(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 202210931716.8 (22)申请日 2022.08.04 (71)申请人 赵松涛 地址 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街 道海创科技中心4 号楼4楼40 5室 (72)发明人 赵松涛　 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 基于云计算的金融大数据自动化智能分析 控制系统及方法 (57)摘要 本发明公开了基于云计算的金融大数据自 动化智能分析控制系统及方法， 属于数据自动化 分析控制领域； 通过对不同监测时段内账户的交 易数据进行联立整合获取监估值， 基于监估值来 对账户交易的整体情况进行分析并分类得到目 标对象和非目标对象， 通过分类可以对不同交易 风险的账户进行差异化的自动分析； 通过金融软 件进行金融交易信息源的监测统计， 基于通话方 面的数据来为金融大数据自动化智能分析提供 可靠的数据支撑， 通过将通话方面的风险权重与 后续的交易转账方面的数据进行联立整合， 实现 了从不同维度来实现金融大数据自动化智能分 析以及控制； 本发明用于解决现有方案中金融大 数据自动化分析以及控制的整体效果不佳的技 术问题。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 115271926 A 2022.11.01 CN 115271926 A 1.基于云计算的金融大数据自动 化智能分析控制系统， 其特征在于， 包括金融后端； 金 融后端包 含账户评估 模块、 行为挖掘模块和分析控制模块； 账户评估 模块用于对目标对象进行筛 选， 包括： 在预设的监测时段内， 获取各个账户的交易情况实时监测得到交易监测数据， 交易监 测数据包含账户不同时刻的收款金额、 收款次数、 打款账户、 出款金额、 出款次数和出款账 户； 对交易监测数据进行特征提取和标记计算 时， 获取监测时段对应的时段权重并标记为 SQ； 分别将监测时段内的收款金额、 收款次数、 出款金额和出款次数 标记为SJ、 SC、 CJ和C C； 获取打款账户和出款账户并进行风险性评估来获取对应的风险权 重并标记为DQ和CQ； 提取标记 的各项数据的数值并进行联立， 通过公式计算获取账户对应的监估值JG； 该 公式为： 式中， j1、 j2为不同的比例系数， 且0＜j1＜j2， 根据监估值JG对对应账户进行分类时， 将大于监估阈值的监估值JG对应的账户设定为目标对象， 同时将该 账户的监控次数加一； 行为挖掘模块用于对监测的金融监测集中的信 息源数据进行预处理和挖掘， 得到数据 挖掘集； 分析控制模块用于根据数据挖掘集对标记对象的金融行为进行追踪， 得到数据追踪 集， 并根据数据追踪集对标记对象的金融行为进行动态控制。 2.根据权利要求1的基于云计算的金融大数据自动化智能分析控制系统， 其特征在于， 进行风险性评估的步骤 包括： 分别将打款账户和出款账户与预构建的风险数据库中标记的黑名单账户进行匹配， 若 打款账户或者出款账户属于风险数据库中标记的黑名单账户， 则将打款账户或者出款账户 对应的风险标签设定为 一级； 若打款账户或者出款账户属于首次交易， 则将打款账户或者出款账户对应的风险标签 设定为二级； 若打款账户或者出款账户属于非首次交易或者公开账户， 则将打款账户或者出账账户 对应的风险标签设定为 三级； 一级标签、 二级标签和三级标签对应的交易风险依次降低， 且分别关联一个对应的风 险权重。 3.根据权利要求1的基于云计算的金融大数据自动化智能分析控制系统， 其特征在于， 对金融监测集中的信息源数据进行 预处理和挖掘， 包括： 对金融监测集中的信息源数据进行 特征提取和标记； 获取通话方的通话类型， 设定不同的通话类型均对应一个不同的通话类型值， 将获取 的通话类型与所有的通 话类型进行匹配获取对应的通 话类型值； 将通话类型值与预设的通话类型阈值进行匹配， 若通话类型值大于通话类型阈值， 则 将对应的通话类型标签设置为 1； 否则， 则将对应的通话类型标签 设置为0； 以及将通话类型 标签标记为TL。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115271926 A 24.根据权利要求3的基于云计算的金融大数据自动化智能分析控制系统， 其特征在于， 统计通话时长并与预设的通话时长阈值进行匹配， 若通过时长大于通过时长阈值， 则将对 应的通话时长标签 设置为1， 否则， 将对应的通话时长标签设置为0； 以及将通话时长标签标 记为TS； 分别获取通话类型标签和通话时长标签对应的通话类型权重和通话时长权重并分别 标记为T1和T2； 对标记的各项数据之间的关系进行挖掘并分析， 得到数据 挖掘集。 5.根据权利要求4的基于云计算的金融大数据自动化智能分析控制系统， 其特征在于， 对标记的各项数据之间的关系进行挖掘并分析， 包括： 提取标记的各项数据对应的数值并通过公式WG＝T1 ×TL+T2×TS进行计算联立得到挖 关值WG； 根据挖关值WG对通话对象的潜在金融风险进行分析时， 将挖关值WG与预设 的挖关 阈值WGY进行匹配评估。 6.根据权利要求5的基于云计算的金融大数据自动化智能分析控制系统， 其特征在于， 若挖关值 WG＜挖关阈值 WGY， 则判定通 话对象的潜在金融风险低并生成风低信号； 若挖关阈值WGY≤挖关值WG≤挖关阈值WGY*k％， k为大于一百的实数， 则判定通话对象 的潜在金融风险中等并生成风中信号， 根据风中信号将通话对象的身份标识进行一级风险 标记； 若挖关值WG＞挖关阈值WGY*k％， 则判定通话对象的潜在金融风险高并生成风 高信号， 根据风高信号将通 话对象的身份标识进行二级风险标记； 风低信号、 风中信号和一级风险标记、 风高信号和二级风险标记构成数据 挖掘集。 7.根据权利要求1的基于云计算的金融大数据自动化智能分析控制系统， 其特征在于， 根据数据 挖掘集对标记对象的金融行为进行追踪， 包括： 根据数据挖掘集中的风中信号和风高信号在预设的追踪时段内对通话对象的金融行 为进行追踪； 在预设的追踪时段内， 获取通话对象的转账金额和转账账户； 提取转账金额的数值并 标记为ZJ； 获取转账 账户对应的风险权 重并标记为FQ； 获取不同级别风险标记对应的风险权重JQ； 将标记的各项数据进行联立并通过公式JK ＝JQ×(g1×ZJ+g2×FQ)计算获取交控值JK； 式中， g1和g2均为不同的比例系数且1＜g1＜ g2。 8.根据权利要求7的基于云计算的金融大数据自动化智能分析控制系统， 其特征在于， 将大于交控阈值的交控值对应的交易判定为风险交易并生成控制指令； 将不大于交控阈值 的交控值对应的交易判定为正常交易并生成提示指 令； 交控值与控制指令和提示指令构成 数据追踪集。 9.根据权利要求1的基于云计算的金融大数据自动化智能分析控制系统， 其特征在于， 还包括金融前端， 金融前端包含数据采集模块， 数据采集模块用于对金融对 象的交易和信 息源进行监测， 得到包 含交易监测数据和信息源数据的金融监测集。 10.基于云计算的金融大数据自动 化智能分析控制方法， 应用于权利要求1 ‑9任一项所 述的基于云计算的金融大 数据自动化智能分析控制系统， 其特 征在于， 包括： 对各个账户的交易情况进行实时监测， 得到交易监测数据， 对交易监测数据进行特征权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115271926 A 3