【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及银行金融交易风险特征库的建立方法及装置。
技术介绍
1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
2、目前，银行金融交易风险特征，主要应用在构建模型的过程中，按需根据各个模型训练过程中的需要，进行特征加工和相应的特征工程操作。
3、举一例，如银行金融交易风险特征主要基于交易流水、账户信息、客户信息，根据各个模型构建过程中的需要，加工对应所需的特征。每个模型研发时，都需要单独进行特征设计、特征加工工作。
4、而在构建银行金融交易风险场景机器学习模型时，涉及的场景繁多，涉及到的风险特征复杂。目前在针对每个银行金融交易风险场景进行模型构建的过程中，均需要进行许多重复的特征设计和特征加工工作，容易导致许多重复的特征处理工作，造成了工作的冗余性，也降低了工作效率，还会导致风险特征设计覆盖不全面等问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种银行金融交易风险特征库的建立方法，用以提升银行金融交易风险特征的生成效率、复用性和适用性，该方法包括：
2、对不同银行客户的历史金融交易数据进行缺失值处理和异常值处理，得到处理后的不同银行客户的历史金融交易数据；
3、基于自动特征工程技术，对处理后的不同银行客户的历史金融交易数据进行特征生成处理和特征选择处理，得到对应历史金融交易数据的多个银行金融交易风险特征；
4、确定不同银行
5、根据所述关联关系，确定不同银行金融交易风险特征的数据库所在层级；
6、根据位于不同数据库所在层级的银行金融交易风险特征，建立银行金融交易风险特征库。
7、本专利技术实施例还提供一种银行金融交易风险特征库的建立装置，用以提升银行金融交易风险特征的生成效率、复用性和适用性，该装置包括：
8、交易数据处理模块，用于对不同银行客户的历史金融交易数据进行缺失值处理和异常值处理，得到处理后的不同银行客户的历史金融交易数据；
9、自动特征工程模块，用于基于自动特征工程技术，对处理后的不同银行客户的历史金融交易数据进行特征生成处理和特征选择处理，得到对应历史金融交易数据的多个银行金融交易风险特征；
10、特征关联关系确定模块，用于确定不同银行金融交易风险特征之间的关联关系；所述关联关系用于描述特征之间的从属关系；
11、特征的数据库所在层级确定模块，用于根据所述关联关系，确定不同银行金融交易风险特征的数据库所在层级；
12、银行金融交易风险特征库构建模块，用于根据位于不同数据库所在层级的银行金融交易风险特征，建立银行金融交易风险特征库。
13、本专利技术实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行金融交易风险特征库的建立方法。
14、本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行金融交易风险特征库的建立方法。
15、本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行金融交易风险特征库的建立方法。
16、本专利技术实施例中，对不同银行客户的历史金融交易数据进行缺失值处理和异常值处理，得到处理后的不同银行客户的历史金融交易数据；基于自动特征工程技术，对处理后的不同银行客户的历史金融交易数据进行特征生成处理和特征选择处理，得到对应历史金融交易数据的多个银行金融交易风险特征；确定不同银行金融交易风险特征之间的关联关系；所述关联关系用于描述特征之间的从属关系；根据所述关联关系，确定不同银行金融交易风险特征的数据库所在层级；根据位于不同数据库所在层级的银行金融交易风险特征，建立银行金融交易风险特征库，与现有技术中使用银行金融交易风险特征均需对特征重新创建的技术方案相比，通过建立银行金融交易风险特征库，不仅可以能够自动化立银行金融交易风险特征，提升了银行金融交易风险特征的生成效率，为数据分析工作的开展提供新的思路，还可为不同的银行金融交易风险特征应用场景提供数据库支持，提升了银行金融交易风险特征的复用性，进而提升了银行金融交易风险特征的多场景适用性。
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1.一种银行金融交易风险特征库的建立方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于自动特征工程技术，对处理后的不同银行客户的历史金融交易数据进行特征生成处理和特征选择处理，得到对应历史金融交易数据的多个银行金融交易风险特征，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，不同银行客户的历史金融交易数据包括：不同银行客户的客户基本信息和客户基础行为信息；所述客户基本信息包括客户年龄信息、客户性别信息、客户职业信息、客户的关联人和干系人信息以及客户账户信息的其中之一或任意组合；所述客户基础行为信息包括客户历史动态行为信息，客户账户变更行为信息、客户渠道登陆行为信息、客户历史交易行为信息、以及客户取现行为信息的其中之一或任意组合。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种银行金融交易风险特征库的建立装置，其特征在于
9.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种银行金融交易风险特征库的建立方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于自动特征工程技术，对处理后的不同银行客户的历史金融交易数据进行特征生成处理和特征选择处理，得到对应历史金融交易数据的多个银行金融交易风险特征，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，不同银行客户的历史金融交易数据包括：不同银行客户的客户基本信息和客户基础行为信息；所述客户基本信息包括客户年龄信息、客户性别信息、客户职业信息、客户的关联人和干系人信息以及客户账户信息的其中之一或任意组合；所述客户基础行为信息包括客户历史动态行为信息，客户账户变更行为信息、客户渠道登陆行为信息、客户历史交易行为信息、以及客户取现行为信息的其中之一或任意组合。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮逸松，张发波，俞泱，陈桂花，张思聪，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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