一种基于双图谱融合计算的资金流监控方法及装置与流程

1.本技术属于大数据技术领域，具体涉及一种基于双图谱融合计算的资金流监控方法及装置。


背景技术：

2.在金融领域中，资金流的监测追踪是金融机构分析客户资金来源及用途是否合规合法的重要手段，在信贷、反欺诈、反洗钱等业务领域均有非常重要的应用价值。但基于现有技术，金融机构受可获取的数据范围影响，仅可分析资金流全链路中的一个片段，对于以现金或跨行方式造成的资金断链，无法开展有效分析，洞察全貌。而越来越多的违规客户都在以越来越复杂的交易方式故意规避银行监测，所以急需一套突破数据限制的监测方法和思路，为业务人员还原更多的隐蔽资金流向关系，揭示更多的业务风险。另一方面，违规客户为了使资金链路复杂化，一般会依靠可信任关系方，这一点，对于业务人员扩展资金关系，构建客户关系圈，拓展资金链提供了新思路。


技术实现要素：

3.本发明可用于大数据在金融方面应用的技术领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本发明公开的基于双图谱融合计算的资金流监控方法及装置的应用领域不做限定。本发明通过双谱图融合计算思想，将体现交易时序、流向的动态关系，与体现客户关联关系的静态关系结合计算的模式，突破了传统资金流关系监测中仅关注资金交易的局限，实现了对隐性资金关系的探查。
4.为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
5.第一方面，本发明提供一种基于双图谱融合计算的资金流监控方法，包括：
6.基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成所述目标客户的客户关联关系图谱；
7.根据所述目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；
8.根据所述客户关联关系图谱以及所述资金流向时序图谱监控所述目标客户的资金流。
9.一实施例中，所述基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成所述目标客户的客户关联关系图谱，包括：
10.基于业务场景确定所述目标客户以及所述目标客户id；
11.利用图数据库对所述目标客户以及其相关客户进行连通探测以及回路挖掘，以确定所述客户关联关系；
12.根据所述目标客户id、所述相关客户id以及所述客户关联关系生成所述客户关联关系图谱。
13.一实施例中，所述根据所述目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱，包括：
14.基于监控场景确定所述目标客户的数据范围；
15.在所述数据范围内，根据所述目标客户的交易对手类别将所述资金流向时序图谱中的节点分类；
16.将正常资金流动所形成的所述资金流向时序图谱中的边进行标识；
17.根据分类后的节点以及标识后的边生成所述资金流向时序图谱。
18.一实施例中，根据所述客户关联关系图谱以及所述资金流向时序图谱监控所述目标客户的资金流，包括：
19.在所述资金流向时序图谱确定所述目标客户的初始边，并进行以下迭代操作：
20.根据第一多度资金关系在所述资金流向时序图谱中判断所述交易对手是否为实体；
21.若是，在所述客户关联关系图谱中，查找所述交易对手的客户关联关系；
22.根据所述交易对手的客户关联关系以及第二多度资金关系在所述资金流向时序图谱中判断所述交易对手对应的交易对手是否为实体，直至所述客户关联关系图谱中的客户全部计算完毕。
23.第二方面，本发明提供一种基于双图谱融合计算的资金流监控装置，该装置包括：
24.客户关系图谱生成模块，用于基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成所述目标客户的客户关联关系图谱；
25.资金流向图谱生成模块，用于根据所述目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；
26.资金流监控模块，用于根据所述客户关联关系图谱以及所述资金流向时序图谱监控所述目标客户的资金流。
27.一实施例中，所述客户关系图谱生成模块包括：
28.客户确定单元，用于基于业务场景确定所述目标客户以及所述目标客户id；
29.关联关系确定单元，用于利用图数据库对所述目标客户以及其相关客户进行连通探测以及回路挖掘，以确定所述客户关联关系；
30.客户关系图谱生成单元，用于根据所述目标客户id、所述相关客户id以及所述客户关联关系生成所述客户关联关系图谱。
31.一实施例中，所述资金流向图谱生成模块包括：
32.数据范围确定单元，用于基于监控场景确定所述目标客户的数据范围；
