【技术实现步骤摘要】
金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法
[0001]本专利技术涉及金融部门应用的反欺诈
，特别是一种金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法。
技术介绍
[0002]当前金融欺诈风险控制进入大数据和人工智能时代，人工智能模型作为金融交易风险控制过程中一个重要的技术环节，在国际和国内反交易欺诈斗争中成绩斐然。人工智能建模的输入是交易参数集合(交易时间，交易地点，交易金额等)中的交易风险、交易双方的行为习惯和其他类型数据的历史特征。由于交易参数对模型用户是非平权的，比如模型抓住一个交易金额高的欺诈比一个交易金额低的欺诈对模型用户更重要，而抓住一个午夜12点的欺诈和一个中午12点的欺诈则无重大区别；这种情况我们说交易金额的权重比交易时间的权重大。如果针对各个交易参数集合的权重不同而对模型做不同的加权，会有效提高模型的表现，但此类方法并未在公开技术中得到应用。
技术实现思路
[0003]为了克服现有技术中，人工智能模型无法针对各个交易参数集合的权重不同而对模型做不同加权的弊端，本专利技术提...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法，其特征在于包括确定加权交易参数及计算参数对分数的加权值、利用公式而对分数基于加权值α进行提升、对加权校正后的分数进行边界限制四个步骤；所述确定加权交易参数中，加权交易参数由客户指定，客户希望模型倾向于抓住交易金额较大的欺诈，那么就会选定交易参数
‑
交易金额，作为模型加权参数；所述计算参数对分数的加权值的公式为α＝ν
hTP
；所述计算参数对分数的加权值的公式为所述对加权校正后的分数进行边界限制公式为：2.根据权利要求1所的金融交易欺诈风险人工智能建模参数化热敏缩放校正方法，其特征在于，计算参数对分数的加权值中，V
技术研发人员：金坚，
申请(专利权)人：上海开明智盾智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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