(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 202210598420.9 (22)申请日 2022.05.28 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 文广明　田鸥　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 陈倩倩 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/2457(2019.01) G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/08(2012.01) (54)发明名称 一种数据分析方法、 装置、 计算机设备及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例提供了一种数据分析方法、 装 置、 计算机设备及存储介质， 应用于金融科技领 域， 方法包括： 获取离岸客户在目标银行的行内 数据、 外部 数据和公共数据； 利用行内数据、 外部 数据包括的第一风险名单以及公共数据包括的 第二风险名单更新股权穿透图， 得到更新后的股 权穿透图； 在根据更新后的股权穿透图确定离岸 客户为第一类客户时， 获取离岸客户的目标交易 行为特征集合和离岸客户的控股数据； 调用离岸 客户分类模 型以根据目标交易行为特征集合、 控 股数据和公共数据包括的离岸客户的注册经营 信息分类得到离岸客户的类别。 采用本申请， 可 以提升识别离岸客户类别的准确性。 本申请涉及 区块链技术， 所述的数据可通过区块链网络获 取。 权利要求书3页 说明书18页 附图3页 CN 115292380 A 2022.11.04 CN 115292380 A 1.一种数据分析 方法， 其特 征在于， 包括： 获取离岸客户在目标银行的行内数据、 外部数据和公共数据； 所述外部数据包括国际 服务商数据， 所述国际服务商数据包括国际服务商提供 的第一风险名单和股权穿透图， 所 述公共数据包括 其它机构提供的第二 风险名单和所述离岸客户的注 册经营信息； 利用所述行内数据、 所述第一风险名单以及所述第二风险名单更新所述股权穿透 图， 得到更新后的股权穿透图； 在根据所述更新后的股权穿透图确定所述离岸客户为第 一类客户时， 获取所述离岸客 户的目标交易行为特 征集合和所述离岸客户的控股数据； 调用离岸客户分类模型以根据 所述目标交易行为特征集合、 所述离岸客户的控股数据 和所述离岸客户的注 册经营信息对所述离岸客户进行分类， 得到所述离岸客户的类别。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述行内数据包括历史交易行为数据、 尽 调信息和 开户信息， 所述利用所述行内数据、 所述第一风险名单以及所述第二风险名单更 新所述股权穿透图， 得到更新后的股权穿透图， 包括： 对所述历史交易行为数据进行实体识别， 得到与 所述离岸客户存在交易关系的目标企 业的标识信息； 对所述历史交易行为数据进行关系抽取， 得到所述离岸客户与 所述目标企业之间的交 易关系； 对所述历史 交易行为数据进行属性抽取， 得到所述离岸客户的交易属性信息； 对所述尽调信 息和所述开户信 息进行属性抽取， 得到所述离岸客户的第 一企业属性信 息； 根据所述第一风险名单以及所述第二风险名单生成指示所述离岸客户是否为异常对 象名单客户和指示所述离岸客户是否为可疑客户的标签以作为所述离岸客户的第二企业 属性信息； 根据所述目标企业的标识信息、 所述离岸客户与所述目标企业之间的交易关系、 所述 离岸客户的交易属性信息、 所述离岸客户的第一 企业属性信息以及所述离岸客户的第二 企 业属性信息更新所述股权穿透图， 得到更新后的股权穿透图。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 若根据所述更新后的股权穿透图确定所述离岸客户为异常对象名单客户、 所述离岸客 户与异常对象名单企业之 间的关系满足预设条件、 所述离岸客户的交易行为不符合规范或 所述离岸客户可疑， 则确定所述离岸客户为第二类客户； 若根据所述更新后的股权穿透图确定所述离岸客户的企业类型为目标类型， 则确定所 述离岸客户为第三类客户； 若所述离岸客户不为所述第 二类客户且不为所述第 三类客户， 则确定所述离岸客户为 第一类客户。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 调用交易类规则以根据所述更新后的股权穿透图判断所述离岸客户的交易行为是否 符合规范； 所述交易类规则包括 根据离岸客户的交易属性信息设置的判断规则； 和/或， 调用静态信 息类规则以根据 所述更新后的股权穿透图判断所述离岸客户是否可疑， 所 述静态信息类规则包括 根据离岸客户的企业属性信息设置的判断规则； 和/或，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115292380 A 2调用可疑名单类规则以根据所述更新后的股权穿透图判断所述离岸客户是否可疑。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取多个样本客户中每个样本客户的历史交易行为数据、 所述每个样本客户的控股数 据和所述每 个样本客户的注 册经营信息； 根据所述每个样本客户的历史交易行为数据处理得到所述每个样本客户的交易行为 特征集合， 所述交易行为特 征集合包括多个交易行为特 征； 对所述每个样本客户的交易行为特征集合进行特征筛选， 得到所述每个样本客户的子 交易行为特征集合， 所述子交易行为特征集合包括至少一个用于区分所述每个样本客户所 属类别的交易行为特 征； 利用所述每个样本客户的子交易行为特征集合、 所述每个样本客户的控股数据和所述 每个样本客户的注册经营信息训练初始的深度学习模型， 得到训练后的深度学习模型以作 为离岸客户分类模型， 所述目标交易行为特征集合为所述离岸客户的子交易行为特征集 合。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述每个样本客户的历史交易行 为数据处 理得到所述每 个样本客户的交易行为特 征集合， 包括： 根据所述每个样本客户的历史交易行为数据统计所述样本客户在多个时间窗口中每 个时间窗口 的交易行为数据以及 在多个频次窗口中每 个频次窗口 的交易行为数据； 通过第一离散型函数以及第一连续型函数对所述样本客户在所述每个时间窗口的交 易行为数据进行处 理， 得到所述样本客户在所述每 个时间窗口对应的交易行为特 征； 通过第二离散型函数以及第二连续型函数对所述样本客户在所述每个频次窗口的交 易行为数据进行处 理， 得到所述样本客户在所述每 个频次窗口对应的交易行为特 征； 构建所述每个样本客户的交易行为特征集合， 所述交易行为特征集合包括所述样本客 户在所述每个时间窗口对应的交易行为特征以及所述样本客户在所述每个频次窗口对应 的交易行为特 征。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取 所述离岸客户的控股数据， 包括： 根据所述更新后的股权穿透图确定所述离岸客户的控股的公司数量和/或所述离岸客 户的法定代 表人控股的公司数量； 将所述离岸客户的控股的公司数量和/或所述离岸客户的法定代表人控股的公司数量 确定为所述离岸客户的控股数据。 8.一种数据分析装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取离岸客户在目标银行的行内数据、 外部数据和公共数据； 所述外部 数据包括国际服务商 数据， 所述国际服务商 数据包括国际服务商提供的第一风险名单和股 权穿透图， 所述 公共数据包括其它机构提供的第二风险名单和所述离岸客户的注册经营信 息； 更新模块， 用于利用所述行内数据、 所述第一风险名单以及所述第二风险名单更新所 述股权穿透图， 得到更新后的股权穿透图； 所述获取模块， 还用于在根据 所述更新后的股权穿透图确定所述离岸客户为第 一类客 户时， 获取 所述离岸客户的目标交易行为特 征集合和所述离岸客户的控股数据； 分类模块， 用于调用离岸客户分类模型以根据所述目标交易行为特征集合、 所述离岸权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115292380 A 3