金融交易欺詐風險防范方法、裝置及計算機可讀存儲介質制造方法及圖紙

本發明專利技術涉及安全監控技術，揭露了一種金融交易欺詐風險防范方法、裝置及計算機可讀存儲介質，該方法包括：預存多個標準交易操作流程中的關聯特征以形成多個關聯特征庫；獲取當前交易操作流程中的多個特征信息；將所述多個特征信息串成一條數據鏈；將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息；對所述異常信息進行分析以找到所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點；根據所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點形成風險反饋信息。

Methods, Devices and Computer Readable Storage Medium for Preventing Fraud Risk in Financial Transactions

【技術實現步驟摘要】
金融交易欺詐風險防范方法、裝置及計算機可讀存儲介質
本專利技術涉及金融交易領域，具體涉及一種金融交易欺詐風險防范方法、裝置及計算機可讀存儲介質。
技術介紹
金融交易是指涉及機構單位金融資產所有權變化的所有交易，包括金融債權和負債的產生和清償。金融交易中，一個機構單位一方面會形成或處置金融資產，抵消以后體現金融資產的凈獲得；另一方面會發生和清償債務，抵消以后體現負債凈發生，金融交易工具包括債券和股票，其中，債券是指由債券購買者承購的或因銷售產品而擁有的、可在金融市場上交易并代表一定債權的書面證明。包括政府債券、金融債券、企業債券、商業票據、支付固定收入但不提供法人企業殘余價值分享權的優先股等。在金融交易過程中存在證券經營機構、證券登記、清算機構及證券發行人或者發行代理人等在證券發行、交易及其相關活動中誘騙投資者買賣證券以及其他違背客戶真實意愿、損害客戶利益的行為。
技術實現思路
本專利技術提供一種金融交易欺詐風險防范方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于減少金融交易的欺詐風險。為實現上述目的，本專利技術提供一種金融交易欺詐風險防范方法，應用于電子裝置，所述方法包括：預存多個標準交易操作流程中的關聯特征以形成多個關聯特征庫；獲取當前交易操作流程中的多個特征信息；將所述多個特征信息串成一條數據鏈；將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息；對所述異常信息進行分析以找到所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點；根據所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點形成風險反饋信息。可選地，所述方法還包括：根據所述異常信息中的瑕疵及所述風險隱患點產生報警信息。可選地，所述將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息的步驟包括：從所述數據鏈的一組數據中提取關于表達該組數據的特征式，形成該組數據的總體特征；從所述數據鏈的其它組數據中繼續提取關于表達所述其它組數據的特征式，形成其它組數據的總體特征，以形成總體特征集；將所述總體特征集與所述關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息。可選地，根據如下公式計算以提取所述特征式：提取特征參數的原始向量組(F1，F2，···，Fm)，m小于或等于9，提取矩陣為：其中原始向量F1蘊含信息量最多，具有最大方差，稱為第一主成分，F2、…、Fm依次遞減，分別稱為第二主成分、…、第m主成分?？蛇x地，所述獲取當前交易操作流程中的多個特征信息的步驟包括：運用關聯識別原理，基于流程式記賬方式把所述多個特征信息的多組數據串成該條數據鏈。本專利技術還提供一種電子裝置，所述電子裝置包括處理器、存儲器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的金融交易欺詐風險防范程序，所述金融交易欺詐風險防范程序被所述處理器執行時實現如下步驟：預存多個標準交易操作流程中的關聯特征以形成多個關聯特征庫；獲取當前交易操作流程中的多個特征信息；將所述多個特征信息串成一條數據鏈；將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息；對所述異常信息進行分析以找到所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點；根據所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點形成風險反饋信息。可選地，所述金融交易欺詐風險防范程序還可被所述處理器執行時實現如下步驟：根據所述異常信息中的瑕疵及所述風險隱患點產生報警信息?？蛇x地，所述將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息的步驟包括：從所述數據鏈的一組數據中提取關于表達該組數據的特征式，形成該組數據的總體特征；從所述數據鏈的其它組數據中繼續提取關于表達所述其它組數據的特征式，形成其它組數據的總體特征，以形成總體特征集；將所述總體特征集與所述關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息?？蛇x地，根據如下公式計算以提取所述特征式：提取特征參數的原始向量組(F1，F2，···，Fm)，m小于或等于9，提取矩陣為：其中原始向量F1蘊含信息量最多，具有最大方差，稱為第一主成分，F2、…、Fm依次遞減，分別稱為第二主成分、…、第m主成分。此外，為實現上述目的，本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有金融交易欺詐風險防范程序以實現上述的金融交易欺詐風險防范方法的步驟。有益效果在于：本專利技術提供的金融交易欺詐風險防范方法、裝置及計算機可讀存儲介質通過預存多個標準交易操作流程中的關聯特征以形成多個關聯特征庫，將當前交易操作流程中的多個特征信息與關聯特征庫中的信息進行對比分析而識別當前交易操作流程中的異常信息，并根據所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點形成風險反饋信息，從而減少金融交易的欺詐風險。附圖說明圖1是本專利技術所述金融交易欺詐風險防范方法的流程示意圖；圖2是本專利技術一實施例提供的電子裝置的內部結構示意圖；圖3是本專利技術一實施例提供的電子裝置中金融交易欺詐風險防范程序的模塊示意圖。本專利技術目的的實現、功能特點及優點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。具體實施方式應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本專利技術，并不用于限定本專利技術。本專利技術提供一種金融交易欺詐風險防范方法。參照圖1所示，為本專利技術一實施例提供的金融交易欺詐風險防范方法的流程示意圖。該方法可以由一個裝置執行，該裝置可以由軟件和/或硬件實現。在本實施例中，所述金融交易為證券交易。在本實施例中，金融交易欺詐風險防范方法包括：S101，預存多個標準交易操作流程涉及到關聯特征以形成多個關聯特征庫；例如，在股票交易操作流程中的賬號信息、股票代碼信息、股票數量、購買時間、委托人信息等等關聯特征，將所述關聯特征歸集并形成關聯特征庫；S102，獲取當前交易操作流程中的多個特征信息；例如，在股票交易操作流程中的賬號信息、股票代碼信息、股票數量、購買時間、委托人信息等等特征信息；S103，將所述多個特征信息串成一條數據鏈；例如可以以報表流程式的方式記錄，并按時間先后順序排列；例如多個特征信息可能在不同的時間段產生的，交易操作流程按時間段分成不同部分，剛開始例如包括賬戶登錄時間，帳號信息，購買股票時，有股票代碼信息、股票數量、購買時間，或者還包括委托人信息，后面還包括端口或服務器信息等等；S104，將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息；這個異常信息是指與關聯特征庫相比少了一些特征信息，或者是多了一些特征信息；不管少了一些信息還是多了一些信息，都被認定為異常，從而可以杜絕一些欺詐信息而使金融交易誤操作；S105，對所述異常信息進行分析以找到所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點；S106，根據所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點形成風險反饋信息。在上述方法中，將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息并根據所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點形成風險反饋信息，從而減少金融交易的欺詐風險。進一步地，所述方法還包括：根據所述異常信息中的瑕疵及所述風險隱患點產生報警信息；產生報警信息，并將所述報警信息發送給報警裝置(圖未示)進行報警。可選地，所述將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息的步驟包括：從所述數據鏈的一組數據中提取關于表達該組數據的特征式，形成該組數據的總體特征；從所述數據鏈的其它組數據中繼續提取關于表達所述其它組數據的特征式，形成其它組本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種金融交易欺詐風險防范方法，應用于電子裝置，其特征在于，所述方法包括：預存多個標準交易操作流程中的關聯特征以形成多個關聯特征庫；獲取當前交易操作流程中的多個特征信息；將所述多個特征信息串成一條數據鏈；將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息；對所述異常信息進行分析以找到所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點；根據所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點形成風險反饋信息。

