等，获得分析对象的交易规律。

在一些优选的实施例中，时段分布统计通过得出交易时间归属于哪个时段。（先定义具体时段和时段名称，比如一天分为凌晨、上午、下午、晚上。）进一步统计各个时段下的交易次数、交易总额等，获得分析对象的交易规律。

在一些优选的实施例中，星期分布统计首先得出每个交易日期归属于一周的第几天，再进一步统计一周每天的交易次数、交易总额等，获得分析对象的交易规律。

在一些具体实施例中，摘要信息2043作为账单给出的重要信息，可以看出资金的来源与用途，比如工资收入，水电费缴款，大小额消费等。摘要作为备注文字描述，通常描述并不规范。因此可以构建摘要分布模型，以关键字数据库管理统计，将摘要归为工资、股票、理财、保险、贷款、外汇、消费、现金、转账和其他等几类目，在进一统计每个类目下的交易次数、交易总额等参数。

继续参考图3，其示出了根据本申请实施例中的用于按天统计交易概况的流程图。具体流程包括以下步骤：

步骤301：从账单数据库通过清洗和归一化处理获得账单数据列表A，计算相同日期的转入金额和转出金额，并按交易时间进行升序排列。

步骤302：设置一个日期变量作为当前日期dtCurrent；设置一个变量i指向账单数据列表A的第一条记录，设置三个容器分别存放同一天的转入金额、转出金额和囤积额。

步骤303：从账单数据列表A获取第i条记录信息表示为record，该记录交易日期表示为dtRecord。

步骤304：判断当前日期dtCurrent是否为空，若“是”，则设置当前日期dtCurrent等于记录交易日期dtRecord，继续执行步骤305；若“否”，则直接执行步骤305。

步骤305：判断当前日期dtCurrent是否大于记录交易日期dtRecord，当前日期dtCurrent小于或等于记录交易日期dtRecord时，直接执行步骤306；当前日期dtCurrent大于记录交易日期dtRecord时，设置i=i+1，执行步骤308。

步骤306：判断当前日期dtCurrent是否等于记录交易日期dtRecord，当前日期dtCurrent等于记录交易日期dtRecord时，输出第i条记录的转入金额、转出金额和囤积额存入对应容器；当前日期dtCurrent不等于记录交易日期dtRecord时，将该第i条记录record的转入金额和转出金额设置为0值，上一条囤积额保持原值，并存入对应容器，执行步骤307。

步骤307：将当前日期dtCurrent加一天后，重复执行步骤305判断。

步骤308：判断i是否满足i>数据列表A记录数，当判断为“否”，重复执行步骤303运算；当判断结果为 “是”，根据三个容器数据绘制表格及图形，结束运算流程。

继续参考图4，其示出了根据本申请实施例中的用于按月统计交易概况的流程图。具体流程包括以下步骤：

步骤401：从账单数据库通过清洗和归一化处理获得账单数据列表A，计算相同日期的转入金额、转出金额和囤积额，并按交易时间进行升序排列。

步骤402：设置四个变量，当前日期dtCurrent的年月、转入金额设置为dbIn=0、转出金额dbOut=0和囤积额dbAll=0，设置一个变量i指向账单数据列表A的第一条记录，设置四个容器分别存放当前年月、每月的转入金额、转出金额和囤积额。

步骤403：从账单数据列表A获取第i条记录信息表示为record，该记录交易日期表示为dtRecord。

步骤404：判断当前日期dtCurrent是否为空，若“是”，则设置当前日期dtCurrent等于记录交易日期dtRecord，继续执行步骤405；若“否”，则直接执行步骤405。

步骤405：判断是否满足第一条件“当前日期dtCurrent的年份小于记录交易日期dtRecord的年份”或者是否满足第二条件“当前日期dtCurrent的年份等于记录交易日期dtRecord的年份和当前日期dtCurrent的月份小于记录交易日期dtRecord的月份”，若“是”满足第一条件或者第二条件时，直接执行步骤407；若“否”，则直接执行步骤406。

步骤406：判断当前日期dtCurrent的年月是否等于记录交易日期dtRecord的年月，若“是”则dbIn、dbOut分别加上第i条记录对应的转入金额、转出金额；dbOwn=dbOwn+dbIn-dbOut，设置i=i+1，执行步骤408；若“否”，则执行步骤407。

