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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司

摘要：本申请提出一种反洗钱检测方法和系统，属于数据监测技术领域。该方法通过训练好的时序特征提取模型可实现时间序列特征的自动提取，不需要依赖人工经验构造特征。再将与各用户相关联的多维度数据作为各连接节点，并将具有同一关联数据的各用户节点通过连接节点进行连接，得到用户关系异构图。可使得用户关系异构图中的各用户节点联系更加丰富，从而可综合多维度信息挖掘聚集性特征，提高识别洗钱团伙的准确性。通过对时序特征提取模型和异构图神经网络进行融合建模，并采用节点分类任务和子图分类任务交叉训练的方式，使得通过利用训练好的时序特征提取模型和异构图神经网络，可实现对洗钱用户和洗钱团伙的有效识别，且识别准确性高。

主权项：1.一种反洗钱检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过训练好的时序特征提取模型对用户的交易时序数据进行特征提取，得到用户的交易特征向量；将与各用户相关联的多维度数据作为各连接节点，并将具有同一关联数据的各用户节点通过连接节点进行连接，得到用户关系异构图，其中，将各用户的交易特征向量作为所述用户关系异构图中各用户节点的特征向量，通过训练好的异构图神经网络对所述用户关系异构图进行处理，以确定洗钱用户和洗钱团伙，其中，训练好的所述时序特征提取模型和所述异构图神经网络均为通过对所述时序特征提取模型和所述异构图神经网络进行融合建模，并采用节点分类任务和子图分类任务交叉训练得到，其中，所述时序特征提取模型的输出作为所述异构图神经网络的输入，所述节点分类任务用于识别洗钱用户，所述子图分类任务用于识别洗钱团伙；所述通过训练好的异构图神经网络对所述用户关系异构图进行处理，以确定洗钱用户和洗钱团伙，包括：根据所述用户关系异构图生成相应的邻接矩阵；将各用户的所述交易特征向量和所述邻接矩阵在训练好的异构图神经网络中进行聚合迭代，得到各用户节点的聚合特征向量；将各用户节点的所述聚合特征向量通过前馈神经网络层和归一化变换处理得到各用户节点的用户节点可疑概率；对所述用户关系异构图进行子图分割，并将分割后子图中的各用户节点的所述聚合特征向量进行池化得到子图的特征向量；将所述子图的特征向量经过前馈神经网络层和归一化变换处理得到子图可疑概率；将节点可疑概率大于第一预设阈值的用户节点所对应的用户确定为洗钱用户，并将子图可疑概率大于第二预设阈值的子图所包含的各个用户节点对应的各个用户确定为洗钱团伙。

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