本发明专利技术提供了一种异常交易数据处理方法及装置，可用于金融领域或其他领域。方法包括：获取经用户授权的交易数据及用户信息，根据预设的异常交易规则，对交易数据及用户信息进行多维度特征提取，得到交易特征数据及用户特征数据，根据交易特征数据及用户特征数据，得到模型输入张量；将随机噪声与模型输入张量输入至预设的可疑交易模型中，得到规则命中结果张量；利用可疑交易模型，对规则命中结果张量进行判别处理，得到判别结果，对可疑交易模型进行优化处理；利用优化处理后的可疑交易模型，生成与异常交易规则相对应的多个规则参数阈值。本发明专利技术提高了模型准确度，减少误报与漏报，避免无效可疑命中交易，减少工作人员的工作量，提高工作效率。提高工作效率。提高工作效率。
【技术实现步骤摘要】
异常交易数据处理方法及装置
[0001]本专利技术涉及异常交易识别
，尤指一种异常交易数据处理方法及装置。
技术介绍
[0002]随着经济的发展，近年来金融交易量快速增长，各种金融机构的金融业务不断扩充，与此同时，由此产生的异常交易行为也不断增加。近年来，异常交易处罚金额、处罚力度呈上升趋势，其中，异常交易中可疑模型是至关重要的。大部分的金融机构的异常交易系统依赖于异常交易专家设定的可疑规则，然后人工对可疑报告进行审核，可疑规则的设定主要焦点是交易金额和交易次数，以及相关账户和交易主客体信息是否异常，这意味着规则的阈值设置成为关键。如果阈值设置不当，将会筛选出大量看似不正常的正常交易，这对审核的工作人员带来极大的工作量，且对可疑报告精确度产生很大影响。且根据数据显示，异常交易识别模型行业平均误报率95％，提高可疑模型准确率就显得至关重要了。
技术实现思路
[0003]针对现有技术中存在的问题，本专利技术实施例的主要目的在于提供一种异常交易数据处理方法及装置，对可疑交易模型的参数阈值进行优化，提高可疑交易模型的准确率。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种异常交易数据处理方法，方法包括：
[0005]获取经用户授权的交易数据及用户信息，根据预设的异常交易规则，对交易数据及用户信息进行多维度特征提取，得到交易特征数据及用户特征数据，并根据交易特征数据及用户特征数据，得到模型输入张量；
[0006]获取随机噪声，将随机噪声与模型输入张量输入至预设的可疑交易模型中，得到规则命中结果张量；
[0007]利用可疑交易模型，对规则命中结果张量进行判别处理，得到判别结果，并根据判别结果，对可疑交易模型进行优化处理；
[0008]利用优化处理后的可疑交易模型，生成与异常交易规则相对应的多个规则参数阈值。
[0009]可选的，在本专利技术一实施例中，方法还包括：获取待识别交易数据，并利用规则参数阈值，对待识别交易数据进行识别处理，得到异常交易识别结果。
[0010]可选的，在本专利技术一实施例中，可疑交易模型包括第一生成模型、第二生成模型与判别模型。
[0011]可选的，在本专利技术一实施例中，将随机噪声与模型输入张量输入至预设的可疑交易模型中，得到规则命中结果张量包括：将随机噪声输入至所述可疑交易模型的第一生成模型中，生成规则参数张量。
[0012]可选的，在本专利技术一实施例中，将随机噪声与模型输入张量输入至预设的可疑交易模型中，得到规则命中结果张量还包括：
[0013]将模型输入张量及规则参数张量输入至可疑交易模型的第二生成模型中，得到规
则命中结果张量。
[0014]可选的，在本专利技术一实施例中，利用可疑交易模型，对规则命中结果张量进行判别处理，得到判别结果包括：
[0015]根据交易数据及用户信息，确定交易识别结果；
[0016]利用可疑交易模型的判别模型，对交易识别结果与规则命中结果张量进行判别处理，得到判别结果。
[0017]可选的，在本专利技术一实施例中，利用优化处理后的可疑交易模型，生成与异常交易规则相对应的多个规则参数阈值包括：
[0018]若判别结果小于预设阈值，则确定可疑交易模型完成优化处理；
[0019]利用优化处理后的可疑交易模型中的第一生成模型，生成与异常交易规则相对应的多个规则参数阈值。
[0020]本专利技术实施例还提供一种异常交易数据处理装置，装置包括：
[0021]特征数据模块，用于获取经用户授权的交易数据及用户信息，根据预设的异常交易规则，对交易数据及用户信息进行多维度特征提取，得到交易特征数据及用户特征数据，并根据交易特征数据及用户特征数据，得到模型输入张量；
[0022]命中结果模块，用于获取随机噪声，将随机噪声与模型输入张量输入至预设的可疑交易模型中，得到规则命中结果张量；
[0023]模型优化模块，用于利用可疑交易模型，对规则命中结果张量进行判别处理，得到判别结果，并根据判别结果，对可疑交易模型进行优化处理；
[0024]参数阈值模块，用于利用优化处理后的可疑交易模型，生成与异常交易规则相对应的多个规则参数阈值。
[0025]可选的，在本专利技术一实施例中，装置还包括：交易识别模块，用于获取待识别交易数据，并利用规则参数阈值，对待识别交易数据进行识别处理，得到异常交易识别结果。