步骤407：将dbIn、dbOut、dbAll都设置为0，并且设置当前日期dtCurrent的年月等于记录交易日期dtRecord的年月，设置i=i+1，执行步骤408。

步骤408：判断i是否满足i>数据列表A记录数，当判断为“否”，重复执行步骤403运算；当判断结果为“是”，根据四个容器数据绘制表格及图形，结束运算流程。

继续参考图5，其示出了根据本申请实施例中的净资金流向统计流程图。具体流程包括以下步骤：

步骤501：从账单数据库通过清洗和归一化处理获得账单数据列表A，提取交易方向为转入转出的数据，获得对方卡号、对方归属人、对方归属组，交易金额和交易方向。

步骤502：设置一个变量当前日期dtCurrent，设置一个变量i，初始化为0，并指向账单数据列表A的第一条记录，设置三个容器分别存放线索(对方卡号)、人（对方归属人）、组（对方归属组）及对应的净额。

步骤503：从数据列表A获取第i条记录，该记录的对方卡号CurCard、对方归属人CurPerson、对方归属组CurGroup,交易方向curDirection，交易金额curAmout。

步骤504：判断Cardmap是否存在curCard，若“否”，则将curCard加入Cardmap，继续执行步骤505；若“是”，则直接执行步骤505。

步骤505：判断Personmap是否存在curPerson，若“否”则将将curPerson加入Personmap，直接执行步骤506；若“是”，则直接执行步骤506。

步骤506：判断Groupmap是否存在curGroup，若“否”则将curGroup加入Groupmap，继续执行步骤507；若“是”，直接执行步骤507。

步骤507：判断curDirection是否等于转入，若“是”，则三组map中的当前项对应的金额=原有金额+curAount，设置i=i+1，执行步骤508；若“否”，则三组map的当前项对应的金额=原有金额-curAount，设置i=i+1，执行步骤508。

步骤508：判断i是否满足i>数据列表A记录数，当判断为“否”，重复执行步骤503运算；当判断结果为“是”，则统计排序分为金额为负数的为净转出和金额为正数的为净转入。每个map数据分为两个列表，净转出列表和净转入列表。其中，设置净转出列表为正序排列，净转入列表为倒序排列。并根据三组map数据绘制表格及图形，默认绘制人维度，可切换显示绘制其他维度。

继续参考图6，其示出了根据本申请实施例中的用于统计交易对象区域分布的流程图。具体流程包括以下步骤：

步骤601：从账单数据库通过清洗和归一化处理获得账单数据列表A，剔除其中重复交易账号和相同归属地信息。

步骤602：设置一个变量i指向数据列表A第一条记录，设置2个map：分别存放map<省份，省份个数>， map<城市，城市个数>。

步骤603：从账单数据列表A获取对方卡号归属地，并解析交易考好归属地文本和匹配地区数据库的省份。

步骤604：判断“地区数据库是否存在城市，在交易卡号归属地文本关键字出现”，若“否”直接执行步骤605；若“是”，则找到城市对应的省份，继续执行步骤606。

步骤605：判断“地区数据库是否存在省份，在对方卡号归属地文本关键字出现”，若“是”则该记录的省份，城市归为未知城市，执行步骤606；若“否”则省份、城市归为未知，执行步骤606。

步骤606：更新map<省份，省份个数>，map<城市，城市个数>，设置i=i+1，执行步骤607。

步骤607：判断i是否满足i>数据列表A记录数，当判断为“否”，重复执行步骤603运算；当判断结果为“是”，map<省份，省份个数>，map<城市，城市个数>绘制表格及图形，结束运算流程。

继续参考图7，其示出了根据本申请实施例中的用于分析交易对象主体类型的流程图。如图所示，从账单数据库通过清洗和归一化处理获得账单数据列表A，剔除其中重复交易账号和相同交易姓名。设置一个变量i指向数据列表A第一条记录，设置2个容器：分别公司个数和个人个数；从账单数据列表A获取第i条记录信息，判断交易姓名是否存在“公司”关键字，若判断结果为“是”，则判定为主体类型为公司，更新公司个数和个人个数；若判断结果为“否”，则继续判断交易姓名是否符合个人姓名正则表达式，符合为个人，否则为公司，更新公司个数和个人个数。设置i=i+1，判断i是否满足i>数据列表A记录数，当判断为“否”，重复执行从账单数据列表A获取第i条记录信息；当判断结果为“是”，根据更新的公司个数和个人个数绘制表格及图形绘制表格及图形，结束运算流程。

