【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交易检测的，具体涉及一种异常交易检测方法及系统。
技术介绍
1、可疑交易监测分析防御性报告过多，导致人工甄别工作量大。现有异常交易检测方法无法精准识别客户身份或未能结合行业特征以及服务群体来设定监测指标，导致系统筛查出的异常交易过多，形成大量防御性报告。这些报告的分析需要大量人力，但因为数量过大，分析人员无法逐一细致完成分析，加之缺乏各业务条线的有效参与，导致可疑交易的监测分析体系尚不健全，信息分析处理的效果不佳。
2、现有技术是通过设定一些预先确定的阈值来监测交易金额、频率和其他相关因素。当交易超过设定的阈值时，则人工标记这些交易为异常，并进行进一步的调查。阈值可以根据历史数据和风险模型进行设定，并根据实际情况进行调整。
3、现有技术存在可疑交易监测分析报告的准确性不高，主体信息收集不准确，需要人工进行甄别研判，准确率和效率较低，过于依赖具体的阈值的问题。
技术实现思路
1、本申请解决了可疑交易监测分析报告的准确性不高，主体信息收集不准确，需要人工进行甄别研判，准确率和效率较低，过于依赖具体的阈值的问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种异常交易检测方法及系统，第一方面，本申请实施例提供了一种异常交易检测方法，所述方法包括：在预定交易数据库中遍历得到目标交易对应的目标类型的目标特征指标集，所述目标特征指标集包括m个指标，m为大于等于1的整数。将根据第一指标检测得到的所述目标交易的目标第一指标参数作为交易聚类模型的输入信息，得到目
3、第二方面，本申请提供了一种异常交易检测系统，所述系统包括：目标特征指标集获取模块，所述目标特征指标集获取模块用于在预定交易数据库中遍历得到目标交易对应的目标类型的目标特征指标集，所述目标特征指标集包括m个指标，m为大于等于1的整数。信息输入模块，所述信息输入模块用于将根据第一指标检测得到的所述目标交易的目标第一指标参数作为交易聚类模型的输入信息，得到目标聚类结果，其中，所述第一指标为所述m个指标中的任意一个指标。异常交易判断模块，所述异常交易判断模块用于根据所述目标聚类结果判断所述目标交易是否为异常交易，若是，对所述目标交易进行异常告警，若否，对所述目标交易进行无异常标记。
4、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
5、本申请提供了一种异常交易检测方法及系统，涉及交易检测
，所述方法包括：在预定交易数据库中遍历得到目标交易对应的目标类型的目标特征指标集，将根据第一指标检测得到的所述目标交易的目标第一指标参数作为交易聚类模型的输入信息，得到目标聚类结果，根据所述目标聚类结果判断所述目标交易是否为异常交易，若是，对所述目标交易进行异常告警，若否，对所述目标交易进行无异常标记。
6、本申请解决了可疑交易监测分析报告的准确性不高，主体信息收集不准确，需要人工进行甄别研判，准确率和效率较低，过于依赖具体的阈值的问题。通过针对不同的类型分别聚类分析，再判断聚类结果有无异常，可以准确的判别出异常并及时告警。
7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种异常交易检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预定交易数据库包括N种交易类型对应的N个交易特征指标集，且，N为大于1的整数。
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，在所述将根据第一指标检测得到的所述目标交易的目标第一指标参数作为交易聚类模型的输入信息之前，包括：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述对所述目标交易进行异常告警之后，还包括：
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述调用交易规则模型对所述目标交易进行关联规则挖掘，得到目标关联规则，包括：
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述读取预定条件，包括：
7.一种异常交易检测系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种异常交易检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预定交易数据库包括n种交易类型对应的n个交易特征指标集，且，n为大于1的整数。
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，在所述将根据第一指标检测得到的所述目标交易的目标第一指标参数作为交易聚类模型的输入信息之前，包括：
4....
【专利技术属性】
技术研发人员：王海波，罗伟，钟炘宇，
申请(专利权)人：智器云南京信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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