市場背景
長期以來，異常交易監測一直是證券公司加強賬戶實名制管理的重點和難點。傳統方式以手工為主，不僅存在成本高、效率低、更新慢等缺點，而且通過人為觀察異常交易賬戶尋找規律，發現的規律往往留于表面，難以發現深層次的異常交易賬戶交易模式和特點。此外，異常交易賬戶的交易模式規律往往隨著監管的查處力度發生變化，導致之前總結的規律不再適用。??
如何通過信息化手段歸集原本零散的知識經驗，系統化形成證券公司篩查、統計、溝通、審核、處置、轉化等工作流程，確保處理效率，并做到處理情況可審計、可檢驗，是行業亟待解決的問題。??
解決方案
天云數據異常交易智查系統，利用人工智能的方法尋找異常交易賬戶區別與普通賬戶的交易模式和規律。通過計算機的高性能計算能力，配以復雜的計算，可以更深程度地發現異常交易賬戶與普通賬戶在交易模式規律上的區別，通過發現有效的區別實現未知異常交易賬戶的查詢發現功能。 ?
異常交易智查系統具備自發學習的功能，能夠基于最新發現的異常交易賬戶及時更新識別規律，達到不斷優化更新模型的效果，從而對新的異常交易賬戶也具備查處能力。 ?
異常交易智查系統實現了異常交易賬戶自動發現識別，監管人員將未知賬戶的近期交易記錄導入，系統會自動實現賬戶交易模式的識別、交易模式特征的計算，將該賬戶的交易模式與已經發現的異常交易賬戶進行比較，判定該賬戶是否為異常交易賬戶，最終模型的輸出異常交易賬戶可能性的結果。 ?
實踐檢驗
天云數據智查系統的主要技術創新是基于人工智能算法識別相關賬戶區別于普通賬戶的隱藏行為模式和特點，并在此基礎上建立異常賬戶自動識別模型。 ?
在技術實現上，在眾多機器學習算法中自動調優，結合特定賬戶開展有監督訓練，提升異常交易賬戶發現能力； 在檢驗效果上，“智查系統”可檢測出其中80%(即模型召回率)； 系統檢測出的疑似賬戶有90%涉嫌違規行為。
——金融行業客戶評價
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整個智查過程，不需要移動數據、訪問數據，只需將知識封裝和移動，抽象出來特征替代之前的經驗規則。天云數據異常交易智查系統已在多家券商落地，大幅度提升了全行業的風險稽查能力。 ?
