一种基于AI人工智能技术的异常交易识别方法技术

本发明专利技术涉及异常交易检测技术领域，具体涉及一种基于AI人工智能技术的异常交易识别方法，包括：基于AI人工智能技术构建异常交易检测模型；获取交易订单数据，并基于交易订单数据建立对应的交易样本集合；对交易样本集合进行特征工程处理，并构建对应的训练数据集；基于训练数据集训练异常交易检测模型；通过训练后的异常交易检测模型完成异常交易识别。本发明专利技术中的异常交易识别方法能够提升异常交易的识别准确率高，并能够降低识别成本。并能够降低识别成本。并能够降低识别成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI人工智能技术的异常交易识别方法


[0001]本专利技术涉及异常交易检测
，具体涉及一种基于AI人工智能技术的异常交易识别方法。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的蓬勃发展，越来越多的用户通过电商平台或者金融平台进行交易，给用户带来了极大地便利，但随之也出现了诸多异常交易的情况。异常交易是指当前运行状况较以往存在显著差别的交易。异常交易的出现往往与风险事件爆发、市场波动、客群和经营环境变化等因素相关联，是金融、零售、物流等行业需要重点关注的对象。
[0003]针对现有异常交易识别的问题，公开号为CN107918905A的中国专利公开了《一种异常交易识别方法》，其包括：获取预定时间段内的历史交易数据；根据历史交易数据中的交易主体和交易行为，确定出至少一个具有连通关系的交易团体；提取出交易团体特征数据，并基于交易团体特征数据，确定出交易团体中每笔交易的交易特征数据；对交易特征数据进行异常检测，确定出异常交易。
[0004]上述现有方案中的异常交易识别方法通过确定交易团体，缩小了风险交易的范围，在交易团体范围内通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI人工智能技术的异常交易识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于AI人工智能技术构建异常交易检测模型；S2：获取交易订单数据，并基于交易订单数据建立对应的交易样本集合；S3：对交易样本集合进行特征工程处理，并构建对应的训练数据集；S4：基于训练数据集训练异常交易检测模型；S5：通过训练后的异常交易检测模型完成异常交易识别。2.如权利要求1所述的基于AI人工智能技术的异常交易识别方法，其特征在于：步骤S1中，基于孤立森林算法构建异常交易检测模型。3.如权利要求2所述的基于AI人工智能技术的异常交易识别方法，其特征在于：步骤S2中，对交易订单数据进行数据预处理和数据清洗，进而建立对应的交易样本集合。4.如权利要求3所述的基于AI人工智能技术的异常交易识别方法，其特征在于：数据预处理和数据清洗包括数据去重、数据补全、离群值筛选和数据过滤。5.如权利要求3所述的基于AI人工智能技术的异常交易识别方法，其特征在于：步骤S3中，首先确定交易样本集合中各个交易样本的异常度；然后基于异常度进行特征构建和特征选取，以获取交易样本中各个数据的类别以及用于表示数据是否正常的异常标注；最后将带有异常标注的数据作为训练数据，构建对应的训练数据集。6.如权利要求5所述的基于AI人工智能技术的异常交易识别方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：王巧，卢仁谦，梁先黎，邹平，
申请(专利权)人：重庆忽米网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：