反洗钱的风险评估方法和装置、存储介质、电子装置与流程

本发明实施例涉及反洗钱领域，具体而言，涉及一种反洗钱的风险评估方法和装置、存储介质、电子装置。

背景技术：

1、随着全球金融一体化的深入发展和金融科技的广泛应用，洗钱犯罪手段呈现出高度的隐蔽化、复杂化、跨域化和智能化特征。因此，对反洗钱监测有效性的要求与日俱增。

2、相关技术中，依赖基于规则匹配或单一统计特征的模型，对单笔交易、单个账户或单一时间窗口内的异常行为进行静态分析，实现反洗钱监测。

3、然而，相关技术的方式存在无法准确评估全链路的洗钱风险的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种反洗钱的风险评估方法和装置、存储介质、电子装置，以至少解决无法准确评估全链路的洗钱风险的问题。

2、根据本技术实施例的一方面，提供了一种反洗钱的风险评估方法，方法包括：获取来自多个数据源的交易数据，并根据所述交易数据确定异常对象；基于预先构建的知识图谱对所述异常对象的交易行为进行识别，以确定所述异常对象是否存在符合所述知识图谱的识别节点的洗钱行为，其中，所述知识图谱包括用于识别洗钱行为的识别节点以及交易主体的实体节点；在确定所述异常对象存在符合所述知识图谱的识别节点的洗钱行为的情况下，根据所述知识图谱中的实体节点以及交易关系边确定所述异常对象的交易全链路，其中，所述知识图谱中的实体节点通过所述交易关系边连接；采用预先构建的风险量化模型确定所述异常对象的交易全链路的风险评分，以确定所述异常对象存在洗钱行为的风险。

3、在一个示例性的实施例中，方法还包括：收集多个数据源的交易数据，其中，所述多个数据源包括实时消息队列、离线数据库、外部数据库、其他非结构化数据源；将所述交易数据进行标准化以及剔除敏感信息后，与所述交易数据对应的实体相关联；将多个交易主体作为实体节点，根据所述多个交易主体之间的交易数据构建交易关系边，所述多个交易主体之间通过所述交易关系边连接；从反洗钱知识库中获取洗钱全链路的多个洗钱阶段、每个所述洗钱阶段包括的多种洗钱方式、每个所述洗钱方式对应的多个洗钱指标；基于所述多个洗钱阶段构建与所述洗钱阶段一一对应的战术节点、基于每个所述洗钱阶段包括的多种洗钱方式构建与所述洗钱方式一一对应的技术节点、基于每个所述洗钱方式对应的多个洗钱指标构建与所述洗钱指标一一对应的指标节点，其中，所述识别节点包括所述战术节点、所述技术节点、所述指标节点；将所述洗钱阶段的战术节点与所述洗钱阶段包括的多种洗钱方式的技术节点通过边连接、将所述洗钱方式的技术节点与所述洗钱方式对应的多个洗钱指标的指标节点通过边连接；基于多个所述实体节点以及多个所述识别节点构建所述知识图谱。

4、在一个示例性的实施例中，所述基于预先构建的知识图谱对所述异常对象的交易行为进行识别，以确定所述异常对象是否存在符合所述知识图谱的识别节点的洗钱行为，包括：在所述知识图谱中定位所述异常对象对应的异常实体节点；依次采用所述知识图谱中的各个指标节点对所述异常实体节点的交易行为进行分析，确定所述异常实体节点是否符合至少一个洗钱指标；在确定所述异常实体节点符合至少一个洗钱指标的情况下，根据符合的洗钱指标的第一指标节点确定与所述第一指标节点连接的第一技术节点；根据所述异常实体节点符合的第一指标节点的置信度以及所述第一指标节点的权重，确定所述异常实体节点是否符合所述第一技术节点对应的洗钱方式；在确定所述异常实体节点符合所述第一技术节点对应的洗钱方式的情况下，根据所述第一技术节点确定与所述第一技术节点连接的第一战术节点；根据所述异常实体节点符合的第一技术节点的激活度以及所述第一技术节点的权重，确定所述异常实体节点是否符合所述第一战术节点对应的洗钱阶段；在确定所述异常实体节点符合所述第一战术节点对应的洗钱阶段的情况下，根据所述第一战术节点对应的洗钱阶段、所述第一技术节点对应的洗钱方式、所述第一指标节点对应的洗钱指标，确定所述异常实体节点的洗钱行为。

