(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 202210747731.7 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 胡婧　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 王云晓 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 合规揽储的监测方法、 装置、 电子设备及计 算机存储介质 (57)摘要 本申请提供一种合规揽储的监测方法、 装 置、 电子设备及计算机存储介质， 可应用于人工 智能领域、 大数据领域或金融领域， 该方法包括： 对银行所有的存款账户进行分析， 得到至少一个 目标客户的信息； 针对每一个银行员工， 对银行 员工的信息数据进行特征提取， 得到员工账户交 易属性和员工业务操作属性； 将目标客户的信息 与银行员工的员工账户交易属性和员工业务操 作属性进行关联， 得到目标数据； 将目标数据输 入至银行合规揽储行为二分类模 型中， 输出得到 二分类结果； 其中， 二分类结果为目标数据是否 存在异常； 银行合规揽储行为二 分类模型由训练 样本数据对二分类模型进行训练得到。 从而严格 监测排查高息揽储行为， 加强合规管理， 降低银 行合规风险。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115099948 A 2022.09.23 CN 115099948 A 1.一种合 规揽储的监测方法， 其特 征在于， 包括： 对银行所有的存款账户进行分析， 得到至少一个目标客户的信 息； 其中， 所述目标客户 为在月末、 季末、 年末有大额存款资金流向的客户； 针对每一个银行员工， 对所述银行员工的信息数据进行特征提取， 得到员工账户交易 属性和员工业务操作属性； 其中， 所述员工账户交易属 性至少包括交易时间、 交易金额、 交 易间隔时间、 交易方向和账户余额； 所述员工业务操作属 性包括业务种类、 业务涉及金额、 业务办理对象、 业 务办理时间、 交易方向和涉及凭证数量； 将所述目标客户的信息与所述银行员工的员工账户交易属性和员工业务操作属性进 行关联， 得到目标 数据； 将所述目标数据输入至银行合规揽储行为二分类模型中， 输出得到二分类结果； 其中， 所述二分类结果为所述目标数据是否存在异常； 所述银行合规揽储行为二分类模型由至少 一个训练样本数据对二分类模型进行训练得到； 所述训练样本数据包括训练样本客户的信 息、 训练样本员工的员工账户交易属性和员工业务操作属性以及所述训练样本数据的真实 二分类结果。 2.根据权利要求1所述的监测方法， 其特征在于， 所述对银行所有的存款账户进行分 析， 得到至少一个目标客户的信息， 包括： 以所有涉及存款业务的银行网点维度， 获取每个所述银行网点的存款客户的资金流 向； 将在月末、 季末、 年末有大额存款资金流向的客户， 确定为目标客户。 3.根据权利要求1所述的监测方法， 其特征在于， 所述针对每一个银行员工， 对所述银 行员工的信息数据进行 特征提取， 得到员工账户交易属性和员工业 务操作属性， 包括： 针对每一个银 行员工， 获取 所述银行员工的账户交易 流水数据和业 务操作数据； 对所述银行员工的账户交易流水数据和业务操作数据进行清洗、 归一化、 降噪， 得到处 理获得数据； 对所述处 理获得数据进行 特征提取， 得到员工账户交易属性和员工业 务操作属性。 4.根据权利要求1所述的监测方法， 其特征在于， 所述银行合规揽储行为二分类模型的 构建方法， 包括： 构建训练样本集； 其中， 所述训练样本集中至少包括一个训练样本数据； 所述训练样本 数据包括训练样本客户的信息、 训练样本员工的员工账户交易属性和员工业务操作属性以 及所述训练样本数据的真实二分类结果； 将所述训练样本客户的信 息、 训练样本员工的员工账户交易属性和员工业务操作属性 输入至二分类模型中， 得到所述训练样本数据的预测二分类结果； 利用所述训练样本数据的预测二分类结果与所述训练样本数据的真实二分类结果之 间的误差对所述二分类模型中的参数进行调整， 直至所述训练样本数据的预测二分类结果 与所述训练样本数据的真实二分类结果之 间的误差满足预设的收敛条件， 将所述二分类模 型作为银 行合规揽储行为二分类模型。 5.根据权利要求1所述的监测方法， 其特征在于， 所述将所述目标数据输入至银行合规 揽储行为二分类模型中， 输出 得到二分类结果之后， 还 包括： 若所述二分类结果表明所述目标数据存在异常， 则按照预设的风险概率公式计算得到权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115099948 A 2所述目标 数据在特定场景 下的违规 风险值； 若所述违规 风险值超过阈值， 则生成风险预警信息 。 6.一种合 规揽储的监测装置， 其特 征在于， 包括： 分析单元， 用于对银行所有的存款账户进行分析， 得到至少一个目标客户的信息； 其 中， 所述目标客户为在月末、 季末、 年末有大额存款资金流向的客户； 特征提取单元， 用于针对每一个银行员工， 对所述银行员工的信 息数据进行特征提取， 得到员工账户交易属 性和员工业务操作属 性； 其中， 所述员工账户交易属 性至少包括交易 时间、 交易金额、 交易间隔时间、 交易方向和账户余额； 所述员工业务操作属 性包括业务种 类、 业务涉及金额、 业 务办理对象、 业 务办理时间、 交易方向和涉及凭证数量； 关联单元， 用于将所述目标客户的信 息与所述银行员工的员工账户交易属性和员工业 务操作属性进行关联， 得到目标 数据； 第一输入单元， 用于将所述目标数据输入至银行合规揽储行为二分类模型中， 输出得 到二分类结果； 其中， 所述二分类结果为所述目标数据是否存在异常； 所述银行合规揽储行 为二分类模型由至少一个训练样本数据对二分类模型进行训练得到； 所述训练样本数据包 括训练样本客户的信息、 训练样本员工的员工账户交易属性和员工业务操作属性以及所述 训练样本数据的真实二分类结果。 7.根据权利要求6所述的监测装置， 其特 征在于， 所述分析 单元， 包括： 第一获取单元， 用于以所有涉及存款业务的银行网点维度， 获取每个所述银行网点的 存款客户的资金流向； 确定单元， 用于将在月末、 季末、 年末有大额存款资金流向的客户， 确定为目标客户。 8.根据权利要求7 所述的监测装置， 其特 征在于， 所述特 征提取单元， 包括： 第二获取单元， 用于针对每一个银行员工， 获取所述银行员工的账户交易流水数据和 业务操作数据； 预处理单元， 用于对所述银行员工的账户交易流水数据和业务操作数据进行清洗、 归 一化、 降噪， 得到处 理获得数据； 特征提取子单元， 用于对所述处理获得数据进行特征提取， 得到员工账户交易属性和 员工业务操作属性。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序； 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个处理器 实现如权利要求1至 5中任一所述的合 规揽储的监测方法。 10.一种计算机存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1至 5中任一所述的合 规揽储的监测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115099948 A 3