一种基于指标集合的新型嫌疑分类模型训练方法和设备技术

本发明专利技术公开了一种基于指标集合的新型嫌疑分类模型训练方法和设备。该方法包括：获取预设的交易指标集合；其中，所述交易指标集合通过如下确定：获取子嫌疑类别库中的至少两个子嫌疑类别；基于指标计算系统，分别确定所述至少两个子嫌疑类别所关联的交易指标，得到交易指标集合；采用所述交易指标集合从样本用户的历史交易数据中提取样本用户的交易指标数据；采用样本用户的交易指标数据和样本用户的子嫌疑类别，训练目标嫌疑分类模型。本发明专利技术实施例可以提高训练后的嫌疑分类模型分类效果。施例可以提高训练后的嫌疑分类模型分类效果。施例可以提高训练后的嫌疑分类模型分类效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于指标集合的新型嫌疑分类模型训练方法和设备


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于指标集合的新型嫌疑分类模型训练方法和设备。

技术介绍

[0002]随着金融系统业务数据量越来越大，其中涉及到的洗钱犯罪类手法层出不穷。传统基于大量人工的嫌疑确定方法，处理速率地下，难以满足快速确定洗钱嫌疑的需求。
[0003]基于神经网络和人工智能的发展，有越来越的金融系统开始部署风控模型来基于用户流水来确定用户是否洗钱，例如基于专家经验的风控模型。然而相对于犯罪手法的不断变化，风控模型的更新速度有限，无法有效新犯罪手法有效识别。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于指标集合的新型嫌疑分类模型训练方法和设备，以提高训练后的嫌疑分类模型分类效果。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种基于指标集合的新型嫌疑分类模型训练方法，包括：
[0006]获取预设的交易指标集合；其中，所述交易指标集合通过如下确定：获取子嫌疑类别库中的至少两个子嫌疑类别；基于指标计算系统，分别确定所述至少两本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于指标集合的新型嫌疑分类模型训练方法，包括：获取预设的交易指标集合；其中，所述交易指标集合通过如下确定：获取子嫌疑类别库中的至少两个子嫌疑类别；基于指标计算系统，分别确定所述至少两个子嫌疑类别所关联的交易指标，得到交易指标集合；采用所述交易指标集合从样本用户的历史交易数据中提取样本用户的交易指标数据；采用样本用户的交易指标数据和样本用户的子嫌疑类别，训练目标嫌疑分类模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练嫌疑分类模型之后，还包括：根据所述目标嫌疑分类模型的实际性能指标值确定所述目标嫌疑分类模型是否满足更新条件；在满足更新条件的情况下，采用预先更新的子嫌疑类别库更新交易指标集合，并采用更新的交易指标集合重新训练所述目标嫌疑分类模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述子嫌疑类别库通过如下更新：通过所述嫌疑分类模型确定待分类用户的第一子嫌疑类别；确定对所述第一子嫌疑类别进行人工复核修正所得到的新子嫌疑类别；将所述新子嫌疑类别添加到所述子嫌疑类别库中。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述嫌疑分类模型的实际性能指标值确定所述嫌疑分类模型是否满足更新条件，包括：根据所述目标嫌疑分类模型的分类结果和人工复核结果，确定所述目标嫌疑分类模型的实际性能指标值；判断所述目标嫌疑分类模型的实际性能指标值是否满足所述目标性能指标值；若所述目标嫌疑分类模型的实际性能指标值不满足所述目标性能指标值，确定所述目标嫌疑分类模型满足更新条件。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用预先更新的子嫌疑类别库更新交易指标集合，包括：若所述更新的交易指标集合包括近期更新子嫌疑类别和早期子嫌疑类别，则为所述近期更新子嫌疑类别设置第一权重，所述早期子嫌疑类别设置第二权重，所述第一权重大于第二权重；若所述更新的交易指标集合包括分类失败子嫌疑类别和分类成功子嫌疑类别，则为所述分类失败子嫌疑类别设置第三权重，所述分类成功子嫌疑类别设置第四权重，所述第三权重大于第四权重；基于各子嫌疑类别...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕志军，张力，
申请(专利权)人：智器云南京信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：