一种异常交易的识别方法、装置、设备、存储介质及产品制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种异常交易的识别方法、装置、设备、存储介质及产品。本发明专利技术涉及大数据技术领域。该方法包括：获取待检测的业务交易信息，其中，所述待检测的业务交易信息包括用户主体信息、交易模式信息和异常行为信息中的至少两个维度；基于预先配置的异常检测规则模型，对所述待检测的业务交易信息中各维度信息进行异常检测，得到交易检测结果，其中，所述预先配置的异常检测规则模型包括各维度对应的异常检测规则。本发明专利技术的技术方案，通过异常检测规则模型对待检测的业务交易信息中多个维度信息进行异常检测，能够达到提升异常交易检测精度的技术效果。测精度的技术效果。测精度的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种异常交易的识别方法、装置、设备、存储介质及产品


[0001]本专利技术实施例涉及大数据
，尤其涉及一种异常交易的识别方法、装置、设备、存储介质及产品。

技术介绍

[0002]随着大数据技术的发展，大数据分析在各领域的应用越来越广泛。
[0003]在金融交易等场景中，可能存在异常交易行为，现有技术通常仅对交易单一维度的信息进行分析，存在交易异常检测精度低的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种异常交易的识别方法、装置、设备、存储介质及产品，用以解决目前交易异常检测精度低的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种异常交易的识别方法，包括：
[0006]获取待检测的业务交易信息，其中，所述待检测的业务交易信息包括用户主体信息、交易模式信息和异常行为信息中的至少两个维度；
[0007]基于预先配置的异常检测规则模型，对所述待检测的业务交易信息中各维度信息进行异常检测，得到交易检测结果，其中，所述预先配置的异常检测规则模型包括各维度对应的异常检测规则。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常交易的识别方法，其特征在于，包括：获取待检测的业务交易信息，其中，所述待检测的业务交易信息包括用户主体信息、交易模式信息和异常行为信息中的至少两个维度；基于预先配置的异常检测规则模型，对所述待检测的业务交易信息中各维度信息进行异常检测，得到交易检测结果，其中，所述预先配置的异常检测规则模型包括各维度对应的异常检测规则。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先配置的异常检测规则模型包括与或逻辑规则模型；相应的，所述基于预先配置的异常检测规则模型，对所述待检测的业务交易信息中各维度信息进行异常检测，得到交易检测结果，包括：基于所述与或逻辑规则模型，对所述待检测的业务交易信息中各维度信息进行异常检测，得到交易检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述与或逻辑规则模型，对所述待检测的业务交易信息中各维度信息进行异常检测，得到交易检测结果，包括：基于所述用户主体信息对应的异常检测规则，对所述用户主体信息进行异常检测，得到第一交易检测信息；基于所述交易模式信息对应的异常检测规则，对所述交易模式信息进行异常检测，得到第二交易检测信息；基于所述异常行为信息对应的异常检测规则，对所述异常行为信息进行异常检测，得到第三交易检测信息；基于所述第一交易检测信息、所述第二交易检测信息和所述第三交易检测信息确定交易检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户主体信息包括多个用户主体信息项对应的信息；所述用户主体信息对应的异常检测规则包括各用户主体信息项对应的异常检测规则；相应的，所述基于所述用户主体信息对应的异常检测规则，对所述用户主体信息进行异常检测，得到第一交易检测信息，包括：对于任一所述用户主体信息项，基于所述用户主体信息项对应的异常检测规则，对所述用户主体信息项对应的信息进行异常检测，得到所述用户主体信息项对应的交易检测信息；基于各所述用户主体信息项对应的交易检测信息确定第一交易检测信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述用户主体信息包括用户年龄信息、用户来源信息和用户信用评分信息；相应的，所述基于所述用户主体信息项对应的异常检测规则，对所述用户主体信息项对应的信息进行异常检测，得到所述用户主体信息项对应的交易检测信息，包括：基于所述用户年龄信息对应的异常检测规则，对所述用户年龄信息进行异常检测，得到所述用户年龄信息对应的交易检测信息，其中，所述用户年龄信息对应的异常检测规则包括将用户年龄处于预设年龄范围内的用户年龄信息确定为异常交易候选用户信息；基于所述用户来源信息对应的异常检测规则，对所述用户来源信息进行异常检测，得
到所述用户来源信息对应的交易检测信息，其中，所述用户来源信息对应的异常检测规则包括将用户来源为主动办理业务的用户来源信息确定为异常交易候选用户信息；基于所述用户信用评分信息对应的异常检测规则，对所述用户信用评分信息进行异常检测，得到所述用户信用评分信息对应的交易检测信息，其中，所述用户信用评分信息对应的异常检测规则包括将用户信用评分在预设评分区间内的用户信用评分信息确定为异常交易候选用户信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各所述用户主体信息项对应的交易检测信息确定第一交易检测信息，包括：若所述用户年龄信息对应的交易检测信息、所述用户来源信息对应的交易检测信息和所述用户信用评分信息对应的交易检测信息分别为异常交易候选用户信息，则确定第一交易检测信息为异常交易候选用户信息；或者，若所述用户年龄信息对应的交易检测信息、所述用户来源信息对应的交易检测信息和所述用户信用评分信息对应的交易检测信息中至少一项为异常交易候选用户信息，则确定第一交易检测信息为异常交易候选用户信息。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交易模式信息包括多个交易模式信息项对应的信息；所述交易模式信息对应的异常检测规则包括各交易模式信息项对应的异常检测规则；相应的，所述基于所述交易模式信息对应的异常检测规则，对所述交易模式信息进行异常检测，得到第二交易检测信息，包括：对于任一所述交易模式信息项，基于所述交易模式信息项对应的异常检测规则，对所述交易模式信息项对应的信息进行异常检测，得到所述交易模式信息项对应的交易检测信息；基于各所述交易模式信息项对应的交易检测信息确定第二交易检测信息。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述交易模式信息包括业务办理次数信息和业务办理额度信息；相应的，所述基于所述交易模式信息项对应的异常检测规则，对所述交易模式信息项对应的信息进行异常检测，得到所述交易模式信息项对应的交易检测信息，包括：基于所述业务办理次数信息对应的异常检测规则，对所述业务办理次数信息进行异常检测，得到所述业务办理次数信息对应的交易检测信息，其中，所述业务办理次数信息对应的异常检测规则包括将业务办理...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈良倩，郎钊，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：