33.节点分类单元，用于在所述数据范围内，根据所述目标客户的交易对手类别将所述资金流向时序图谱中的节点分类；
34.边标识单元，用于将正常资金流动所形成的所述资金流向时序图谱中的边进行标识；
35.资金流向图谱生成单元，用于根据分类后的节点以及标识后的边生成所述资金流向时序图谱。
36.一实施例中，所述资金流监控模块包括：
37.初始边确定单元，用于在所述资金流向时序图谱确定所述目标客户的初始边，并进行以下迭代操作：
38.交易对手判断单元，用于根据第一多度资金关系在所述资金流向时序图谱中判断
所述交易对手是否为实体；
39.关联关系查找单元，用于若是，在所述客户关联关系图谱中，查找所述交易对手的客户关联关系；
40.交易对手判断子单元，用于根据所述交易对手的客户关联关系以及第二多度资金关系在所述资金流向时序图谱中判断所述交易对手对应的交易对手是否为实体，直至所述客户关联关系图谱中的客户全部计算完毕。
41.第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现基于双图谱融合计算的资金流监控方法的步骤。
42.第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现基于双图谱融合计算的资金流监控方法的步骤。
43.从上述描述可知，本发明实施例提供一种基于双图谱融合计算的资金流监控方法及装置，首先基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成目标客户的客户关联关系图谱；接着，根据目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；最后根据客户关联关系图谱以及资金流向时序图谱监控目标客户的资金流。本发明通过双谱图融合计算思想，将体现交易时序、流向的动态关系，与体现客户关联关系的静态关系结合计算的模式，突破了传统资金流关系监测中仅关注资金交易的局限，实现了对隐性资金关系的探查。本发明的有益效果如下：
44.第一、突破了仅依靠交易数据开展资金流监测的限制，融入客户关联关系后，搜索空间进一步扩大，资金链路拓长，覆盖了更多的资金流探查路径，解决了当前资金流监测过程中，一旦出现现金或跨行转出后即无法追踪的困境。
45.第二、实现了对隐性关联关系的探查。本发明提供了一种探查隐性资金关系探查的解决方法，在信贷回流场景中，可实现对资金最终回流至贷款人关联企业、贷款资金通过关联企业回流到贷款人场景的监测，填补了传统分析方法的空白。
46.第三、双图谱点边属性可灵活定义，筛查规则可通过参数控制模块调整，为后续调整业务目标、提升监测准确性提供了灵活接口。
47.第四、通过参数控制模块，可根据系统计算资源灵活设置迭代计算的退出规则，达到业务目标和计算资源的平衡。
48.第五、提出的多图谱融合计算的思想，不仅可应用在资金流向监测领域，对于其它链式关系探查领域均有借鉴意义。
附图说明
49.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
50.图1为本发明的实施例中基于双图谱融合计算的资金流监控方法的流程示意图；
51.图2为本发明的实施例中步骤100的流程示意图；
52.图3为本发明的实施例中步骤200的流程示意图；
53.图4为本发明的实施例中步骤300的流程示意图；
54.图5为本发明的具体实施方式中基于双图谱融合计算的资金流监控系统的方块图；
55.图6为本发明的具体实施方式中客户关联关系图谱构建流程示意图；
56.图7为本发明的具体实施方式中资金流向时序图谱构建流程示意图；
57.图8为本发明的具体实施方式中资金流向计算流程示意图；
58.图9为本发明的具体实施方式中参数控制流程示意图；
59.图10为本发明的实施例中基于双图谱融合计算的资金流监控装置的方块图；
60.图11为本发明的具体实施方式中客户关系图谱生成模块10的方块图；
61.图12为本发明的具体实施方式中资金流向图谱生成模块20的方块图；
62.图13为本发明的具体实施方式中资金流监控模块30的方块图；
63.图14为本发明的实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
64.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
65.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
66.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
67.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
68.本发明的实施例提供一种基于双图谱融合计算的资金流监控方法的具体实施方式，参见图1，该方法具体包括如下内容：
