用于监测异常交易数据的方法、设备和介质技术

本公开的实施例涉及一种用于监测异常交易数据的方法、设备和介质。该方法包括基于与异常交易数据查询条件相关联的预设字段，生成查询参数信息，预设字段至少包括查询需求标识、查询参数标识、参数值和设置时间；基于所获取账户的交易数据、监测周期和待监测账户信息，生成目标账户的交易数据表；针对查询参数信息和目标账户的交易数据表进行拼接，以便生成中间表；基于中间表所包括的字段，针对中间表所包括的目标账户的交易数据进行聚类，以便生成与监测周期相关联的聚类结果；确定聚类结果是否满足预定条件；以及响应于确定聚类结果满足预定条件，生成指示异常交易数据的警示标识。由此，能够有效提高对异常交易的查询反馈速度并降低维护成本。速度并降低维护成本。速度并降低维护成本。

【技术实现步骤摘要】
用于监测异常交易数据的方法、设备和介质


[0001]本公开的实施例总体涉及信息处理领域，并且更具体地涉及一种用于监测异常交易数据的方法、计算设备和存储介质。

技术介绍

[0002]由于金融机构本身的特殊性，要求了其需要在网络、系统、灾备等异常情况下，都能够保证交易数据的可靠性，以及及时并准确识别异常交易。
[0003]传统的用于监测异常交易数据的方式，例如在关系型数据库下频繁使用表间联立等方式来直接进行异常交易的条件筛选，然而由于如银行等金融机构的内部交易流水数据庞大，数据条数及字段数量众多，即使按每日流水进行筛选，也会造成大量的性能与服务器响应时间开销，甚至会出现无法及时对查询进行响应，或者无法得到查询结果等问题。
[0004]并且，在传统的用于监测异常交易数据的方式中，判断异常交易所需的判定参数被写死在查询语句中。一旦某判定参数改变就需要更改代码并重新审核通过才能上线，这会导致需要大量维护时间及人工成本。
[0005]综上，传统的用于监测异常交易数据的方式存在的不足之处在于：难以快速对异常交易的查询进行反馈，并且维护成本高。

