CN112508702A - 资金流向分析方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

资金流向分析方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种资金流向分析方法、装置、电子设备及介质，应用于数据分析技术领域。本申请可实现更加高效、准确的资金流向分析，可避免了将某段时间内该贷款账户下所有转出交易都作为贷款后的资金流出来分析。

Description

资金流向分析方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本申请涉及数据分析技术领域，具体而言，本申请涉及一种资金流向分析方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
资金流向分析方法通常被应用于金融行业。例如，银行给某用户放了一笔贷款，想知道用户的贷款资金流向何处。对流向他行的情况，后续可以挖掘潜在用户进行营销，以便有效增加资金留存率；对流向我行的情况，后续可以进行风险分析判断，挖掘疑似风险用户行为。
目前，资金流向分析主要是通过查看用户的交易明细，然后人为识别出该笔贷款发放之后，资金流向哪些公司或者个人。随着数据量的增多，该方法非常耗人力且效率低下。也有利用知识图谱的技术去监测资金去向，即把某时间段内该贷款账户下全部转出交易都作为贷款后的资金流出，事实上并非每笔转出交易金额都是来自贷款发放。
因此，需要一种更加高效、准确的资金流向分析技术。
发明内容
本申请提供一种资金流向分析方法、装置、电子设备及介质，实现了更加高效、准确的资金流向分析，避免了将某段时间内该贷款账户下所有转出交易都作为贷款后的资金流出来分析。本申请采用的技术方案如下：
第一方面，提出一种资金流向分析方法，该方法包括：
步骤S201：针对某次放款的资金流向数据x0，x1，x2，...，xm(0≤m)，计算该次放款到下次放款前每笔交易的状态转移变动率：
Figure BDA0002831100900000011
其中，x0为该次放款金额，
xi(1≤i≤m)为放款后的第i笔交易金额，
xi(0≤i≤m)为正时，第i笔交易为转入交易，反之，第i笔交易为转出交易，
m为该次放款到下次放款前全部交易笔数；
步骤S202：判断该次放款的最佳交易笔数序号k：
若第i笔交易的状态转移变动率为0或最接近0(＜0.05)，则k＝i，若直到该次放款后的最后一笔交易，状态转移变动率仍≥0.05；以及
步骤S203：确定该次放款的有效资金流向数据：x0，x1，x2，...，xk。
可选地，该方法还包括：在计算所述状态转移变动率之前，剔除该次放款的所述资金流向数据中的除了本次放款外的其他转入交易数据。
可选地，该方法还包括：在剔除所述其他转入交易数据之后且在计算所述状态转移变动率之前，按照时间顺序升序排列所述资金流向数据。
可选地，该方法还包括：对所述有效资金流向数据进行风险分析，以挖掘疑似风险用户行为。
第二方面，提供了一种资金流向分析方法，其中，对特定用户的包含多次放款的资金流向数据一起进行以上任一资金流向分析方法。
第三方面，提供了一种资金流向分析装置，该装置包括：
计算装置301，用于针对某次放款的资金流向数据x0，x1，x2，...，xm(0≤m)，计算该次放款到下次放款前每笔交易的状态转移变动率：
Figure BDA0002831100900000021
其中，x0为该次放款金额，
xi(1≤i≤m)为放款后的第i笔交易金额，xi为正时，第i笔交易为转入交易，反之，第i笔交易为转出交易，
m为该次放款到下次放款前全部交易笔数；
判断装置302，用于判断该次放款的最佳交易笔数序号k：
若第i笔交易的状态转移变动率为0或最接近0(＜0.05)，则k＝i，若直到该次放款后的最后一笔交易，状态转移变动率仍≥0.05；以及
确定装置303，用于确定该次放款的有效资金流向数据：x0，x1，x2，...，xk。
可选地，该装置还包括：剔除装置，用于在计算所述状态转移变动率之前，剔除该次放款的所述资金流向数据中的除了本次放款外的其他转入交易数据。
可选地，该装置还包括：排序装置，用于在剔除所述其他转入交易数据之后且在计算所述状态转移变动率之前，按照时间顺序升序排列所述资金流向数据。
第四方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行第一方面或第二方面所示的资金流向分析方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行第一方面或第二方面所示的资金流向分析方法。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例所应用于的贷款账户资金实际流向图；
图2为本申请实施例的一种资金流向分析方法的流程示意图；
图3为本申请实施例的一种资金流向分析装置的结构示意图；
图4为本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，各实施例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例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
某金融机构给用户发放信用贷款后，通常，需对每笔信贷资金的流向进行识别分析。图1示出了本申请实施例可应用于的贷款账户资金实际流向图。如图1所示，