69.步骤100：基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成所述目标客户的客户关联关系图谱。
70.可以理解的是，知识图谱(knowledge graph)，也称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
71.步骤200：根据所述目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；
72.在步骤100以及步骤200中，首先采集目标金融客户实体及与该目标实体产生关联的所有实体，接着，根据实体间的关系属性类型构建双图谱，即资金流向时序(动态关系)知识图谱及客户关联关系(静态关系)知识图谱。
73.步骤300：根据所述客户关联关系图谱以及所述资金流向时序图谱监控所述目标客户的资金流。
74.基于初始有向关系及探查目标，根据预设规则计算双图谱中的关系连接，获取符合条件的资金流路径，生成监测预警数据；
75.从上述描述可知，本发明实施例提供一种基于双图谱融合计算的资金流监控方法，首先基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成目标客户的客户关联关系图谱；接着，根据目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；最后根据客户关联关系图谱以及资金流向时序图谱监控目标客户的资金流。本发明基于双图谱融合计算的方法思想，通过构建客户关联关系知识图谱以及资金流向时序知识图谱，应用图计算开展动、静态关系融合探查，实现对隐藏资金流向关系的还原。
76.一实施例中，参见图2，步骤100包括：
77.步骤101：基于业务场景确定所述目标客户以及所述目标客户id；
78.具体地，根据业务场景明确需构建的目标客户范围及客户关联关系类型。以信贷资金流向分析为例，目标客户范围为全行法人信贷客户，客户关联关系包含“授信、股权、持卡情况、抵质押、担保、企业高管/法人、亲属/夫妻”七大关联关系。
79.步骤102：利用图数据库对所述目标客户以及其相关客户进行连通探测以及回路挖掘，以确定所述客户关联关系；
80.步骤103：根据所述目标客户id、所述相关客户id以及所述客户关联关系生成所述客户关联关系图谱。
81.基于步骤102生成的客户关联关系，构建一手(直接)关联关系；通过图数据库进行连通情况和回路挖掘，形成穿透及衍生关联关系，完成二手及多手(复杂关联关系)；每类关系类型结合业务经验完成强、弱关系属性标识。
82.一实施例中，参见图3，步骤200包括：
83.步骤201：基于监控场景确定所述目标客户的数据范围；
84.根据监测场景明确交易数据范围，以信贷资金流向监测为例，需要提取放款资金交易及放款后某时间段的全量交易流水。结合明确的交易数据范围，从业务系统中完成基础数据的采集，采集的范围除交易记录外，还需包括客户信息、账卡信息、信贷台账等，用于后续点边加工中的数据整合处理。
85.步骤202：在所述数据范围内，根据所述目标客户的交易对手类别将所述资金流向时序图谱中的节点分类；
86.步骤203：将正常资金流动所形成的所述资金流向时序图谱中的边进行标识；
87.在步骤202以及步骤203中，首先进行资金流同向处理：在金融机构的交易记录模式中，至少包括单边记录和双边记录两种模式，即同一笔交易，存在无向连接(体现借贷关系)或(流入流出)有向连接两种模式。在该模块中，将统一处理成资金流出的单向箭头关系。
88.交易对手同一实体标识处理：在原始交易记录中，交易对手表现为账号、卡号或客户名称，此处根据步骤102的处理方法，对交易对手做唯一实体id处理，处理后，交易流向的实体为同一客户id。交易数据处理的另一目标是尽可能缩小搜索空间，即从减少实体和边两方面入手，使用以下处理方法进行点边属性标识。
89.交易对手公私标识处理：利用该标识可判断是否进行下一轮关系的探查计算。如若资金流向个人，因同名的原因可能引起关系的假连接，将根据该标识停止计算。行内转账可通过已有规则定义，针对对手方是行外的交易则使用fasttext建立模型进行分类。fasttext是一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征方法，根据该算法适应于短文本分类和速度快的特点，在该场景中使用行内公私交易户名作为样本进行模型训练后，应用该模型对跨行交易的交易对手进行处理。
