(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 202211425069.X (22)申请日 2022.11.15 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 朱江波　谭健　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王天尧　王维宁 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 16/906(2019.01) (54)发明名称 银行交易的风险控制方法及装置 (57)摘要 本发明提出了一种银行交易的风险控制方 法及装置， 涉及金融数据处理技术领域， 该方法 包括： 依据银行的交易数据， 确定渠道客户矩阵 和交易阈值的对应关系； 对于每一客户类别， 依 据客户类别对应的交易数据， 确定客户类别对应 的潜在风险矩阵； 依据潜在风险矩阵， 确定银行 的可控客户类别； 对于每一可控客户类别， 依据 可控客户类别的交易数据， 确定可控客户类别对 应的渠道 客户矩阵； 依据可控客户类别对应的渠 道客户矩阵、 渠道客户矩阵和交易阈值的对应关 系， 修正可控客户类别的交易阈值； 将修正后的 可控客户类别的交易阈值下发到可控客户类别 的客户的移动终端； 可控客户类别的客户的移动 终端依据接受到的交易阈值， 对客户的交易进行 风险控制。 权利要求书4页 说明书10页 附图5页 CN 115545911 A 2022.12.30 CN 115545911 A 1.一种银 行交易的风险控制方法， 其特 征在于， 包括： 依据银行的交易数据， 确定渠道客户矩阵和交易阈值的对应关系； 对于每一客户类别， 依据该客户类别对应的交易数据， 确定该客户类别对应的潜在风 险矩阵； 依据潜在风险矩阵， 确定银 行的可控客户类别； 对于每一可控客户类别， 依据该可控客户类别的交易数据， 确定该可控客户类别对应 的渠道客户矩阵； 依据该可控客户类别对应的渠道客户矩阵、 渠道客户矩阵和 交易阈值的对应关系， 修 正该可控客户类别的交易阈值； 将修正后的该 可控客户类别的交易阈值下发到该 可控客户类别的客户的移动终端； 该可控客户类别的客户的移动终端依据接受到的交易阈值， 对该客户的交易进行风险 控制。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据银行的交易数据， 确定渠道客户矩阵和 交易阈值的对应关系， 包括： 将银行的每一交易数据对应的客户的交易阈值作为该交易数据对应的交易阈值； 对于每一交易阈值， 从银行的交易数据中对应的交易阈值等于该交易阈值的交易数据 组成的集 合作为该交易阈值对应的交易数据集 合； 将该交易阈值对应的交易数据集 合分成该交易阈值的多个交易数据子集； 将该交易阈值的每一交易数据子集中涉及风险的交易数据的占比作为该交易数据子 集对应的风险占比； 依据风险占比， 确定该交易阈值的待选交易数据集 合； 依据该交易阈值的待选交易数据集 合， 确定该交易阈值对应的渠道客户矩阵； 依据各个交易阈值对应的渠道客户矩阵， 确定渠道客户矩阵和交易阈值的对应关系。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 依据该交易阈值的待选交易数据集合， 确定 该交易阈值对应的渠道客户矩阵， 包括： 确定该交易阈值的待选交易数据集 合的每一交易数据的渠道类别和交易类别； 依据渠道类别和 交易类别， 将该交易阈值的待选交易数据集合分类为多个数据子集， 其中， 每个数据子集包含的交易数据的渠道类别和交易类别是相同的， 不同的两个数据子 集包含的交易数据的渠道类别或者交易类别是不同的； 对于每一数据子集， 确定该数据子集包含的交易数量， 以及包含的交易数据的渠道类 别和交易类别； 将该交易数量作为该渠道类别和该交易类别对应的交易数量； 确定该交易阈值对应的渠道客户矩阵， 其中， 该渠道客户矩阵的行对应渠道类别， 列对 应交易类别， 对于该渠道客户矩阵的每个元素， 确定该元素对应的渠道类别和交易类别， 将 该渠道类别和该交易类别对应的交易数量作为该 元素的值。