Figure BDA0002831100900000042
是对账户Zh1的第z笔放款，账户Zh1分别向账户ZhX、ZhY和ZhZ进行了转出交易。
本申请实施例提供了一种资金流向分析方法，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S201，针对某次放款的资金流向数据x0，x1，x2，...，xm(0≤m)，根据以下公式计算本次放款到下次放款前每笔交易的状态转移变动率Indexi：
Figure BDA0002831100900000041
其中，x0为这次放款的金额。
其中，xi(1≤i≤m)为放款后的第i笔交易金额。
当xi为正时，说明第i笔交易为转入交易，反之，说明第i笔交易为转出交易。因此，放款的金额x0恒为正数。
其中，m为本次放款到下次放款前全部交易笔数。
表1为根据本申请的实施例的某账户Zh1在连续两次放款后的资金流向数据，并根据步骤S201对这些资金流向数据计算相应的状态转移变动率。
表1 账户Zh1于2020年3-4月的资金流向数据及状态转移变动率
Figure BDA0002831100900000051
表2为根据本申请的实施例的某账户Zh2在连续三次放款后的资金流向数据，并根据步骤S201对这些资金流向数据计算相应的状态转移变动率。
表2 账户Zh2于2020年3-5月的资金流向数据及状态转移变动率
Figure BDA0002831100900000052
Figure BDA0002831100900000061
步骤S202：根据步骤S201中所计算的状态转移变动率Indexi判断本次放款的最佳交易笔数序号k。
如果放款后第i笔转出交易的状态转移变动率等于或者最接近0且小于0.05，那么本次放款的最佳交易笔数序号k＝i。如果放款后直到最后一笔交易，每笔交易的状态转移变动率都不符合以上条件，即，每笔交易的状态转移变动率都大于0.05，则取最后一笔交易的序号m为最佳交易笔数序号k。
步骤S203：根据步骤S202所判断的最佳交易笔数序号k来确定本次放款的有效资金流向数据：x0，x1，x2，...，xk。也就是说，将放款后的k次交易视为与本次放款有关的资金变动，而剔除了第k笔交易后的其他交易数据。
表3为根据本申请的实施例的根据步骤S202和S203对上表2中的账户Zh2的数据进行处理后得到的有效资金流向数据。
表3 账户Zh2于2020年3-5月的有效资金流向数据
Figure BDA0002831100900000062
Figure BDA0002831100900000071
可选地，在计算状态转移变动率的步骤S201之前，剔除本次放款的资金流向数据中的除了本次放款外的其他转入交易数据。这是因为，这些转入数据一般不被视为要关注的与本次放款有关的资金流出。
可选地，在剔除所述其他转入交易数据的步骤之后且在计算所述状态转移变动率的步骤S201之前，按照时间顺序升序排列经剔除其他转入交易数据的资金流向数据。
可选地，对步骤S203中所确定的有效资金流向数据进行风险分析，以挖掘疑似风险用户行为。
对于本申请实施例，实现了更加高效、准确的资金流向分析，避免了将某段时间内该贷款账户下所有转出交易都作为贷款后的资金流出来分析。
图3为本申请实施例提供的一种资金流向分析装置，该装置30包括计算装置301、判断装置302和确定装置303。
其中，计算装置301、用于针对某次放款的资金流向数据x0，x1，x2，…，xm(0≤m)，计算本次放款到下次放款前每笔交易的状态转移变动率：
Figure BDA0002831100900000081
其中，x0为这次放款的金额。
其中，xi(1≤i≤m)为放款后的第i笔交易金额。
当xi为正时，说明第i笔交易为转入交易，反之，说明第i笔交易为转出交易。因此，放款的金额x0恒为正数。
其中，m为本次放款到下次放款前全部交易笔数。
判断装置302用于根据计算装置301所计算的状态转移变动率Indexi判断本次放款的最佳交易笔数序号k。
如果放款后第i笔转出交易的状态转移变动率等于或者最接近0且小于0.05，那么本次放款的最佳交易笔数序号k＝i。如果放款后直到最后一笔交易，每笔交易的状态转移变动率都不符合以上条件，即，每笔交易的状态转移变动率都大于0.05，则取最后一笔交易的序号m为最佳交易笔数序号k。
确定装置303用于根据判断装置302所判断的最佳交易笔数序号k来确定本次放款的有效资金流向数据：x0，x1，x2，...，xk。也就是说，将放款后的k次交易视为与本次放款有关的资金变动，而剔除了第k笔交易后的其他交易数据，
可选地，资金流向分析装置30还包括剔除装置。剔除装置用于在计算状态转移变动率的计算装置301之前，剔除本次放款的资金流向数据中的除了本次放款外的其他转入交易数据。这是因为，这些转入数据一般不被视为要关注的与本次放款有关的资金流出。
可选地，资金流向分析装置30还包括排序装置。排序装置用于在剔除所述其他转入交易数据之后且在计算所述状态转移变动率之前，按照时间顺序升序排列所述资金流向数据。
对于本申请实施例，实现了更加高效、准确的资金流向分析，避免了将某段时间内该贷款账户下所有转出交易都作为贷款后的资金流出来分析。
本实施例的资金流向分析装置可执行本申请上述实施例中提供的任何一种资金流向分析方法，其实现原理相类似，此处不再赘述。
