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    基于大數(shù)據(jù)樣本的銀行異常賬戶監(jiān)測方法

    2016-08-17 07:24:40秦學志李靜一
    系統(tǒng)管理學報 2016年4期
    關(guān)鍵詞:流水賬戶準確率

    秦學志,李靜一

    (大連理工大學 管理與經(jīng)濟學部,遼寧 大連 116024)

    銀行賬戶資金流動是企業(yè)經(jīng)營活動在財務(wù)上的表現(xiàn),大量的資金流動是滿足正常經(jīng)濟活動的客觀需要,但也夾雜著一些不正常甚至違規(guī)違法的資金流動,這不僅加大了銀行的信用風險,對金融監(jiān)管體系及監(jiān)管方式也帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。

    從金融資金流動監(jiān)測和貸款風險評估角度,目前,國內(nèi)外的主要研究有:劉璇等[1]通過掃描統(tǒng)計方法,尋找某個客戶或賬戶短期內(nèi)頻繁交易行為,判別賬戶交易是否異常,但模型參數(shù)的設(shè)置主觀性較強,且模型的準確性受參數(shù)變化影響較大。楊璽[2]構(gòu)建了基于徑向基和函數(shù)支持向量機的信用卡欺詐監(jiān)測模型,但模型穩(wěn)定性不強,模型預(yù)測的準確率較低,僅為60.1%。呂林濤等[3]通過RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),提出了基于APC-III聚類算法和RLS(Recursive Least Square)算法的反洗錢RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,但模型準確率對參數(shù)變化較敏感。Wang等[4]提出了利用決策樹理論識別可疑客戶,根據(jù)客戶信息特征和風險值產(chǎn)生反洗錢規(guī)則,但關(guān)于決策規(guī)則的設(shè)置主觀性較強。Zhu等[5]提出了基于同組客戶歷史信息判定資金流動異常的EMD方法,但模型的準確度不夠高,置信度描述尚顯粗略。Rahman等[6]以馬來群島銀行為例,得出完善的可疑交易制度、加強銀行與監(jiān)管機構(gòu)的合作是風險最小化的根本保證這一結(jié)論。Pramod等[7]構(gòu)建了銀行反洗錢的制度框架,認為基于過程控制的信息系統(tǒng)對發(fā)現(xiàn)欺詐交易發(fā)揮了關(guān)鍵作用。Cao等[8]用最小平方支持向量機方法構(gòu)建了五級分類風險評估模型,模型的準確率達到82.58%。Ling等[9]用多核支持向量機方法和混亂離群方法構(gòu)建了貸款評分模型,模型的準確率最高達87.85%。Karaa等[10]用支持向量機和多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行貸款風險評估,以突尼斯銀行為例,進行對比學習的案例分析,SVM 模型的準確率為70.13%。

    用支持向量機[11]模型進行銀行賬戶流水監(jiān)測具有以下優(yōu)勢:

    (1)支持向量機可用線性方法解決高維樣本問題,適合于分析銀行賬戶多維度的特點:開戶人類型(個人、企業(yè))、交易類型、交易金額和交易頻率等,避免了常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在高維映射學習中的“維數(shù)災(zāi)難問題”。

    (2)假設(shè)條件較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寬松,對樣本的先后順序沒有要求。

    (3)支持向量機模型需要設(shè)定的參數(shù)少,應(yīng)用者只需在掌握一定的先驗知識和經(jīng)驗的條件下,就能從給定的原始數(shù)據(jù)中獲得較好的分類結(jié)果,一定程度上避免了“欠學習、過學習或局部最優(yōu)問題”。

    (4)配合聚類分析,可以有效避免銀行交易流水大數(shù)據(jù)樣本計算時間過長的問題。

    1 線性可分樣本集的支持向量機模型

    考慮樣本集合{Xi,di},Xi為輸入特征,本文指銀行賬戶特征:開戶人類型(個人、企業(yè))、交易類型、交易金額和交易頻率等;di為樣本對應(yīng)的分類,若樣本Xi屬于第1類,則di設(shè)為1;若Xi屬于第2類,則di設(shè)為-1,即di為賬戶流水的屬性標識,正常為1,異常為-1。