[0026]可选的，在本专利技术一实施例中，可疑交易模型包括第一生成模型、第二生成模型与判别模型。
[0027]可选的，在本专利技术一实施例中，命中结果模块还用于将随机噪声输入至可疑交易模型的第一生成模型中，生成规则参数张量。
[0028]可选的，在本专利技术一实施例中，命中结果模块还用于将模型输入张量及规则参数张量输入至可疑交易模型的第二生成模型中，得到规则命中结果张量。
[0029]可选的，在本专利技术一实施例中，模型优化模块包括：
[0030]识别结果单元，用于根据交易数据及用户信息，确定交易识别结果；
[0031]判别结果单元，用于利用可疑交易模型的判别模型，对交易识别结果与规则命中结果张量进行判别处理，得到判别结果。
[0032]可选的，在本专利技术一实施例中，参数阈值模块包括：
[0033]优化处理单元，用于若判别结果小于预设阈值，则确定可疑交易模型完成优化处理；
[0034]规则参数单元，用于利用优化处理后的可疑交易模型中的第一生成模型，生成与异常交易规则相对应的多个规则参数阈值。
[0035]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理
器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现上述方法。
[0036]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有由计算机执行上述方法的计算机程序。
[0037]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，计算机程序/指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0038]本专利技术利用交易数据与用户信息对可疑交易模型进行优化，得到异常交易规则对应的规则参数阈值，避免了由于不同金融机构有着不同的可疑规则，且相同规则可能有不同的阈值参数所带来的巨大工作量的问题，提高了模型准确度，减少误报与漏报，大大降低无效可疑命中交易，从而减少工作人员的工作量，提高工作效率。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1为本专利技术实施例一种异常交易数据处理方法的流程图；
[0041]图2为本专利技术实施例中得到判别结果的流程图；
[0042]图3为本专利技术实施例中生成规则参数阈值的流程图；
[0043]图4为本专利技术一具体实施例本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种异常交易数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取经用户授权的交易数据及用户信息，根据预设的异常交易规则，对所述交易数据及用户信息进行多维度特征提取，得到交易特征数据及用户特征数据，并根据所述交易特征数据及所述用户特征数据，得到模型输入张量；获取随机噪声，将所述随机噪声与所述模型输入张量输入至预设的可疑交易模型中，得到规则命中结果张量；利用所述可疑交易模型，对所述规则命中结果张量进行判别处理，得到判别结果，并根据所述判别结果，对所述可疑交易模型进行优化处理；利用优化处理后的可疑交易模型，生成与所述异常交易规则相对应的多个规则参数阈值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取待识别交易数据，并利用所述规则参数阈值，对所述待识别交易数据进行识别处理，得到异常交易识别结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可疑交易模型包括第一生成模型、第二生成模型与判别模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述随机噪声与所述模型输入张量输入至预设的可疑交易模型中，得到规则命中结果张量包括：将所述随机噪声输入至所述可疑交易模型的第一生成模型中，生成所述规则参数张量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述随机噪声与所述模型输入张量输入至预设的可疑交易模型中，得到规则命中结果张量还包括：将所述模型输入张量及所述规则参数张量输入至所述可疑交易模型的第二生成模型中，得到所述规则命中结果张量。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用所述可疑交易模型，对所述规则命中结果张量进行判别处理，得到判别结果包括：根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李嘉臻，
申请(专利权)人：工银科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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