本申请实施例提供了一种电子设备，如图4所示，图4所示的电子设备40包括：处理器401和存储器403。其中，处理器401和存储器403相连，如通过总线402相连。进一步地，电子设备40还可以包括收发器404。需要说明的是，实际应用中收发器404不限于一个，该电子设备40的结构并不构成对本申请实施例的限定。其中，处理器401应用于本申请实施例中，用于实现图3中的计算装置301、判断装置302和确定装置303的功能。收发器404包括接收机和发射机。
处理器401可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器401也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线402可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线402可以是PCI总线或EISA总线等。总线402可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器403可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器403用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器401来控制执行。处理器401用于执行存储器403中存储的应用程序代码，以图3所示实施例提供的资金流向分析装置的功能。
本申请实施例提供了一种电子设备适用于上述资金流向分析方法的实施例。在此不再赘述。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中所示的资金流向分析方法。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质适用于上述资金流向分析方法的实施例。在此不再赘述。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种资金流向分析方法，其特征在于，包括：
步骤S201：针对某次放款的资金流向数据x0，x1，x2，...，xm(0≤m)，计算该次放款到下次放款前每笔交易的状态转移变动率：
Figure FDA0002831100890000011
其中，x0为该次放款金额，
xi(1≤i≤m)为放款后的第i笔交易金额，
xi(0≤i≤m)为正时，第i笔交易为转入交易，反之，第i笔交易为转出交易，
m为该次放款到下次放款前全部交易笔数；
步骤S202：判断该次放款的最佳交易笔数序号k：
若第i笔交易的状态转移变动率为0或最接近0(＜0.05)，则k＝i，若直到该次放款后的最后一笔交易，状态转移变动率仍≥0.05；以及
步骤S203：确定该次放款的有效资金流向数据：x0，x2，x2，...，xk。
2.根据权利要求1所述的资金流向分析方法，其特征在于，还包括：
在计算所述状态转移变动率之前，剔除该次放款的所述资金流向数据中的除了本次放款外的其他转入交易数据。
3.根据权利要求2所述的资金流向分析方法，其特征在于，还包括：
在剔除所述其他转入交易数据之后且在计算所述状态转移变动率之前，按照时间顺序升序排列所述资金流向数据。
4.根据权利要求1所述的资金流向分析方法，其特征在于，还包括：
对所述有效资金流向数据进行风险分析，挖掘疑似风险用户行为。
5.一种资金流向分析方法，其特征在于，对特定用户的包含多次放款的资金流向数据一起进行根据权利要求1至4中任一项所述的资金流向分析方法。
6.一种资金流向分析装置，其特征在于，包括：
计算装置301，用于针对某次放款的资金流向数据x0，x1，x2，...，xm(0≤m)，计算该次放款到下次放款前每笔交易的状态转移变动率：
Figure FDA0002831100890000021
其中，x0为该次放款金额，
xi(1≤i≤m)为放款后的第i笔交易金额，xi为正时，第i笔交易为转入交易，反之，第i笔交易为转出交易，
m为该次放款到下次放款前全部交易笔数；
判断装置302，用于判断该次放款的最佳交易笔数序号k：
若第i笔交易的状态转移变动率为0或最接近0(＜0.05)，则k＝i，若直到该次放款后的最后一笔交易，状态转移变动率仍≥0.05；以及
确定装置303，用于确定该次放款的有效资金流向数据：x0，x1，x2，...，xk。
7.根据权利要求6所述的资金流向分析装置，其特征在于，还包括：
剔除装置，用于在计算所述状态转移变动率之前，剔除该次放款的所述资金流向数据中的除了本次放款外的其他转入交易数据。
8.根据权利要求7所述的资金流向分析装置，其特征在于，还包括：
排序装置，用于在剔除所述其他转入交易数据之后且在计算所述状态转移变动率之前，按照时间顺序升序排列所述资金流向数据。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1至5中任一项所述的资金流向分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述权利要求1至5中任一项所述的资金流向分析方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113421066A (zh) * 2021-07-15 2021-09-21 郑州工程技术学院 基于数据跟踪模型监测学校财务资金流向的方法

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