    線性可分是指一個超平面可將兩類樣本完全分離[12],即

    系數(shù)向量w0是超平面的法向量,b為截距。任意一個樣本點x,可表示為

    式中:xp為x在分割超平面上的投影;r為x到分割超平面的幾何距離(幾何間隔)。

    設(shè)g(x)=wT0x+b0,其中b0由

    確定,則有

    即g(x)度量了樣本點x到分割超平面的距離,而決策函數(shù)為

    分割超平面的確定需要求解如下二次規(guī)劃問題(記為(QP)):

    式中,N為樣本個數(shù)。

    記(QP)的Lagrange函數(shù)為

    式中,αi(i=1,2,…,N)為Lagrange系數(shù)。將上式分別對w和b求偏導(dǎo)并令其等于0,就可將上述問題轉(zhuǎn)化為簡單的對偶問題,即

    將上式代入Lagrange函數(shù),可得對偶最優(yōu)化問題[13]:

    為了提高模型的適應(yīng)能力和魯棒性,反映未預(yù)期因素的潛在影響,將模型式(8)的約束αi≥0,i=1,2,…,N進行松弛,進而得到

    式中,ε>0 為冗余擾動項。根據(jù)Karush-Kuhn-Tucker(KKT)[14]條件,該優(yōu)化問題的最優(yōu)解必須滿足

    將αi≠0對應(yīng)的使上式成立的樣本稱為支持向量(SVs)。在支持向量機算法中,支持向量是訓練集合的關(guān)鍵,它們離決策邊界最近,因而若去掉其他所有的訓練樣本,再重新進行訓練,將得到相同的分類面。將原問題轉(zhuǎn)化為對偶問題,使得計算的復(fù)雜度不再取決于空間維數(shù),而是取決于樣本數(shù),尤其是樣本中的支持向量數(shù)。

    求解上述二次規(guī)劃問題后,則分類決策函數(shù)為

    式中,w*和b*分別為w和b的最優(yōu)解。式(11)中的求和只對支持向量進行,即只有不為0的αi對應(yīng)的訓練樣本決定分類結(jié)果,而其他樣本與分類結(jié)果無關(guān)。進而,由

    為了計算可靠,對所有標準支持向量分別計算b*的值,然后求平均,即b*=

    式中:NSV為標準支持向量數(shù);SVk為支持向量集合。

    因此,決策分類函數(shù)可表示為

    2 基于支持向量機的銀行貸款賬戶流水監(jiān)測模型

    2.1 模型規(guī)則的設(shè)定

    (1)資金異常流動辨識的數(shù)量準則。中國人民銀行2006年發(fā)布的《金融機構(gòu)大額交易和可疑交易報告管理辦法》[15]中規(guī)定法人、其他組織和個體工商戶之間金額在200萬元以上的單筆轉(zhuǎn)賬支付為大額交易。根據(jù)單筆轉(zhuǎn)賬支付金額的一般情況,金額特別小和特別大的轉(zhuǎn)賬筆數(shù)較少,金額居中的轉(zhuǎn)賬筆數(shù)較多,所以金額筆數(shù)頻率分布圖基本符合正態(tài)分布特征??紤]到統(tǒng)計規(guī)律和政策要求,本文假設(shè)金額筆數(shù)頻率分布圖中,金額大于上分位數(shù)α1%且大于200萬元的轉(zhuǎn)賬交易為異常交易。

    (2)資金異常流動辨識的強度準則。該準則指資金在轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出過程中所表現(xiàn)出的強度和流速特征[16]。爆發(fā)型資金流動指賬戶資金原因不明地突然增大流量;頻繁型是指賬戶節(jié)點資金流動加快,資金流動速度比以前明顯增加。此處監(jiān)測2個指標:

    ①流量變化率

    υ1=(下半年某賬戶資金流量-上半年該賬戶資金流量)/上半年該賬戶資金流量

    ②交易次數(shù)變化率

    υ2=(下半年某賬戶資金流動次數(shù)-上半年該賬戶資金流動次數(shù))/上半年該賬戶資金流動次數(shù)

    根據(jù)統(tǒng)計規(guī)律并結(jié)合爆發(fā)型、頻繁型資金流動的定義,認為流量變化率、交易次數(shù)變化率大于其3倍標準差(3σ)的交易為異常交易。

