市场背景
长期以来,异常交易监测一直是证券公司加强账户实名制管理的重点和难点。传统方式以手工为主,不仅存在成本高、效率低、更新慢等缺点,而且通过人为观察异常交易账户寻找规律,发现的规律往往留于表面,难以发现深层次的异常交易账户交易模式和特点。此外,异常交易账户的交易模式规律往往随着监管的查处力度发生变化,导致之前总结的规律不再适用。
如何通过信息化手段归集原本零散的知识经验,系统化形成证券公司筛查、统计、沟通、审核、处置、转化等工作流程,确保处理效率,并做到处理情况可审计、可检验,是行业亟待解决的问题。
解决方案
天云数据异常交易智查系统,利用人工智能的方法寻找异常交易账户区别与普通账户的交易模式和规律。通过计算机的高性能计算能力,配以复杂的计算,可以更深程度地发现异常交易账户与普通账户在交易模式规律上的区别,通过发现有效的区别实现未知异常交易账户的查询发现功能。
异常交易智查系统具备自发学习的功能,能够基于最新发现的异常交易账户及时更新识别规律,达到不断优化更新模型的效果,从而对新的异常交易账户也具备查处能力。
异常交易智查系统实现了异常交易账户自动发现识别,监管人员将未知账户的近期交易记录导入,系统会自动实现账户交易模式的识别、交易模式特征的计算,将该账户的交易模式与已经发现的异常交易账户进行比较,判定该账户是否为异常交易账户,最终模型的输出异常交易账户可能性的结果。
实践检验
天云数据智查系统的主要技术创新是基于人工智能算法识别相关账户区别于普通账户的隐藏行为模式和特点,并在此基础上建立异常账户自动识别模型。
在技术实现上,在众多机器学习算法中自动调优,结合特定账户开展有监督训练,提升异常交易账户发现能力; 在检验效果上,“智查系统”可检测出其中80%(即模型召回率); 系统检测出的疑似账户有90%涉嫌违规行为。
——金融行业客户评价
整个智查过程,不需要移动数据、访问数据,只需将知识封装和移动,抽象出来特征替代之前的经验规则。天云数据异常交易智查系统已在多家券商落地,大幅度提升了全行业的风险稽查能力。