非法资金转移对象的识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种非法资金转移对象的识别方法、装置及电子设备。涉及金融科技技术领域，其中，该方法包括：在检测到通过第一对象生成目标交易的情况下，获取第一对象的目标特征信息和目标日期，其中，目标特征信息为目标维度的特征信息；将目标特征信息和目标日期输入目标监控模型，输出第一对象在目标日期通过目标网络游戏进行非法资金转移行为的概率，其中，目标监控模型为由多个金融机构的目标维度的样本数据对初始监控模型进行训练得到的；依据概率，确定第一对象是否为非法资金转移的对象。本发明专利技术解决了相关技术中对通过非法网络游戏进行非法资金转移的对象识别效果不佳的技术问题。术问题。术问题。

【技术实现步骤摘要】
非法资金转移对象的识别方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及金融科技
，具体而言，涉及一种非法资金转移对象的识别方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]目前，互联网上进行非法资金转移的方式多种多样，并且为了避免被相关部门发现，频繁的更换网络服务器、更换IP地址、培养下线、更换资金账户等，利用多个金融机构的账户或第三方平台账户对非法转移的资金进行层层转移，增加了通过对通过互联网进行非法资金转移的对象的识别难度。
[0003]相关技术中，针对严峻复杂的非法资金转移的形势，大多是基于规则的识别策略，由业务专家根据非法资金转移的业务场景，通过总结非法资金转移活动的交易规律，量化规律中的交易信息模式，确定出的基于参数、指标的识别非法资金转移触发式规则。由于规则的总结需要大量的历史交易数据及具备业务专家的人员才能完成，导致在金融行业只有大型的金融机构才具备对通过网络进行非法资金转移的监控的能力，无法推广及复制到金融同业的中小银行。一方面是中小银行的交易数据有限，同时无法拷贝复制金融同业的其他数据；另一方面是无法从有限的交易数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非法资金转移对象的识别方法，其特征在于，包括：在检测到通过第一对象生成目标交易的情况下，获取所述第一对象的目标特征信息和目标日期，其中，所述目标特征信息为目标维度的特征信息；将所述目标特征信息和所述目标日期输入目标监控模型，输出所述第一对象在所述目标日期通过目标网络游戏进行非法资金转移行为的概率，其中，所述目标监控模型为由多个金融机构的目标维度的样本数据对初始监控模型进行训练得到的；依据所述概率，确定所述第一对象是否为非法资金转移的对象。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，获取所述第一对象的目标特征信息，包括：获取所述第一对象的第一特征信息，其中，所述第一特征信息为所述第一对象的基本信息；基于预设规则对所述第一特征信息进行处理，得到所述第一对象的第二特征信息；对所述第二特征信息进行分桶、组合及拼接处理，得到所述第一对象的目标维度的目标特征信息。3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述目标监控模型通过以下方式得到：将目标金融机构的目标对象名单以对象、日期维度生成样本数据，并将所述样本数据按照预设比例划分为训练集和测试集，得到目标样本数据，其中，所述目标对象名单至少包括多个第二对象的基本信息，所述多个第二对象至少包括：参与目标网络游戏进行非法资金转移行为的对象，未参与目标网络游戏进行非法资金转移行为的对象；通过所述预设规则对所述目标样本数据进行预处理，得到目标维度的样本数据；基于所述目标维度的样本数据，对初始监控模型进行训练，得到所述目标监控模型。4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，基于所述目标维度的样本数据，对初始监控模型进行训练，得到所述目标监控模型，包括：获取目标梯度信息，其中，所述目标梯度信息为多个金融机构对初始监控模型进行模型训练的梯度信息进行聚合后得到的聚合梯度信息；通过所述目标梯度信息，更新训练所述初始监控模型的梯度信息；通过所述目标维度的样本数据和更新后的梯度信息对所述初始监控模型进行训练，得到所述目标监控模型。5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，获取目标梯度信息，包括：建立所述多个金融机构的网络连接；基于所述网络连接，获取所述多个金融机构对初始监控模型进行模型训练得到的梯度信息集合，其中，所述梯度信息集合中包括每个金融机构对初始监控模型进行模型训练得到的梯度信息；通过目标加密方式，对所述梯度信息集合中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张华，吴亚东，孙科伟，
申请(专利权)人：工银科技有限公司，
类型：发明
国别省市：