结合时序异常检测与规则引擎的跨境资金流动实时合规监测方法与流程

本发明涉及计算机处理，特别是涉及一种结合时序异常检测与规则引擎的跨境资金流动实时合规监测方法。

背景技术：

1、随着我国跨境贸易、跨境投融资及数字跨境金融业务的快速发展，跨境资金流动呈现规模爆发式增长、交易场景碎片化、资金轨迹隐蔽化的发展态势。与此同时，地下钱庄洗钱、非法资金转移、虚假贸易套利等违法违规行为不断变异，衍生出“小额多笔、拆分流转、分时跨境、路径隐蔽”的新型特征，给跨境金融监管与合规风控带来严峻挑战。

2、当前，国内绝大多数金融机构及外汇监管辅助系统仍采用传统规则引擎驱动的合规监测模式，依托人工预设的合规规则、金额阈值、交易频次等静态条件进行筛查。该模式能够有效识别大额、显性的违规跨境交易。

3、然而，现有少数融合方案中，规则引擎与智能模型往往各自独立运行，缺乏双向互哺与迭代优化机制，无法形成自我进化的监测闭环，导致系统难以动态适配监管政策更新与违规模式演化。

4、因此，如何突破传统规则引擎的静态滞后局限，同时克服单一智能模型缺乏合规约束的缺陷，实现刚性合规校验与柔性智能识别的深度融合与双向协同，从而对动态、变异、隐蔽的跨境资金违规流动行为进行低延迟、低漏检、高精度的实时合规监测，是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为一种结合时序异常检测与规则引擎的跨境资金流动实时合规监测方法，包括以下步骤：

2、s01、获取实时跨境资金流动交易数据流，并对所述交易数据流进行预处理，以得到交易样本序列；

3、s02、将所述交易样本序列输入至动态合规规则引擎，执行刚性合规筛查，输出第一监测结果；

4、所述第一监测结果包括明确合规交易和明确违规交易；

5、s03、将所述第一监测结果输入至预训练的优化时序transformer异常检测模型，通过时序注意力机制提取交易数据的隐性时序特征，计算并输出异常评分，生成第二监测结果；

6、所述隐性时序特征至少包括交易时间间隔、金额波动率、交易频次变化及资金流转路径偏移；

7、s04、基于预设的融合协同机制，对所述第一监测结果与所述第二监测结果进行逻辑融合与分级决策，生成最终合规监测结果；

8、所述最终合规监测结果包括正常放行、规则违规告警及时序异常推送人工复核。

9、作为优选的，所述步骤s01中所述获取实时跨境资金流动交易数据流，包括：

10、s11、通过分布式消息队列实时接入链接网站以获取实时的跨境支付报文、结售汇流水及跨境投融资台账数据；

11、s12、对所述跨境支付报文、结售汇流水及跨境投融资台账数据进行多级缓存处理，按照交易主体id和时间戳建立分区索引，形成有序的原始数据流缓冲队列。

12、作为优选的，所述步骤s01中所述对所述交易数据流进行预处理，以得到交易样本序列，包括：

13、s13、从所述有序的原始数据流缓冲队列中提取交易数据集，按照预设的滑动窗口步长与窗口宽度进行时序切片；

14、s14、为每个切片生成固定长度的时序特征向量，所述时序特征向量中每个时间步对应一个交易记录或一个时间聚合单元；

15、s15、对缺失时间步采用前向填充或线性插值方式进行补齐，得到等间隔、等长度的交易样本序列。

16、作为优选的，所述步骤s02中执行刚性合规筛查，包括：

17、s21、提取所述交易数据集中的交易金额、交易时间、交易频次、收付双方主体信息及业务背景字段；

18、s22、将提取的字段依次输入至动态合规规则引擎的分层规则库中进行逐层匹配；

19、所述分层规则库至少包含监管底线规则层、机构内控规则层及动态适配规则层，其中监管底线规则层存储不可违反的强制性外汇监管规则，机构内控规则层存储金融机构内部风控规则，动态适配规则层存储基于历史违规数据生成的新型临时筛查规则；

20、s23、若交易数据命中任一规则层中的禁止性规则或超过预设的阈值条件，则立即判定为明确违规，记录命中的规则标识、违规类型及对应的合规依据，并终止后续规则匹配；