继续参考图8，其示出了根据本申请实施例中的用于统计交易方向的流程图。具体流程包括以下步骤：

步骤801：从账单数据库通过清洗和归一化处理获得账单数据列表A，包含交易号码、存取类型和交易金额。

步骤802：设置一个变量i指向数据列表A第一条记录，设置转入类型表示为二进制01、转出类型表示为二进制10和既有转入又有转出：表示为二进制11，同时设置一个结构structTrades包括交易卡号、交易方向Dicrection和交易金额amout，并设置一个列表存放structTrades。

步骤803：从数据列表A取第i条记录，获取交易卡号CurCardNum；交易方向CurDirection和交易金额CurAmout。

步骤804：判断账单数据列表中是否存在对应的交易号码的structTrades，若“是”，则structTrades. Dicrection=structTrades.Dicrection | CurDirection；structTrades.amout=structTrades.amout+ CurAmout；若原来的方向CurDirection是转入，当前的方向structTrades. Dicrection也是转入，则结果方向也是转入；若原来的方向structTrades. Dicrection是转入，当前的方向structTrades. Dicrection是转出，则结果是双向转账。并设置i=i+1，继续执行步骤805；若“否”，则新建一个结构structTrades；并设置新的structTrades.Dicrection=CurDirection且structTrades.amout=CurAmout结构加入列表，并设置i=i+1，继续执行步骤805。

步骤805：判断i是否满足i>数据列表A记录数，当判断为“否”，重复执行步骤803运算；当判断结果为“是”，则分别统计三种交易方向的交易卡号个数及交易总额，绘制表格及图形，结束运算流程。

继续参考图9，其示出了申请实施例中的用于提取摘要类型的流程图。具体流程包括以下步骤：

步骤901：从账单数据库通过清洗和归一化处理获得账单数据列表A，包含摘要信息和交易金额。

步骤902：设置一个变量i指向数据列表A第一条记录，设置2个map分别存放摘要类型及对应的金额和次数。

步骤903：从数据列表A取第i条记录。

步骤904：判断账摘要是否为空，若“是”，则设置i=i+1，继续执行步骤906；若“否”，则查找摘要关键字数据库，继续执行步骤905。

步骤905：判断找到对应的摘要类型，若“是”，则更新摘要类型及对应的金额和次数，设置i=i+1，继续执行步骤906；若“否”，则设置i=i+1，继续执行步骤906。

步骤906：判断i是否满足i>数据列表A记录数，当判断为“否”，重复执行步骤903运算；当判断结果为“是”，则分别统计三种交易方向的交易卡号个数及交易总额，绘制表格及图形，结束运算流程。

图10是根据本申请实施例中的用于展示资金信息的示意图。如图所示，交易总额表示为全部交易金额的总和，转入总额表示为存取类型为转入的全部交易金额的总和，支出总额表示为存取类型为转出的全部交易金额的总和。按天或者按月统计的收入额和转出额，并以时间为横坐标轴，总金额为纵坐标的条形图形式展示。按天或按月统计的囤积额，以时间为横坐标轴和总金额为纵坐标折线图形式展示，纵轴的正负方向分别表示转入额和转出额。从图中，可以直观表达全部时间的金额交易与囤积情况，并可拖动时间轴关注特定时间的交易金额。

图11是根据本申请实施例中的用于展示线索、人和组维度的示意图。如图所示，交易对象详情中，主要交易维度可分线索、人、组三个维度，同时，统计各维度下的交易对象的总额、次数、转入额、转出额、净额和单次最大转账金额并根据不同的颜色进行展示表示。该显示界面的参数支持点击隐藏和按金额升降序排列。具体横坐标表示金额，纵坐标表示每个维度下对应的交易对象详情。此外，对于各个分析模型的图表及交易对象详情的图表，均可溯源。点击各个分析模型的图表关注方面。一方面交易对象详情会展示对应的交易对象详情信息。另一方面，会以表格的形式展示原始的账单详情。同样的，点击交易对象详情的关注方面，也会以表格的形式展示对应的原始账单详情，以此进行溯源。