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每一客户类别， 依据该客户类别对应的 交易数据， 确定该客户类别对应的潜在风险矩阵， 包括： 确定该客户类别对应的每一交易数据的渠道类别和交易类别； 依据渠道类别和交易类别， 将该客户类别对应的交易数据分类为多个数据子集， 其中， 每个数据子集包含的交易数据的渠道类别和交易类别是相同的， 不同的两个数据子集包含权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115545911 A 2的交易数据的渠道类别或者交易类别是不同的； 对于每一数据子集， 确定该数据子集中涉及风险的交易数据的占比， 以及包含的交易 数据的渠道类别和交易类别； 将该占比作为该渠道类别和该交易类别对应的风险占比； 确定该客户类别对应的潜在风险矩阵， 其中， 该潜在风险矩阵的行对应渠道类别， 列对 应交易类别， 对于该潜在风险矩阵的每个元素， 确定该元素对应的渠道类别和交易类别， 将 该渠道类别和该交易类别对应的风险占比作为该 元素的值。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据潜在风险矩阵， 确定银行的可控客户类 别， 包括： 对于每个客户类别， 当该客户类别对应的潜在风险矩阵的行数等于列数时， 将该客户 类别对应的潜在风险矩阵的特 征值作为该客户类别对应的潜在风险特 征值； 当该客户类别对应的潜在风险矩阵的行数大于列 数时， 依据行数与列 数的差对该客户 类别对应的潜在风险矩阵的列进 行补0， 将获得的方阵的非0特征值作为该客户类别对应的 潜在风险特 征值； 当该客户类别对应的潜在风险矩阵的行数小于列 数时， 依据列 数与行数的差对该客户 类别对应的潜在风险矩阵的行进 行补0， 将获得的方阵的非0特征值作为该客户类别对应的 潜在风险特 征值； 依据潜在风险特 征值， 确定银 行的可控客户类别。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每一可控客户类别， 依据该可控客户类 别的交易数据， 确定该 可控客户类别对应的渠道客户矩阵， 包括： 确定该可控客户类别的每一交易数据的渠道类别和交易类别； 依据渠道类别和交易类别， 将该可控客户类别的交易数据分类为多个数据子集， 其中， 每个数据子集包含的交易数据的渠道类别和交易类别是相同的， 不同的两个数据子集包含 的交易数据的渠道类别或者交易类别是不同的； 对于每一数据子集， 确定该数据子集包含的交易数量， 以及包含的交易数据的渠道类 别和交易类别； 将该交易数量作为该渠道类别和该交易类别对应的交易数量； 确定该可控客户类别对应的渠道客户矩阵， 其中， 该渠道客户矩阵的行对应渠道类别， 列对应交易类别， 对于该渠道客户矩阵的每个元素， 确定该元素对应的渠道类别和交易类 别， 将该渠道类别和该交易类别对应的交易数量作为该 元素的值。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据该可控客户类别对应的渠道客户矩阵、 渠道客户矩阵和交易阈值的对应关系， 修 正该可控客户类别的交易阈值， 包括： 对于渠道客户矩阵和交易阈值的对应关系 包含的每一渠道客户矩阵， 依据该渠道客户 矩阵、 该可控客户类别对应的渠道客户矩阵， 确定该渠道客户矩阵对应的差距 矩阵； 依据该渠道客户矩阵对应的差距 矩阵， 确定该渠道客户矩阵对应的差距特 征值； 依据对应关系包含的各个渠道客户矩阵对应的差距特征值、 渠道客户矩阵和交易阈值 的对应关系， 修 正该可控客户类别的交易阈值。 8.一种银 行交易的风险控制装置， 其特 征在于， 包括： 对应关系确定模块， 设置于银行服务器， 用于依据 银行的交易数据， 确定渠道客户矩阵 和交易阈值的对应关系； 潜在风险矩阵确定模块， 设置于银行服务器， 用于对于每一客户类别， 依据该客户类别权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115545911 A 3