90.特殊点标识处理：当一个企业客户将资金划转入内部账户、专用账户或机构类账户，再从该账户转出时，其建立起的资金链路实际为假连接，将影响监测准确性。为了减少这类特殊客户的搭桥连接，需对此类实体进行识别。一是通过传统的模糊匹配方法，结合业务经验，对交易对手姓名或者摘要备注信息进行关联匹配，二是通过pagerank算法检测关系网络中有影响力的节点。对于一个中小企业以及上下游企业而言，其在某段时间内的交易对手不会很多，而特殊客户由于其资金清算性质，pagerank值会远远大于目标客户。在交易流水图谱中使用pagerank算法，针对pagerank计算值超过合理值x的客户进行标识，作为对传统模糊匹配规则的补充，加大覆盖特殊类客户的标识。
91.特殊边标识处理：为进一步缩小搜索的数据空间，减少正常资金流动引起的链路连接，根据业务规则，对一些计费、内部户、代扣收等交易进行标识。
92.步骤204：根据分类后的节点以及标识后的边生成所述资金流向时序图谱。
93.基于步骤202以及步骤203中所分类后的节点以及标识后的边，以目标客户基本信息为点，资金关系为边构建资金流向时序图谱。
94.一实施例中，参见图4，步骤300包括：
95.步骤301：在所述资金流向时序图谱确定所述目标客户的初始边，并进行以下迭代操作：
96.步骤302：根据第一多度资金关系在所述资金流向时序图谱中判断所述交易对手是否为实体；
97.步骤303：若是，在所述客户关联关系图谱中，查找所述交易对手的客户关联关系；
98.步骤304：根据所述交易对手的客户关联关系以及第二多度资金关系在所述资金流向时序图谱中判断所述交易对手对应的交易对手是否为实体，直至所述客户关联关系图谱中的客户全部计算完毕。
99.在步骤301至步骤304中，首先获取初始边，如客户a获得银行发放的某笔贷款资金；在资金流向时序图谱中顺序查找满足条件的一度资金关系，即客户a将资金划转至b；在客户关联关系图谱中查找b的所有关联关系，形成b到b’的关系(包含b到b的天然自关联关系)，完成二度关系建立；在资金流向时序图谱中顺序查找满足条件的三度资金关系，即从客户b’将资金划转至c；
100.接着，判断b’到c的资金流关系是否为目标实体或目标边，即c是否为查找的目标客户，或者b’转向c的交易是否符合停止计算的规则。若是，则停止计算，否则进行第二轮迭
代。
101.在客户关联关系图谱中查找c的所有关联关系，形成c到c’的关系(包含c到c的天然自关联关系)，完成四度关系建立；在资金流向时序图谱中顺序查找满足条件的五度资金关系，即从客户c’到d的资金流向关系；判断c’到d的资金流关系是否为目标实体或目标边。按如上步骤进行迭代。
102.在一种具体实施方式中，本发明以某金融银行为例，提供基于双图谱融合计算的资金流监控方法中的具体实施方式。
103.首先，本发明具体实施方式还提供一种基于双图谱融合计算的资金流监控系统，参见图5，该系统包括：双图谱构建装置、资金流向计算装置和参数控制装置，具体地：
104.双图谱构建装置用于采集目标金融客户实体及与该目标实体产生关联的所有实体，根据实体间的关系属性类型构建双图谱，即资金流向时序(动态关系)知识图谱及客户关联关系(静态关系)知识图谱；
105.资金流向计算装置用于基于初始有向关系及探查目标，根据预设规则计算双图谱中的关系连接，获取符合条件的资金流路径，生成监测预警数据；
106.参数控制装置作用于资金流向计算装置的规则引擎，为了实现业务监测目标，提升监测效果，根据实体属性(参见表1)及关系属性进一步限制连接条件，按监测目标筛选符合条件的连接关系。
107.表1：资金交易知识图谱实体属性
[0108][0109]
参见图6，基于上述的基于双图谱融合计算的资金流监控系统，本发明中具体实施方式提供的客户关联关系图谱构建流程如下：
[0110]
步骤s101：数据获取
[0111]
根据业务场景明确需构建的目标客户范围及客户关联关系类型。以信贷资金流向分析为例，目标客户范围为全行法人信贷客户，客户关联关系包含“授信、股权、持卡情况、抵质押、担保、企业高管/法人、亲属/夫妻”七大关联关系。
[0112]
结合可获取的行内外数据源，从各业务系统中完成基础数据的采集。
[0113]
步骤s102：数据处理
[0114]
对行内外同一客户完成同一实体识别处理。
[0115]
1.行内客户：统一使用行内客户标识号作为客户id，即同一客户标识号视为同一实体；
[0116]
2.行外客户：分别使用客户名称、工商注册号、组织机构代码关联行内客户信息表，若能唯一关联，使用行内客户标识号作为客户id，若无法关联，则虚拟15位不重复编号，作为行外具有相同客户名称的客户id。
[0117]
步骤s103：客户关联关系图构建
[0118]
基于步骤s102生成的关联关系基础表，构建一手(直接)关联关系；
[0119]
通过图数据库进行连通情况和回路挖掘，形成穿透及衍生关联关系，完成二手及
多手(复杂关联关系)；
[0120]
每类关系类型结合业务经验完成强、弱关系属性标识。
[0121]
参见图7，资金流向时序图谱构建流程包括：
[0122]