21、s24、若交易数据未命中任何禁止性规则且满足所有必要条件规则，则判定为明确合规，并将该交易数据标记为待输入时序异常检测引擎的数据。

22、作为优选的，所述步骤s02中执行刚性合规筛查还包括规则匹配加速与冲突消解过程，包括：

23、s25、在规则匹配前，根据交易数据的业务场景类型及主体信用等级，动态加载对应的规则子集，并对高频命中规则建立哈希索引缓存，以加速匹配过程；

24、s26、对于金额阈值类及频次阈值类规则，采用区间树数据结构进行范围匹配，将o(n)的线性扫描复杂度降低为o(logn)；

25、s27、当单条交易数据同时命中多条具有不同判定结果的规则时，调用规则冲突校验模块，按照预设的规则优先级权重表进行冲突消解；

26、其中，监管底线规则层的优先级高于机构内控规则层，机构内控规则层的优先级高于动态适配规则层，且高优先级规则的判定结果覆盖低优先级规则的判定结果；

27、s28、对于消解后仍存在逻辑矛盾的规则组合，将该交易数据标记为待人工复核并跳过自动判定，同时触发规则引擎的异常告警，提示维护人员检查规则库的一致性。

28、作为优选的，所述步骤s03中通过预训练的优化时序transformer异常检测模型提取隐性时序特征并输出异常评分，包括：

29、s31、将经规则引擎判定为明确合规的交易数据，按照预设的滑动窗口长度构建连续时序输入矩阵x=[x1,x2,...,xt]，其中每个时间步xt至少包含交易金额、交易频次、时间间隔及资金路径编码四个维度的特征向量；

30、s32、将所述时序输入矩阵x输入至transformer编码器，通过多头自注意力机制计算不同时间步之间的全局依赖关系，输出高维时序特征矩阵h；

31、s33、将所述高维时序特征矩阵h输入至时序注意力增强层，对各时间步的特征进行加权计算，增强异常波动时间步的特征表达，得到加权特征向量h'；

32、s34、将所述加权特征向量h'输入至全连接回归网络，计算当前交易序列相对于预构建的正常行为基准模型的马氏距离d，生成介于0至1之间的异常评分s。

33、作为优选的，所述步骤s34中生成异常评分s，包括：

34、s341、预先基于历史正常跨境资金流动交易数据，通过所述时序transformer异常检测模型提取正常时序特征分布，构建正常行为基准模型，所述基准模型包含各时间步的特征均值向量μ与协方差矩阵σ；

35、s342、对于实时交易序列的加权特征向量h'，计算其与正常行为基准模型之间的马氏距d；

36、s343、将所述马氏距离d通过sigmoid函数映射至0-1区间，得到异常评分s；

37、s344、根据所述异常评分s所处的阈值区间，输出对应的异常等级：

38、若s≤0.3则判定为正常交易，若0.3

39、作为优选的，所述步骤s04中所述基于预设的融合协同机制，对所述第一监测结果与所述第二监测结果进行逻辑融合与分级决策，生成最终合规监测结果，包括：

40、s41、将所述第一监测结果中的明确违规交易直接标记为违规告警并输出结果；

41、s42、针对所述第一监测结果中的明确合规交易，获取对应的异常评分，并按以下阈值规则进行分级：

42、若异常评分

43、若t1≤异常评分

44、若异常评分≥t2，判定为高度异常，推送至第二级紧急复核队列，并触发时序异常预警；

45、s43、接收人工复核返回的判定标签，所述标签包括：正常、违规、或专家研判；

46、s44、将确认为违规的交易数据作为负样本，对所述时序transformer异常检测模型进行增量训练；

47、将确认为违规且未被规则引擎命中的交易行为，自动提取其时序特征模式并生成新规则，经冲突校验后动态写入规则引擎的分层规则库。

48、本发明至少具有以下有益效果：

49、1、在跨境资金合规监测领域实现刚性合规校验与柔性智能异常识别的深度耦合。规则引擎严格遵循外汇监管政策，保障监测结果的可解释性与合规依据；时序transformer异常检测模型采用多尺度滑动窗口对跨境资金时序数据进行分段采样，并通过时序注意力增强层对不同时间节点及交易特征分配差异化权重，以精准捕捉拆分转账、分时跨境、夜间异常交易等隐性时序违规行为。

50、2、通过引入规则引擎个时序transformer模型识别进行结合，从而快速低数据进行分析、判断，从而快速分析数据，从而使得使监测系统能够动态适配监管政策更新与违规模式演化，具备极强的业务扩展性与长期技术生命力。

51、3、通过规则冲突校验模块保障了规则库的统一性与严谨性，通过监管底线规则层确保了所有监测结果具备明确的合规依据，克服了单一智能模型可解释性差、无法直接作为执法依据的缺陷。