【技術特征摘要】
1.一種金融交易欺詐風險防范方法，應用于電子裝置，其特征在于，所述方法包括：預存多個標準交易操作流程中的關聯特征以形成多個關聯特征庫；獲取當前交易操作流程中的多個特征信息；將所述多個特征信息串成一條數據鏈；將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息；對所述異常信息進行分析以找到所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點；根據所述異常信息中的瑕疵及風險隱患點形成風險反饋信息。2.根據權利要求1所述的金融交易欺詐風險防范方法，其特征在于，所述方法還包括：根據所述異常信息中的瑕疵及所述風險隱患點產生報警信息。3.根據權利要求1所述的金融交易欺詐風險防范方法，其特征在于，所述將所述數據鏈與對應的關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息的步驟包括：從所述數據鏈的一組數據中提取關于表達該組數據的特征式，形成該組數據的總體特征；從所述數據鏈的其它組數據中繼續提取關于表達所述其它組數據的特征式，形成其它組數據的總體特征，以形成總體特征集；將所述總體特征集與所述關聯特征庫的信息對比以識別所述數據鏈中的異常信息。4.根據權利要求3所述的金融交易欺詐風險防范方法，其特征在于，根據如下公式計算以提取所述特征式：提取特征參數的原始向量組(F1，F2，···，Fm)，m小于或等于9，提取矩陣為：其中原始向量F1蘊含信息量最多，具有最大方差，稱為第一主成分，F2、…、Fm依次遞減，分別稱為第二主成分、…、第m主成分。5.根據權利要求1所述的金融交易欺詐風險防范方法，其特征在于，所述獲取當前交易操作流程中的多個特征信息的步驟包括：運用關聯識別原理，基于流程式記賬方式把所述多個特征信息的多組數據串成該條數據鏈。6.一種電子裝置，其特征在于，所述電子裝置包括處理器、存儲器，所述存...

【專利技術屬性】
技術研發人員：錢秋明，
申請(專利權)人：平安證券股份有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44