(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211171234.3 (22)申请日 2022.09.24 (71)申请人 江苏智器云大 数据科技有限公司 地址 210012 江苏省南京市雨 花台区宁双 路19-11号云密城G幢1 1楼 (72)发明人 吕志军　崔潇潇　钟麒　 (74)专利代理 机构 江苏苏源律师事务所 3258 8 专利代理师 刘林 (51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06F 16/26(2019.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 16/25(2019.01) (54)发明名称 一种基于图数据的洗钱团伙发现方法及系 统 (57)摘要 本发明提供一种基于图数据的洗钱团伙发 现方法及系统， 方法对金融交易数据清洗后转换 为直观形象的图数据， 在此基础上生成客户风险 画像， 并由系统生成反洗钱行为综合分析报告； 相应的执行该方法的系统包括数据导入模块、 数 据清洗模块、 数据转换模块、 数据统计模块、 团伙 关联分析模块、 报告生成模块。 本发明方法及系 统能够对不同数据源资金交易数据进行快速处 理， 实现异常资金交易情况的快速分析并输出报 告， 并通过图表进行可视化呈现快速直观地显示 洗钱行为研判结果， 方法的推广使用能够有效打 击金融领域洗钱犯罪问题。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 115511629 A 2022.12.23 CN 115511629 A 1.一种基于图数据的洗钱团伙发现方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1， 将资金交易数据从数据源导入； 步骤S2， 对资金交易数据进行清洗； 步骤S3， 将步骤S2处 理后的数据转换为图数据； 步骤S4， 将步骤S3形成的图数据进行团伙关联分析； 步骤S5， 将步骤S2处 理后的数据进行多维度统计分析及可视化， 形成客户风险画像； 步骤S6， 将步骤S4关联分析所得到的存在洗钱行为的可疑账户， 结合步骤S5所得客户 风险画像信息生成洗钱行为综合分析报告。 2.根据权利要求1所述的一种基于图数据的洗钱团伙发现方法， 其特征在于， 所述步骤 S1中数据源 包括金融数据库、 数据文件。 3.根据权利要求1所述一种基于图数据的洗钱团伙发现方法， 其特征在于， 所述步骤S2 中对资金交易数据进行清洗的步骤为： 步骤S21， 将相同的交易 流水数据进行去重处 理； 步骤S22， 删除缺少关键信息的脏数据； 步骤S23， 对资金交易数据的时间、 金额数据字段转 化为符合要求的标准格式； 步骤S24， 将数据源中具有相同含义的字段映射到系统中统一的字段。 4.根据权利要求1所述的一种基于图数据的洗钱团伙发现方法， 其特征在于， 所述步骤 S3中的数据转换步骤为： 步骤S31， 构建实体 ‑链接‑属性模型； 步骤S32， 构建模板映射， 将对应的字段映射关系保存为map ping文件； 步骤S33， 将步骤S2 清洗后的数据结合map ping文件数据进行转 化， 生成图数据。 5.根据权利要求1所述的一种基于图数据的洗钱团伙发现方法， 其特征在于， 所述步骤 S4中团伙关联分析步骤为： 步骤S41， 通过搜索， 得到交易 流水中每 个交易主体账户交易金额前N的交易对手账户； 步骤S42， 若某个交易主体账户存在一样的交易对手账户， 则团伙关联 数+1； 步骤S43， 当交易关联数大于某个预先设定阈值， 则认为该交易主体账户存在洗钱行 为。 6.根据权利要求1所述的一种基于图数据的洗钱团伙发现方法， 其特征在于， 所述步骤 S5中的多维度统计 分析包括交易对手统计 分析、 交易趋势统计 分析、 交易渠道统计分析、 交 易备注统计分析、 交易时间分布、 交易IP统计 分析、 交易对手地域分析、 资金流向分析、 交易 对手关联分析。 7.执行如权利要求1所述的一种基于图数据的洗钱团伙发现方法的系统， 其特征在于， 系统由数据导入模块、 数据 清洗模块、 数据转换模块、 数据统计模块、 团伙关联分析模块、 报 告生成模块组成。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115511629 A 2一种基于图数据的洗钱团伙发现方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及 一种基于图数据的洗钱团伙发现方法及系统， 属于金 融大数据及可视 化技术领域。 背景技术 [0002]随着经济水平的发展， 金融领域犯罪问题愈发突出， 洗钱行为呈现出不断上升的 趋势， 严重影响金融体系的安全和金融机构的信誉。 而金融领域的交易信息形成海量的资 金交易数据， 成为了金融机构在打击洗钱行为过程中提取关键线索的痛点， 这些关键线索 的提取方法多为人工进 行处理， 处理过程十 分繁琐， 且很容易出现错误， 耗费大量人力和时 间， 导致效率低下。 因此， 提供一种快速有效的洗钱团伙发现方法显得十分重要。 [0003]金融领域现有的反洗钱方法多通过数据表单中行列数据进行查询统计， 然后进行 人工整合分析的方法， 这种方法需要进 行多次的数据查询， 效率低下， 且无法实现交易数据 的深度挖掘， 难以分析 出团伙反洗钱行为。 发明内容 [0004]本发明针对金 融领域反洗钱行为分析过程中人工整合统计效率低下， 洗钱行为的 侦测方法繁琐易错、 精度较低而无法及时有效地发现洗钱团伙并予以打击的问题， 提出一 种基于图数据的洗钱团伙发现方法及系统。 [0005]技术方案 [0006]一种基于图数据的洗钱团伙发现方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： [0007]步骤1， 将资金交易数据从数据源导入； [0008]步骤2， 对资金交易数据进行清洗； [0009]步骤3， 将步骤2处 理后的数据转换为图数据； [0010]步骤4， 将步骤3形成的图数据进行团伙关联分析； [0011]步骤5， 将步骤2处 理后的数据进行多维度统计分析及可视化， 形成客户风险画像； [0012]步骤6， 将步骤4关联分析所得到的存在洗钱行为的可疑账户， 结合步骤5所得客户 风险画像信息生成洗钱行为综合分析报告。 [0013]进一步地， 步骤1中数据源 包括金融数据库、 数据文件。 [0014]进一步地， 步骤2中对资金交易数据进行清洗的步骤为： [0015]步骤21， 将相同的交易 流水数据进行去重处 理； [0016]步骤22， 删除缺少关键信息的脏数据； [0017]步骤23， 对资金交易数据的时间、 金额数据字段转 化为符合要求的标准格式； [0018]步骤24， 将数据源中具有相同含义的字段映射到系统中统一的字段。 [0019]进一步地， 步骤3中的数据转换步骤为： [0020]步骤31， 构建实体 ‑链接‑属性模型； [0021]步骤32， 构建模板映射， 将对应的字段映射关系保存为map ping文件；说　明　书 1/3 页 3 CN 115511629 A 3