    (3)與經(jīng)營業(yè)務(wù)明顯不符的資金流。特定的企業(yè)規(guī)模,必定通過其經(jīng)營資金流動特點而有所反映。若有明顯不相符合的情況,則可以對其經(jīng)營的合法性提出質(zhì)疑,并納入可疑交易甄別之列[17]。若交易流水明顯大于營業(yè)收入,則存在洗錢嫌疑。國家統(tǒng)計局2011年制定的《統(tǒng)計上大中小微型企業(yè)劃分辦法》[18],為不同行業(yè)、不同類型企業(yè)的營業(yè)收入限制提供標準。根據(jù)業(yè)內(nèi)交易流水和營業(yè)收入之間的估算比例,此處量化為:若“某客戶年資金流入量/該客戶年營業(yè)收入限額>5”,視為異常資金流動。

    (4)貸款受托支付交易對手不符合政策規(guī)定或者屬于高風險客戶。根據(jù)《中華人民共和國商業(yè)銀行法》第四十三條,商業(yè)銀行在中華人民共和國境內(nèi)不得從事信托投資和證券經(jīng)營業(yè)務(wù),不得向非自用不動產(chǎn)投資或者向非銀行金融機構(gòu)和企業(yè)投資,但國家另有規(guī)定的除外。因此,貸款受托支付的交易對手不能為信托公司或者證券公司。另外,鑒于房地產(chǎn)開發(fā)資金鏈斷裂風險以及小額擔保公司民間借貸活動的高風險性,貸款受托支付的交易對手若為房地產(chǎn)公司、置業(yè)公司或小額擔保公司的法定代表人,則視為異常資金流動。

    根據(jù)這4條規(guī)則,得出正常資金交易和異常資金交易的樣本。

    2.2 模型的構(gòu)建

    研究對象為某銀行北京地區(qū)計算機批發(fā)和五金批發(fā)行業(yè)的客戶從2013-05-01~2014-04-30在該行開立賬戶的交易流水。

    假設(shè)條件將1個客戶的所有賬戶、卡歸集為1個賬戶。

    樣本集1某銀行小規(guī)模企業(yè)貸款客戶的賬戶流水記錄,行業(yè)類型為計算機、軟件及輔助設(shè)備批發(fā),行業(yè)代碼F5177,因為該行業(yè)是銀行貸款的主要行業(yè),流水較多,有利于進行大數(shù)據(jù)分析。該行業(yè)共51 770筆流水,對相同流向的流水,將同一客戶交易金額變化率不超過10%且屬性標識相同的流水聚為一類。聚類后共得385 類流水,將其中的196類、31 589 筆流水做為訓練集,其余189 類、20 181筆流水做為測試集(詳見附錄A)。根據(jù)規(guī)則3,這類客戶年營業(yè)收入限額為5 000萬元。

    樣本集2某銀行小規(guī)模企業(yè)貸款客戶的賬戶流水記錄,行業(yè)類型為五金產(chǎn)品批發(fā),行業(yè)代碼F5175,行業(yè)選擇的理由同樣本集1。該行業(yè)共34 535筆流水,對相同流向的流水,將同一客戶交易金額變化率不超過10%且屬性標識相同的流水聚為一類。聚類后共得321 類流水,將其中的161類、21 166 筆流水做為訓練集,其余160 類、13 369筆流水做為測試集(詳見附錄A)。根據(jù)規(guī)則3,這類客戶年營業(yè)收入限額為5 000萬元。

    變量開戶人類型(個人、企業(yè))、單筆資金流入(出)值/單筆資金流入(出)平均值、交易頻次、賬戶流水標識(正常、異常)。

    變量解釋通過變量開戶人類型(個人、企業(yè)),可區(qū)分不同類型的交易,一般而言,企業(yè)交易額較大,相應(yīng)的異常交易的閾值大;而個人交易額較小,相應(yīng)的異常交易的閾值小,文中的開戶人類型均為企業(yè);通過單筆資金流入(出)值/單筆資金流入(出)平均值、交易頻次這3個變量,可將交易流水按交易類型、交易金額、交易頻率加以區(qū)分,大額、低頻的交易是異常交易;賬戶流水標識指賬戶流水的屬性標識,正常(1)、異常(-1)。

