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申请/专利权人：中信银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种票据洗钱风险识别及预警方法，包括：挖掘目标企业间的隐形关联关系，对目标企业前置规则验证，得到企业风险评分数据。引入孤立森林算法模型进行检测，获得检测得分S1。构建逻辑回归模型，得到得分S2；提取企业间关联关系特征，计算异常浓度S3；利用S1、S2及S3计算企业风险评分s；将票据客户的风险评分按照映射关系转化为分数，划分风险等级；设置多级别预警信号根据预警结果动态调节；设定风险阈值r0，根据结果对企业进行实时预警。本技术契合了票据异常客户的行为特征，具有很强的针对性，提高了风险预警的效率和精准度，使之成为符合票据业务需要的风控利器。

主权项：1.一种票据洗钱风险识别及预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：采集目标企业数据，形成票据客户信息数据库，提取目标企业风险特征指标，构建企业地址相似度子模型，挖掘目标企业间的隐形关联关系；步骤S02：对所述目标企业进行前置规则验证，得到基于专家经验的企业风险评分数据；步骤S03：将企业风险评分数据输入孤立森林算法模型进行异常检测，获得企业异常检测得分S1；步骤S04：对贴现票据背书链信息进行分析，提取背书异常风险指标，并结合企业基本特征构建逻辑回归模型，得到企业背书异常得分S2；步骤S05：将被定义为票据贴现异常的企业，提取企业间关联关系特征，计算关联客户异常浓度S3；步骤S06：根据所述步骤S03、S04、S05得到的企业风险特征异常得分S1、企业背书链异常得分S2及关联客户异常浓度S3，基于专家经验赋予相应的权重，计算得到企业风险评分s：s＝w1S1+w2S2+w3S3其中，w1、w2、w3分别表示基于专家经验所赋予的权重；步骤S07：将所述每个票据客户的风险评分按照映射关系转化为相应的分数，并划分为若干个风险等级，其中，分数与风险等级成正相关或负相关；步骤S08：根据企业风险特征，设置多级别预警信号，将命中企业划分至多级别动态分水池中，所述多级别动态分水池根据预警结果动态调节，覆盖票据全生命周期；步骤S09：设定风险阈值r0，当企业风险评分高于r0时，对该企业进行实时预警，预警信息包含所述风险特征及异常得分。

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百度查询： 中信银行股份有限公司 一种票据洗钱风险识别及预警方法装置、设备及存储介质