步骤s201：数据获取。
[0123]
根据监测场景明确交易数据范围，以信贷资金流向监测为例，需要提取放款资金交易及放款后某时间段的全量交易流水。
[0124]
结合明确的交易数据范围，从业务系统中完成基础数据的采集，采集的范围除交易记录外，还需包括客户信息、账卡信息、信贷台账等，用于后续点边加工中的数据整合处理。
[0125]
步骤s202：数据处理。
[0126]
资金流同向处理：在金融机构的交易记录模式中，至少包括单边记录和双边记录两种模式，即同一笔交易，存在无向连接(体现借贷关系)或(流入流出)有向连接两种模式。在该模块中，将统一处理成资金流出的单向箭头关系。
[0127]
交易对手同一实体标识处理：在原始交易记录中，交易对手表现为账号、卡号或客户名称，此处根据步骤s102的处理方法，对交易对手做唯一实体id处理，处理后，交易流向的实体为同一客户id。
[0128]
交易数据处理的另一目标是尽可能缩小搜索空间，即从减少实体和边两方面入手，使用以下处理方法进行点边属性(参见表2)标识。
[0129]
表2：资金交易知识图谱边属性
[0130][0131]
交易对手公私标识处理：利用该标识可判断是否进行下一轮关系的探查计算。如若资金流向个人，因同名的原因可能引起关系的假连接，将根据该标识停止计算。行内转账可通过已有规则定义，针对对手方是行外的交易则使用fasttext建立模型进行分类。fasttext是一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征方法，根据该算法适应于短文本分类和速度快的特点，在该场景中使用行内公私交易户名作为样本进行模型训练后，应用该模型对跨行交易的交易对手进行处理。
[0132]
特殊点标识处理：当一个企业客户将资金划转入内部账户、专用账户或机构类账户，再从该账户转出时，其建立起的资金链路实际为假连接，将影响监测准确性。为了减少这类特殊客户的搭桥连接，需对此类实体进行识别。一是通过传统的模糊匹配方法，结合业务经验，对交易对手姓名或者摘要备注信息进行关联匹配，二是通过pagerank算法检测关系网络中有影响力的节点。对于一个中小企业以及上下游企业而言，其在某段时间内的交易对手不会很多，而特殊客户由于其资金清算性质，pagerank值会远远大于目标客户。在交易流水图谱中使用pagerank算法，针对pagerank计算值超过合理值x的客户进行标识，作为对传统模糊匹配规则的补充，加大覆盖特殊类客户的标识。
[0133]
特殊边标识处理：为进一步缩小搜索的数据空间，减少正常资金流动引起的链路
连接，根据业务规则，对一些计费、内部户、代扣收等交易进行标识。
[0134]
步骤s203：资金流向时序图谱构建。
[0135]
基于步骤s202生成的交易基础表，以目标客户基本信息为点，资金关系为边构建资金流向时序图谱。
[0136]
参见图8，资金流向计算流程如下：
[0137]
具体地，基于已知的初始有向边，根据预设的探查目标(如探查深度、目标实体、目标边)开展探查。以信贷资金回流监测为例进行说明，即已知初始有向边，资金流出回到借款人的场景开展探查。
[0138]
步骤s301：获取初始边，如客户a获得银行发放的某笔贷款资金；
[0139]
步骤s302：在资金流向时序图谱中顺序查找满足条件的一度资金关系，即客户a将资金划转至b；
[0140]
步骤s303：在客户关联关系图谱中查找b的所有关联关系，形成b到b’的关系(包含b到b的天然自关联关系)，完成二度关系建立；
[0141]
步骤s304：在资金流向时序图谱中顺序查找满足条件的三度资金关系，即从客户b’将资金划转至c；
[0142]
步骤s305：判断b’到c的资金流关系是否为目标实体或目标边，即c是否为查找的目标客户，或者b’转向c的交易是否符合停止计算的规则。若是，则停止计算，否则进行第二轮迭代。
[0143]
步骤s306：在客户关联关系图谱中查找c的所有关联关系，形成c到c’的关系(包含c到c的天然自关联关系)，完成四度关系建立；
[0144]
步骤s307：在资金流向时序图谱中顺序查找满足条件的五度资金关系，即从客户c’到d的资金流向关系；
[0145]
步骤s308：判断c’到d的资金流关系是否为目标实体或目标边。
[0146]
按如上步骤进行迭代。
[0147]
参见图9，参数控制流程如下：
[0148]
参数控制流程主要作用于资金流向计算模块，即通过设置点、边属性筛选条件及迭代终止条件，实现业务监测目标，该模块主要作用于如下数据处理流程。
[0149]
步骤s401：在资金流向时序图谱的计算处理中，通过交易金额属性、特殊点边标识属性、交易类型属性筛选需要使用的关系集；
[0150]
步骤s402：在客户关联关系图谱的计算处理中，根据客户关联关系的关系强弱属性筛选需要使用的关系集；