图12是根据本申请实施例中的用于账单分析交易特征行为的系统界面展示图。如图所示，该界面从上至下依次设置有交易概况、交易对象和交易规律。交易概况设置有总额具体细分转入和转出、净资金流向。交易对象设置有地域分布、类型分布和交易方向分布三个菜单栏。交易规律设置时段分布和摘要分类。具体时段分布包括工作日/节假日次数，工作日/节假日金额集中、星期次数分散，星期金额分散，时段次数分散和时段金额分布。摘要分类包括次数分散和金额分布。本发明操作简单，只需选中账号、人员和分组其中的一个维度，点击分析，即可展示图12所示的结果，分析效率高，经测试，十万条数据分析并展示的用时在3s内，实现了个人交易特征的自动化提取分析，可以有效地减轻侦查人员重复性的工作负担。

在一些具体实施例中，交易方向分布可以被设置于交易规律的下拉菜单，具体可以根据实际情况调整设置。

此外，本申请还提出了一种用于账单分析交易特征行为的系统。其中如图13所示，该账单分析交易特征行为系统130包括账单数据列表提取单元131、资金概况信息提取单元132、交易对象信息提取单元133、交易规律信息提取单元134和敏感交易特征信息分析单元135。通过账单数据列表提取单元131获得处理后的账单数据列表，然后分别经过资金概况信息提取单元132、交易对象信息提取单元133、交易规律信息提取单元134，提取分析对象的交易特征行为，并通过敏感交易特征信息分析单元135，获得分析对象的敏感交易特征信息。

下面参考图14，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统1400的结构示意图。图14示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图14所示，计算机系统1400包括中央处理单元（CPU）1401，其可以根据存储在只读存储器（ROM）1402中的程序或者从存储部分1408加载到随机访问存储器（RAM）1403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1403中，还存储有系统1400操作所需的各种程序和数据。CPU 1401、ROM 1402以及RAM 1403通过总线1404彼此相连。输入/输出（I/O）接口1405也连接至总线1404。

以下部件连接至I/O接口1405：包括键盘、鼠标等的输入部分1406；包括诸如、液晶显示器（LCD）等以及扬声器等的输出部分1407；包括硬盘等的存储部分1408；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1409。通信部分1409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1410也可以根据需要连接至I/O接口1405。可拆卸介质1411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1408。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1411被安装。在该计算机程序被中央处理单元（CPU）1401执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括账单数据列表提取单元、交易对象交易信息提取单元、主叫方交易信息提取单元和敏感交易特征信息分析单元。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，账单数据列表提取单元还可以被描述为“利用从数据库提取到的账单数据进行清理和归一化处理，获得账单数据列表”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：账单数据列表提取单元、资金概况信息提取单元、交易对象信息取单元、交易规律信息提取单元和敏感交易特征信息分析单元。其中，账单数据列表提取单元：配置用于利用从数据库提取到的账单数据进行清理和归一化处理，获得账单数据列表；资金概况信息提取单元：配置用于利用账单数据列表运算统计获得包括资金信息和净资金流向的资金概况信息，其中，资金信息包括计算囤积额、转出总额和转入总额，并通过线索、人和组三个维度判断净资金流向；交易对象信息提取单元：配置用于基于账号归属地规则统计账单数据列表中交易对象的区域分布和对应个数，基于姓名正则表达式获得交易对象的主体类型，从而得到交易对象信息；交易规律信息提取单元：配置用于利用账单数据列表运算统计分析对象的交易方向信息、交易时段信息和摘要信息，获得交易规律信息；敏感交易特征信息分析单元：配置用于利用资金概况信息、交易对象信息和交易规律信息，获得分析对象的交易特征行为，通过比较交易特征行为与常规交易行为进而获得分析对象的敏感交易特征信息。

以上描述仅为本申请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，本申请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。例如上述特征与本申请中公开的（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 (9)

1.一种用于账单分析交易特征行为的方法，其特征在于，该方法包括：

S1：利用从数据库提取到的账单数据进行清理和归一化处理，获得账单数据列表；

S2：利用所述账单数据列表运算统计获得包括资金信息和净资金流向的资金概况信息，其中，所述资金信息包括计算囤积额、转出总额和转入总额，并通过线索、人和组三个维度判断所述净资金流向，其中，所述线索表示为账号包括银行卡账号、支付宝账号和微信账号，根据线索或人的某同一性质划分为组，所述组为由多个户主组合或多个账号组成；

