【技术实现步骤摘要】
本申请涉及异常交易预警，具体而言，涉及一种异常交易预警方法、装置与存储介质。
技术介绍
1、伴随数字化技术的蓬勃发展，以银行卡账户为主体的银行在线业务兴起，多样化的交易场景极大丰富了人们的支付方式，但异常交易数量(例如，欺诈交易)也随之攀升，呈现场景化、专业化、隐蔽化的特点，不仅损害了用户和金融机构的利益，也阻碍了金融行业的良性发展。因此，如何从海量的交易数据中准确地识别异常交易，降低用户和金融机构的经济损失，提升金融机构对异常风险的防范能力具有重要意义。
2、传统的异常检测通过设置专家规则、黑名单库等方法识别已知类型的异常行为，通常依赖于专家的主观经验，难以适应复杂多变的新型异常场景。基于机器学习的异常方法通过神经网络、集成学习等技术识别异常交易，但仍然需要依赖于专业知识的特征工程。基于深度学习的异常检测采用深度置信网络、深度卷积网络等方法利用大规模数据挖掘内在规律，提升异常识别精度，但异常交易在历史交易数据中仅占有极小的比例，数据样本的不平衡严重影响模型性能，导致现有技术使用模型对异常风险预警的准确度低。
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【技术保护点】
1.一种异常交易预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建生成对抗网络模型的过程中，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建生成对抗网络模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用WGAN-GP的训练机制训练初始生成对抗网络模型，得到所述生成对抗网络模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建初始异常交易预警模型，将所述平衡训练集输入所述初始异常交易预警模型中进行训练，得到训练后的异常交易预警模型，包括：
6.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种异常交易预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建生成对抗网络模型的过程中，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建生成对抗网络模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用wgan-gp的训练机制训练初始生成对抗网络模型，得到所述生成对抗网络模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建初始异常交易预警模型，将所述平衡训练集输入所述初始异常交易预警模型中进行训练，得到训练后的异常交易预警模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络模型的生成器由编码器、特征变换模块、解码器依次连接组成，...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱礼华，王鹏，肖雅元，刘浩阳，王健，
申请(专利权)人：中国邮政储蓄银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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