本公开提供了一种交易异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取针对当前交易任务的当前舆情数据、当前交易数据、以及基于历史交易数据预训练好的异常检测模型；基于所述当前舆情数据、所述当前交易数据以及所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易任务进行异常检测，得到异常检测结果。本公开在进行交易异常检测的过程中，不仅参考了当前交易数据，还参考了具有实时和准实时价值的舆情数据，这能够更为准确的挖掘出交易过程中存在的异常行为，及时的为交易用户提供更为安全性的交易服务。供更为安全性的交易服务。供更为安全性的交易服务。
【技术实现步骤摘要】
一种交易异常检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及数据处理
，具体而言，涉及一种交易异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术在金融领域的渗透，金融业务日益增多，其中，金融异常交易检测是互联网金融必不可少的一部分。随着大数据技术的迅速发展，使得积累金融交易信息变得越来越容易，例如，可以通过人工方式给交易信息标记标签信息并训练相应的异常检测模型来实现有关异常交易行为的检测。
[0003]然而，考虑到目前所训练的异常检测模型仅依赖于金融交易信息等结构化信息，而实际应用中，存在一些复杂的异常交易情况，而仅依赖于金融交易信息所训练的异常检测模型进行异常检测可能存在不全面、不充分等误检的问题。
技术实现思路
[0004]本公开实施例至少提供一种交易异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，以提升异常检测的准确率。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种交易异常检测方法，包括：
[0006]获取针对当前交易任务的当前舆情数据、当前交易数据、以及基于历史交易数据预训练好的异常检测模型；
[0007]基于所述当前舆情数据、所述当前交易数据以及所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易任务进行异常检测，得到异常检测结果。
[0008]在一种可能的实施方式中，在所述异常检测结果包括检测分值的情况下，所述基于所述当前舆情数据、所述当前交易数据以及所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易任务进行异常检测，得到异常检测结果，包括：
[0009]基于所述当前舆情数据和所述当前交易数据对所述当前交易任务进行至少一个增益赋值，确定赋值后的增益系数；以及，基于所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易数据进行异常检测，确定初始检测分值；
[0010]基于所述增益系数对所述初始检测分值进行更新，得到更新后的检测分值。
[0011]在一种可能的实施方式中，按照如下至少一种方式对所述当前交易任务进行增益赋值：
[0012]在所述当前舆情数据和所述当前交易数据属于同一个时间窗口的情况下，为所述当前交易任务赋予第一增益系数；
[0013]确定所述当前舆情数据和所述当前交易数据之间的相关度，并基于所述相关度为所述当前交易任务赋予第二增益系数；
[0014]在所述当前舆情数据指向所述当前交易数据所对应交易用户的风险标签的情况下，为所述当前交易任务赋予第三增益系数；
[0015]确定针对当前舆情数据所属时间窗口进行窗口扩展后的扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据，并基于所述扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据之间的相关度为所述当前交易任务赋予第四增益系数。
[0016]在一种可能的实施方式中，所述确定针对当前舆情数据所属时间窗口进行窗口扩展后的扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据，包括：
[0017]按照时间先后顺序将所述当前舆情数据所属时间窗口之前的预设数量个历史时间窗口对应的历史交易数据以及当前交易数据进行组合，得到扩展交易数据；以及，
[0018]按照时间先后顺序将每个所述历史时间窗口下的历史舆情数据以及所述当前舆情数据进行组合，得到扩展舆情数据。
[0019]在一种可能的实施方式中，按照如下步骤确定所述扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据之间的相关度：
[0020]对所述扩展舆情数据包括的每个舆情数据进行离散化编码，确定与每个舆情数据对应的编码值，并得到与所述扩展舆情数据对应的编码序列信号；以及，从所述扩展交易数据包括的每个交易数据中提取交易特征，并得到与所述扩展交易数据对应的交易特征信号；
[0021]确定所述编码序列信号与所述交易特征信号之间的信号相关度；
[0022]将所述信号相关度确定为所述扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据之间的相关度。
[0023]在一种可能的实施方式中，所述确定所述当前舆情数据和所述当前交易数据之间的相关度，包括：
[0024]提取所述当前舆情数据中的当前舆情特征，以及提取所述当前交易数据中的当前交易特征；
[0025]确定所述当前舆情特征与所述当前交易特征之间的特征相关度；
[0026]将所述特征相关度确定为所述当前舆情数据和所述当前交易数据之间的相关度。
[0027]在一种可能的实施方式中，所述基于所述当前舆情数据、所述当前交易数据以及所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易任务进行异常检测，包括：
[0028]将所述当前舆情数据和所述当前交易数据进行数据对齐，得到对齐后的当前舆情数据和当前交易数据；