技术实现思路

[0006]针对上述问题，本公开提供了一种用于监测异常交易数据的方法、计算设备和存储介质，能够有效的提高对异常交易的查询反馈速度，并且降低维护成本。
[0007]根据本公开的第一方面，提供了一种用于监测异常交易数据的方法，包括：基于与异常交易数据查询条件相关联的预设字段，生成查询参数信息，所述预设字段至少包括查询需求标识、查询参数标识、参数值和设置时间；基于所获取账户的交易数据、监测周期和待监测的账户信息，生成目标账户的交易数据表；针对所述查询参数信息和目标账户的交易数据表进行拼接，以便生成中间表；基于中间表所包括的字段，针对中间表所包括的目标账户的交易数据进行聚类，以便生成与监测周期相关联的聚类结果；确定聚类结果是否满足预定条件；以及响应于确定聚类结果满足预定条件，生成指示异常交易数据的警示标识。
[0008]根据本公开的第二方面，提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开的第一方面的方法。
[0009]在本公开的第三方面中，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中计算机指令用于使计算机执行本公开的第一方面的方法。
[0010]在一些实施例中，用于监测异常交易数据的方法还包括：获取与警示标识相关联的异常交易数据和未与警示标识相关联的异常交易数据，以便形成异常交易输入数据；基于异常交易输入数据，经由查询参数预测模型提取异常交易输入数据的特征，以便预测关于查询参数的关键词特征值；以及基于所预测的关键词特征值，对所述查询参数信息的查
询参数标识的字段值进行更新。
[0011]在一些实施例中，针对所述查询参数信息和目标账户的交易数据表进行拼接，以便生成中间表包括：基于所述目标账户的交易数据表的字段名和所述查询参数信息中查询参数标识字段所对应的字段值，确定所述中间表的字段名，所述交易数据表的字段名至少包括交易账号、交易类型、交易金额、交易对象、交易时间，所述查询参数标识字段至少指示开始时间、结束时间、单日累计金额和监测周期的累计金额；以及基于所确定的中间表的字段名、所述目标账户的交易数据表和所述查询参数信息，向所述中间表中插入数据。
[0012]在一些实施例中，确定所述中间表的字段名包括：基于异常交易数据查询条件和预定查询需求信息，确定与预定查询需求所对应的查询参数标识字段和查询参数标识字段所对应的字段值；基于与预定查询需求标识所对应的查询参数标识字段值，生成对应于预定查询需求标识的中间表的字段名。
[0013]在一些实施例中，针对所述查询参数信息和目标账户的交易数据表进行拼接，以便生成中间表还包括：获取监测周期内每个单位时间段的目标账户的交易数据，以便形成多个与单位时间段相关联的交易数据片；以及基于所确定的中间表的字段名、针对所形成的多个与单位时间段相关联的交易数据片进行拼接，以便生成对应于监测周期的中间表。
[0014]在一些实施例中，生成中间表包括：响应于检测到监测异常交易数据的指令，在所生成的对应于当前监测周期的中间表中删除与当前单位时间段相关联的交易数据片，所述当前单位时间段为当日；在对应于当前监测周期中间表中插入与当前单位时间段相关联的交易数据片；将与当前单位时间段相关联的交易数据片对应的警示标识设置为空。
[0015]在一些实施例中，生成指示异常交易数据的警示标识包括：针对当前监测周期内的、未与警示标识相关联的目标账户的交易金额进行累计，以便生成未报警交易数据累计值；以及响应于确定未报警交易数据累计值大于或者等于预设交易金额，生成指示当前监测周期内目标账户存在异常交易数据的警示标识。
[0016]在一些实施例中，生成指示异常交易数据的警示标识包括：生成指示当日目标账户存在异常交易数据的当日报警表；在对应于当前监测周期的中间表中，确定与出现在当日报警表中的目标账户相关联的警示标识字段值是否为空；以及响应于确定与出现在当日报警表中的目标账户相关联的警示标识字段值为空，将所述警示标识字段值设置为当日日期。
[0017]在一些实施例中，用于监测异常交易数据的方法还包括：基于待监测的账户信息和与账户信息相关联的预定查询需求标识，确定与预定查询需求标识所对应的查询参数标识字段，同一账户信息关联有多种查询需求，每种查询需求关联有对应的查询参数信息。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0019]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素。
[0020]图1示出了用于实现根据本专利技术的实施例的用于监测异常交易数据的方法的系统的示意图。
[0021]图2示出了根据本公开的实施例的用于监测异常交易数据的方法 200的流程图。
[0022]图3示出了根据本公开的实施例的用于对查询参数信息的查询参数标识的字段值进行更新的方法300的流程图。
[0023]图4示出了根据本公开的实施例的用于监测异常交易数据的方法 400的流程图。
[0024]图5示出了根据本公开的实施例的用于生成中间表的方法500的流程图。
[0025]图6示出了根据本公开的实施例的用于生成指示异常交易数据的警示标识的方法600的流程图。
[0026]图7示出了根据本公开的实施例的中间表字段名确定方法的示意图。
[0027]图8示出了根据本公开的实施例的用于确定与预定查询需求标识所对应的查询参数标识字段的方法800的流程图。
[0028]图9示出了根据本公本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于监测异常交易数据的方法，包括：基于与异常交易数据查询条件相关联的预设字段，生成查询参数信息，所述预设字段至少包括查询需求标识、查询参数标识、参数值和设置时间；基于所获取账户的交易数据、监测周期和待监测的账户信息，生成目标账户的交易数据表；针对所述查询参数信息和目标账户的交易数据表进行拼接，以便生成中间表；基于中间表所包括的字段，针对中间表所包括的目标账户的交易数据进行聚类，以便生成与监测周期相关联的聚类结果；确定聚类结果是否满足预定条件；以及响应于确定聚类结果满足预定条件，生成指示异常交易数据的警示标识。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：获取与警示标识相关联的异常交易数据和未与警示标识相关联的异常交易数据，以便形成异常交易输入数据；基于异常交易输入数据，经由查询参数预测模型提取异常交易输入数据的特征，以便预测关于查询参数的关键词特征值；以及基于所预测的关键词特征值，对所述查询参数信息的查询参数标识的字段值进行更新。3.根据权利要求1所述的方法，其中针对所述查询参数信息和目标账户的交易数据表进行拼接，以便生成中间表包括：基于所述目标账户的交易数据表的字段名和所述查询参数信息中查询参数标识字段所对应的字段值，确定所述中间表的字段名，所述交易数据表的字段名至少包括交易账号、交易类型、交易金额、交易对象、交易时间，所述查询参数标识字段至少指示开始时间、结束时间、单日累计金额和监测周期的累计金额；以及基于所确定的中间表的字段名、所述目标账户的交易数据表和所述查询参数信息，向所述中间表中插入数据。4.根据权利要求3所述的方法，其中确定所述中间表的字段名包括：基于异常交易数据查询条件和预定查询需求信息，确定与预定查询需求所对应的查询参数标识字段和查询参数标识字段所对应的字段值；基于与预定查询需求标识所对应的查询参数标识字段值，生成对应于预定查询需求标识的中间表的字段名。5.根据权利要求2所述的方法，其中针对所述查询参数信息和目标账户的交易数据表进行拼接，以便生成中间表还包括：获取监测周期内每个单位时间段的目标账户的交易数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：周士雄，段陵玉，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司上海市分行，
类型：发明
国别省市：