[0151]
步骤s403：在资金流关系连接计算处理中，通过时间属性、交易金额属性判断关联关系是否建立；
[0152]
步骤s404：在资金流关系连接计算处理中，通过定义目标实体属性、目标边属性判断是否终止计算。
[0153]
从上述描述可知，本发明实施例提供一种基于双图谱融合计算的资金流监控方法，首先基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成目标客户的客户关联关系图谱；接着，根据目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；最后根据客户关联关系图谱以及资金流向时序图谱监控目标客户的资金流。本发明基于双图谱融合计算的
方法思想，通过构建客户关联关系知识图谱以及资金流向时序知识图谱，应用图计算开展动、静态关系融合探查，实现对隐藏资金流向关系的还原。
[0154]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供了一种基于双图谱融合计算的资金流监控装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例。由于基于双图谱融合计算的资金流监控装置解决问题的原理与基于双图谱融合计算的资金流监控方法相似，因此基于双图谱融合计算的资金流监控装置的实施可以参见基于双图谱融合计算的资金流监控方法实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0155]
本发明的实施例提供一种能够实现基于双图谱融合计算的资金流监控方法的基于双图谱融合计算的资金流监控装置的具体实施方式，参见图10，基于双图谱融合计算的资金流监控装置具体包括如下内容：
[0156]
客户关系图谱生成模块10，用于基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成所述目标客户的客户关联关系图谱；
[0157]
资金流向图谱生成模块20，用于根据所述目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；
[0158]
资金流监控模块30，用于根据所述客户关联关系图谱以及所述资金流向时序图谱监控所述目标客户的资金流。
[0159]
一实施例中，参见图11，所述客户关系图谱生成模块10包括：
[0160]
客户确定单元101，用于基于业务场景确定所述目标客户以及所述目标客户id；
[0161]
关联关系确定单元102，用于利用图数据库对所述目标客户以及其相关客户进行连通探测以及回路挖掘，以确定所述客户关联关系；
[0162]
客户关系图谱生成单元103，用于根据所述目标客户id、所述相关客户id以及所述客户关联关系生成所述客户关联关系图谱。
[0163]
一实施例中，参见图12，所述资金流向图谱生成模块20包括：
[0164]
数据范围确定单元201，用于基于监控场景确定所述目标客户的数据范围；
[0165]
节点分类单元202，用于在所述数据范围内，根据所述目标客户的交易对手类别将所述资金流向时序图谱中的节点分类；
[0166]
边标识单元203，用于将正常资金流动所形成的所述资金流向时序图谱中的边进行标识；
[0167]
资金流向图谱生成单元204，用于根据分类后的节点以及标识后的边生成所述资金流向时序图谱。
[0168]
一实施例中，参见图13，所述资金流监控模块30包括：
[0169]
初始边确定单元301，用于在所述资金流向时序图谱确定所述目标客户的初始边，并进行以下迭代操作：
[0170]
交易对手判断单元302，用于根据第一多度资金关系在所述资金流向时序图谱中判断所述交易对手是否为实体；
[0171]
关联关系查找单元303，用于若是，在所述客户关联关系图谱中，查找所述交易对手的客户关联关系；
[0172]
交易对手判断子单元304，用于根据所述交易对手的客户关联关系以及第二多度资金关系在所述资金流向时序图谱中判断所述交易对手对应的交易对手是否为实体，直至所述客户关联关系图谱中的客户全部计算完毕。
[0173]
从上述描述可知，本发明实施例提供一种基于双图谱融合计算的资金流监控装置，首先基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成目标客户的客户关联关系图谱；接着，根据目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；最后根据客户关联关系图谱以及资金流向时序图谱监控目标客户的资金流。本发明通过双谱图融合计算思想，将体现交易时序、流向的动态关系，与体现客户关联关系的静态关系结合计算的模式，突破了传统资金流关系监测中仅关注资金交易的局限，实现了对隐性资金关系的探查。本发明的有益效果如下：