[0029]基于所述对齐后的当前舆情数据和当前交易数据、以及所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易任务进行异常检测，得到异常检测结果。
[0030]在一种可能的实施方式中，所述将所述当前舆情数据和所述当前交易数据进行数据对齐，包括：
[0031]基于预设特征框架对所述当前交易数据进行字段拆分，得到拆分后的多个交易特征字段；以及针对所述当前舆情数据进行语义识别，并从识别后的当前舆情数据中确定多个舆情字段内容；
[0032]针对每个交易特征字段，从多个舆情字段内容中确定与所述交易特征字段匹配的舆情字段内容；
[0033]基于每个交易特征字段匹配的舆情字段内容进行数据对齐。
[0034]在一种可能的实施方式中，按照如下步骤对异常检测模型进行预训练：
[0035]获取多条历史交易数据以及与每条历史交易数据对应的风险标签；
[0036]将所述多条历史交易数据作为所述预训练的异常检测模型的输入数据，将与每条历史交易数据对应的风险标签作为所述预训练的异常检测模型的输出结果的监督数据，对所述异常检测模型进行预训练，得到预训练好的异常检测模型。
[0037]第二方面，本公开还提供了一种交易异常检测装置，包括：
[0038]获取模块，用于获取针对当前交易任务的当前舆情数据、当前交易数据、以及基于历史交易数据预训练好的异常检测模型；
[0039]检测模块，用于基于所述当前舆情数据、所述当前交易数据以及所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易任务进行异常检测，得到异常检测结果。
[0040]第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如第一方面及其各种实施方式任一所述的交易异常检测方法。
[0041]第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面及其各种实施方式任一所述的交易异常检测方法。
[0042]采用上述交易异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，在获取到针对当前交易任务的当前舆情数据、当前交易数据、以及基于历史交易数据预训练好的异常检测模型的情况下，可以本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交易异常检测方法，其特征在于，包括：获取针对当前交易任务的当前舆情数据、当前交易数据、以及基于历史交易数据预训练好的异常检测模型；基于所述当前舆情数据、所述当前交易数据以及所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易任务进行异常检测，得到异常检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述异常检测结果包括检测分值的情况下，所述基于所述当前舆情数据、所述当前交易数据以及所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易任务进行异常检测，得到异常检测结果，包括：基于所述当前舆情数据和所述当前交易数据对所述当前交易任务进行至少一个增益赋值，确定赋值后的增益系数；以及，基于所述预训练好的异常检测模型对所述当前交易数据进行异常检测，确定初始检测分值；基于所述增益系数对所述初始检测分值进行更新，得到更新后的检测分值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按照如下至少一种方式对所述当前交易任务进行增益赋值：在所述当前舆情数据和所述当前交易数据属于同一个时间窗口的情况下，为所述当前交易任务赋予第一增益系数；确定所述当前舆情数据和所述当前交易数据之间的相关度，并基于所述相关度为所述当前交易任务赋予第二增益系数；在所述当前舆情数据指向所述当前交易数据所对应交易用户的风险标签的情况下，为所述当前交易任务赋予第三增益系数；确定针对当前舆情数据所属时间窗口进行窗口扩展后的扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据，并基于所述扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据之间的相关度为所述当前交易任务赋予第四增益系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定针对当前舆情数据所属时间窗口进行窗口扩展后的扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据，包括：按照时间先后顺序将所述当前舆情数据所属时间窗口之前的预设数量个历史时间窗口对应的历史交易数据以及当前交易数据进行组合，得到扩展交易数据；以及，按照时间先后顺序将每个所述历史时间窗口下的历史舆情数据以及所述当前舆情数据进行组合，得到扩展舆情数据。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，按照如下步骤确定所述扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据之间的相关度：对所述扩展舆情数据包括的每个舆情数据进行离散化编码，确定与每个舆情数据对应的编码值，并得到与所述扩展舆情数据对应的编码序列信号；以及，从所述扩展交易数据包括的每个交易数据中提取交易特征，并得到与所述扩展交易数据对应的交易特征信号；确定所述编码序列信号与所述交易特征信号之间的信号相关度；将所述信号相关度确定为所述扩展交易数据以及对应的扩展舆情数据之间的...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤韬，赵金涛，杨燕明，高鹏飞，郑建宾，艾博轩，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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