【技术实现步骤摘要】
资金回流检测方法、装置、计算机设备、介质和程序产品
[0001]本申请涉及大数据
，特别是涉及一种资金回流检测方法、装置、计算机设备、介质和程序产品。
技术介绍
[0002]在用户向银行借贷的情况下，为了保证银行借贷资金的安全，银行通常会要求用户对其所借资金的用途进行承诺。同时，银行会对用户所借资金的用途进行检测，看是否存在资金回流现象，其中，资金回流是指客户将所借资金用于非其所承诺的用途。现有技术中，主要是通过人工来检测资金回流现象，但是，由人工来检测资金回流现象的智能性不高。
技术实现思路
[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种资金回流检测方法、装置、计算机设备、介质和程序产品。
[0004]第一方面，本申请提供了一种资金回流检测方法，该方法包括：获取待进行资金回流检测的目标用户所对应的交易数据，并根据交易数据获取交易时序数据以及交易有向图的邻接矩阵，邻接矩阵中的每一个元素用于表征交易用户之间的资金往来的有向关系，交易有向图中的节点用于表征交易用户，交易用户包括目标用户以及与目...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种资金回流检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待进行资金回流检测的目标用户所对应的交易数据，并根据所述交易数据获取交易时序数据以及交易有向图的邻接矩阵，所述邻接矩阵中的每一个元素用于表征交易用户之间的资金往来的有向关系，所述交易有向图中的节点用于表征交易用户，所述交易用户包括所述目标用户以及与所述目标用户具有资金往来的用户，所述交易有向图中的边用于表征所述交易用户之间的资金往来关系，所述交易时序数据包括按照交易时间排列的多个交易记录；将所述邻接矩阵输入至预先训练的图注意力神经网络模型中，基于所述图注意力神经网络模型的输出得到中间矩阵，所述中间矩阵中包括表征资金流出用户的元素以及表征资金流入用户的元素；基于所述中间矩阵对所述交易时序数据进行转化处理，并将转化处理后得到的多个向量输入至预先训练的时序神经网络模型中，每个所述向量中包括表征资金流出用户的元素、表征资金流入用户的元素、表征交易时间差的元素以及表征交易金额比的元素，所述时序神经网络模型输出指示信息，所述指示信息用于指示所述目标用户是否存在资金回流。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的图注意力神经网络模型包括第一图注意力神经网络模型和第二图注意力神经网络模型，所述将所述邻接矩阵输入至预先训练的图注意力神经网络模型中，包括：将所述邻接矩阵与预先设置的原始矩阵输入至所述第一图注意力神经网络模型中，基于所述第一图注意力神经网络模型的输出得到第一矩阵，所述第一矩阵为按资金往来的流出方向进行迭代所得到的矩阵，所述第一矩阵中包括表征第一候选资金流出用户的元素和表征第一候选资金流入用户的元素；将所述邻接矩阵进行转置运算，将转置后的邻接矩阵与所述预先设置的原始矩阵输入至所述第二图注意力神经网络模型中，基于所述第二图注意力神经网络模型的输出得到第二矩阵，所述第二矩阵为按资金往来的流入方向进行迭代得到的矩阵，所述第二矩阵中包括表征第二候选资金流出用户的元素和表征第二候选资金流入用户的元素。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述图注意力神经网络模型的输出得到中间矩阵，包括：将所述第一矩阵与所述第二矩阵进行拼接处理，所述拼接处理用于将所述第一候选资金流出用户、所述第一候选资金流入用户、所述第二候选资金流出用户和所述第二候选资金流入用户之间资金往来无法形成闭环的有向关系所对应的行向量进行删除，并将保留的行向量进行重组，得到所述中间矩阵，所述中间矩阵量中包括表征资金流入用户的元素和表征资金流出用户的元素，且所述资金流入用户和所述资金流出用户之间资金往来的有向关系为闭环。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交易记录包括资金流出用户、资金流入用户、交易时间差以及交易金额比，其中，所述交易时间差为当前交易时间与上一个交易时间的差值，所述交易金额比为当前交易的交易金额与初始交易的交易金额的比值，所述基于所述中间矩阵对所述交易时序数据进行转化处理，包括：利用所述中间矩阵中包括的所述表征资金流入用户的元素和所述表征资金流出用户的元素，分别对所述交易时...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢健，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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