[0174]
第一、突破了仅依靠交易数据开展资金流监测的限制，融入客户关联关系后，搜索空间进一步扩大，资金链路拓长，覆盖了更多的资金流探查路径，解决了当前资金流监测过程中，一旦出现现金或跨行转出后即无法追踪的困境。
[0175]
第二、实现了对隐性关联关系的探查。本发明提供了一种探查隐性资金关系探查的解决方法，在信贷回流场景中，可实现对资金最终回流至贷款人关联企业、贷款资金通过关联企业回流到贷款人场景的监测，填补了传统分析方法的空白。
[0176]
第三、双图谱点边属性可灵活定义，筛查规则可通过参数控制模块调整，为后续调整业务目标、提升监测准确性提供了灵活接口。
[0177]
第四、通过参数控制模块，可根据系统计算资源灵活设置迭代计算的退出规则，达到业务目标和计算资源的平衡。
[0178]
第五、提出的多图谱融合计算的思想，不仅可应用在资金流向监测领域，对于其它链式关系探查领域均有借鉴意义。
[0179]
本技术的实施例还提供能够实现上述实施例中的基于双图谱融合计算的资金流监控方法中全部步骤的一种电子设备的具体实施方式，参见图14，电子设备具体包括如下内容：
[0180]
处理器(processor)1201、存储器(memory)1202、通信接口(communications interface)1203和总线1204；
[0181]
其中，处理器1201、存储器1202、通信接口1203通过总线1204完成相互间的通信；通信接口1203用于实现服务器端设备以及客户端设备等相关设备之间的信息传输；
[0182]
处理器1201用于调用存储器1202中的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的基于双图谱融合计算的资金流监控方法中的全部步骤，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：
[0183]
步骤100：基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成所述目标客户的客户关联关系图谱；
[0184]
步骤200：根据所述目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；
[0185]
步骤300：根据所述客户关联关系图谱以及所述资金流向时序图谱监控所述目标客户的资金流。
[0186]
本技术的实施例还提供能够实现上述实施例中的基于双图谱融合计算的资金流监控方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程
序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的基于双图谱融合计算的资金流监控方法的全部步骤，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：
[0187]
步骤100：基于目标客户id以及目标客户的客户关联关系生成所述目标客户的客户关联关系图谱；
[0188]
步骤200：根据所述目标客户的资金流向以及资金关系生成资金流向时序图谱；
[0189]
步骤300：根据所述客户关联关系图谱以及所述资金流向时序图谱监控所述目标客户的资金流。
[0190]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0191]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0192]
虽然本技术提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
[0193]
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0194]
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
[0195]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0196]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0197]
本说明书实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
[0198]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0199]
以上所述仅为本说明书实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。