5、在一个示例性的实施例中，所述在确定所述异常对象存在符合所述知识图谱的识别节点的洗钱行为的情况下，根据所述知识图谱中的实体节点以及交易关系边确定所述异常对象的交易全链路，包括：根据所述异常实体节点符合的所述第一战术节点对应的洗钱阶段以及所述洗钱全链路，确定下一洗钱阶段；根据所述下一洗钱阶段，确定与所述下一洗钱阶段对应的第二战术节点、与所述第二战术节点对应的第二技术节点、与所述第二技术节点对应的第二指标节点；根据所述异常实体节点连接的交易关系边确定多个候选实体节点；根据所述多个候选实体节点确定多个异常搜索方向；基于所述第二指标节点、所述第二技术节点、所述第二战术节点分别对所述多个异常搜索方向上的候选实体节点进行验证；将与所述第二指标节点、所述第二技术节点、所述第二战术节点匹配度最高的异常搜索方向作为所述异常对象的交易全链路。

6、在一个示例性的实施例中，所述方法还包括：根据所述多个异常搜索方向分别与所述异常实体节点的关联度以及所述多个异常搜索方向的预估风险评分，确定所述多个异常搜索方向的搜索价值度；根据所述多个异常搜索方向的搜索价值度确定所述多个异常搜索方向的搜索优先级、以及剔除搜索价值度低于阈值的异常搜索方向；按照所述搜索优先级对于未被剔除的异常搜索方向进行递归搜索，以确定所述异常搜索方向与所述第二指标节点、所述第二技术节点、所述第二战术节点的匹配度。

7、在一个示例性的实施例中，所述采用预先构建的风险量化模型确定所述异常对象的交易全链路的风险评分，以确定所述异常对象存在洗钱行为的风险，包括：确定所述异常对象的交易全链路上的各个实体节点分别对应的指标节点的置信度；根据所述各个实体节点分别对应的指标节点的置信度以及每个指标节点的权重，确定所述各个实体节点分别对应的指标风险；根据所述各个实体节点分别对应的指标风险确定所述各个实体节点分别对应的技术节点的激活度；根据所述各个实体节点分别对应的技术节点的激活度以及每个技术节点的权重，确定所述各个实体节点分别对应的技术风险；根据所述各个实体节点分别对应的技术风险，分别评估所述各个实体节点存在洗钱行为的风险。

8、在一个示例性的实施例中，所述方法还包括：根据所述各个实体节点分别对应的技术风险确定所述交易全链路对应的战术节点的完成度；根据所述交易全链路对应的战术节点的完成度以及每个所述战术节点的权重，确定所述交易全链路中的各个洗钱阶段对应的战术风险；根据所述各个洗钱阶段对应的战术风险，评估所述交易全链路存在洗钱行为的风险。

9、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种反洗钱的风险评估装置，包括：

10、数据获取模块，用于获取来自多个数据源的交易数据，并根据所述交易数据确定异常对象；

11、识别模块，用于基于预先构建的知识图谱对所述异常对象的交易行为进行识别，以确定所述异常对象是否存在符合所述知识图谱的识别节点的洗钱行为，其中，所述知识图谱包括用于识别洗钱行为的识别节点以及交易主体的实体节点；

12、链路确定模块，用于在确定所述异常对象存在符合所述知识图谱的识别节点的洗钱行为的情况下，根据所述知识图谱中的实体节点以及交易关系边确定所述异常对象的交易全链路，其中，所述知识图谱中的实体节点通过所述交易关系边连接；

13、风险评估模块，用于采用预先构建的风险量化模型确定所述异常对象的交易全链路的风险评分，以确定所述异常对象存在洗钱行为的风险。

14、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述反洗钱的风险评估方法。

15、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的反洗钱的风险评估方法。

16、上述反洗钱的风险评估方法，首先获取来自多个数据源的交易数据，并根据交易数据确定异常对象，从而解决了传统系统中数据孤岛问题，确保了输入数据的全面性和实时性，使得能够捕捉到跨渠道、跨时间的复杂交易行为。接着，基于预先构建的知识图谱对异常对象的交易行为进行识别，以确定异常对象是否存在符合知识图谱的识别节点的洗钱行为，利用标准化的amltrix框架将非结构化的反洗钱知识转化为机器可执行的图谱模型，实现了从单一规则匹配向基于知识驱动的语义识别的转变，提高了对新型洗钱手法的识别能力。在确定异常对象存在符合知识图谱的识别节点的洗钱行为的情况下，根据知识图谱中的实体节点以及交易关系边确定异常对象的交易全链路，完整还原洗钱行为的生命周期，解决了跨阶段、跨机构洗钱行为难以被串联识别的技术难题。最后，采用预先构建的风险量化模型确定异常对象的交易全链路的风险评分，以确定异常对象存在洗钱行为的风险，从而通过全链路的风险评估，提高了反洗钱监测的准确性。