S3：基于账号归属地规则统计所述账单数据列表中交易对象的区域分布和对应个数，基于姓名正则表达式获得所述交易对象的主体类型，从而得到所述交易对象信息；

S4：利用所述账单数据列表运算统计分析对象的交易方向信息、交易时段信息和摘要信息，获得交易规律信息；以及

S5：利用所述资金概况信息、所述交易对象信息和所述交易规律信息，获得所述分析对象的交易特征行为，通过比较所述交易特征行为与常规交易行为进而获得所述分析对象的敏感交易特征信息，所述常规交易行为包括相似生活习惯、活动规律的正常人群的交易行为和所述分析对象在所述账单数据列表以外的交易行为。

2.根据权利要求1所述的一种用于账单分析交易特征行为的方法，其特征在于，所述账单数据列表包括所述分析对象的基本信息、交易信息和所述交易对象的基本信息，其中所述基本信息包括交易账号信息，户名信息和账户归属地，所述交易信息包括交易金额、交易时间、存取类型、所述摘要信息、交易方式和交易地点。

3.根据权利要求1所述的一种用于账单分析交易特征行为的方法，其特征在于，在所述S2步骤中以天或者月份为时间单位统计所述囤积额，具体计算公式如下：

囤积额=历史囤积额+转入总额-转出总额

其中，所述历史囤积额表示为上一个时间单位的囤积额，第一个时间单位的囤积额=转入总额-转出总额，转入总额表示为转入的全部交易金额的总和，转出总额表示为转出的全部交易金额的总和。

4.根据权利要求1所述的一种用于账单分析交易特征行为的方法，其特征在于，在所述S2步骤中所述三个维度分别对应表示为单个账号、单个户主和单个分组，所述净资金流向的具体计算公式如下：

净额=转入金额-转出金额

其中，净额表示为与每个交易对象资金往来净值，转入金额表示为交易对象向分析对象的转账金额，转出金额表示为分析对象向交易对象的转账金额，当净额数值为正数，则资金从交易对象流入分析对象；当净额数值为负数，则资金从分析对象流出交易对象；当净额为零，则分析对象为中转方。

5.根据权利要求1所述的一种用于账单分析交易特征行为的方法，其特征在于，在所述S3步骤中的所述主体类型包括非个人和个人主体，通过对比公司名称数据库和所述姓名正则表达式判断所述交易对象的主体类型并统计对应交易金额总数。

6.根据权利要求1所述的一种用于账单分析交易特征行为的方法，其特征在于，在所述S4步骤中的所述交易时段信息包括统计工作日/节假日、星期和每日的交易数据，其中，所述统计工作日/节假日采用星期和法定节假日系统相结合的方法获取所述交易时段信息。

7.根据权利要求1所述的一种用于账单分析交易特征行为的方法，其特征在于，在所述S4步骤中的所述摘要信息通过关键字数据库管理统计，所述摘要信息具体包括工资、股票、理财、保险、贷款、外汇、消费、现金和转账，用于区别资金的来源和用途。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

9.一种用于账单分析交易特征行为的系统，其特征在于，所述系统包括：

账单数据列表提取单元：配置用于利用从数据库提取到的账单数据进行清理和归一化处理，获得账单数据列表；

资金概况信息提取单元：配置用于利用所述账单数据列表运算统计获得包括资金信息和净资金流向的资金概况信息，其中，所述资金信息包括计算囤积额、转出总额和转入总额，并通过线索、人和组三个维度判断所述净资金流向；

交易对象信息提取单元：配置用于基于账号归属地规则统计所述账单数据列表中所述交易对象的区域分布和对应个数，基于姓名正则表达式获得所述交易对象的主体类型，从而得到所述交易对象信息；

交易规律信息提取单元：配置用于利用所述账单数据列表运算统计分析对象的交易方向信息、交易时段信息和摘要信息，获得交易规律信息；以及

敏感交易特征信息分析单元：配置用于利用所述资金概况信息、所述交易对象信息和所述交易规律信息，获得所述分析对象的交易特征行为，通过比较所述交易特征行为与常规交易行为进而获得所述分析对象的敏感交易特征信息，所述常规交易行为包括相似生活习惯、活动规律的正常人群的交易行为和所述分析对象在所述账单数据列表以外的交易行为。

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