    設(shè)ε=0.2,將訓練集1 的數(shù)據(jù)代入式(5)~(14),可得10 個αi≠0 的支持向量,如表1 所示所示。

    表1 訓練集1的支持向量

    將訓練集2的數(shù)據(jù)代入式(5)~(14),可得8個αi≠0的支持向量,如表2所示。

    表2 訓練集2的支持向量

    按以上參數(shù)將訓練集和測試集數(shù)據(jù)代入式(11),假設(shè)賬戶流水正常、異常的實際值標準為該賬戶的貸款客戶是否有不良貸款,即可得該模型的結(jié)果如表3所示。

    由表3可見,在訓練集1中,該模型的準確率達到89.78%;在測試集1 中,該模型的準確率達到87.43%;在訓練集2 中,該模型的準確率達到88.9%;在測試集2 中,該模型的準確率達到88.84%,模型的準確率高,且除了測試集2之外,漏錯的概率要小于錯殺的概率。與其他SVM 模型相比,楊璽[2]的樣本容量為31 562,準確率為60.1%;Cao 等[8]的樣本容量為412,準確率為82.58%;Ling等[9]的樣本容量為1 690,準確率為87.85%;Karaa等[10]的樣本容量為1 435,準確率為70.13%;本文的SVM 模型樣本容量大,準確率高,在一定程度上具有說服力。此外,SVM 模型展示了對不同行業(yè)、不同樣本容量的分類效果,本文中,計算機、軟件及輔助設(shè)備批發(fā)的訓練集SVM比五金產(chǎn)品批發(fā)的訓練集SVM 的準確率稍高;且樣本容量對SVM 的準確率有影響,隨著樣本容量增大,SVM 的準確率呈增高趨勢,這也是本文大數(shù)據(jù)樣本的優(yōu)勢所在。

    表3 SVM 模型結(jié)果

    2.3 模型敏感性分析

    模型規(guī)則(1)的作用是通過交易金額的筆數(shù)頻率分布圖的上分位數(shù),確認金額大、頻率小的交易為異常交易。通過降低/增加規(guī)則(1)的異常交易臨界值,即上分位數(shù),可以使規(guī)則變嚴格/寬松,即確認為異常交易臨界值的金額降低/增加、頻率增大/減少。規(guī)則(2)的作用是通過監(jiān)測賬戶流量、交易次數(shù)的快速變化,確認變化率高的賬戶的交易為異常交易。通過降低/增加規(guī)則(2)的異常交易臨界值,即變化率的3倍標準差3σ,可以使規(guī)則變更嚴格/寬松,即異常交易的占比增加/減少。表4具體分析了上分位數(shù)、標準差這2個臨界值的改變對SVM 模型準確度和穩(wěn)定性的影響。

    表4 SVM 模型準確率與臨界值關(guān)系表

    隨著上分位數(shù)、標準差的降低,模型的準確率呈下降趨勢,可見更嚴格的限制條件影響了模型的精度,異常交易實際占比確實較少,且規(guī)則(1)對模型的影響程度大于規(guī)則(2)。當臨界值為α1%和3σ時,對訓練 集1、2 以及 測試集1、2 均能獲得最高的準確率,因此,選這2 個臨界值是最恰當?shù)摹?/p>

    3 結(jié) 語

    本文從賬戶資金交易的角度,利用銀行賬戶交易的大數(shù)據(jù),監(jiān)測銀行貸款風險,在貸款風險管理研究中,這種研究視角較少。根據(jù)正常賬戶、異常賬戶的識別規(guī)則,選擇合適的監(jiān)測變量,將SVM 模型應(yīng)用于中國某銀行賬戶異常資金流動監(jiān)測,模型的準確率達到85%以上,并通過對參數(shù)的敏感性分析驗證了規(guī)則的合理性,具有一定的實際應(yīng)用價值。在實務(wù)中,銀行不僅可以實時判斷賬戶是否存在異常資金流動,提高了對可疑交易、洗錢交易的監(jiān)測能力,進而有利于對有問題的賬戶適時采取凍結(jié)額度、凍結(jié)資金、提前收回貸款、停止續(xù)授信等措施,以降低貸款風險;而且通過建立不同行業(yè)的SVM 模型,展示不同行業(yè)的分類結(jié)果,進而顯示行業(yè)風險的大小,從而選擇風險小的行業(yè)進行授信,促進風險管理水平的提高和金融穩(wěn)定。

    附錄

    表1 訓練集1(聚類后)

    表2 測試集1(聚類后)

    表3 訓練集2(聚類后)

    表4 測試集2(聚類后)

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