一种交易异常识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种交易异常识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取批量客户信息，根据所述批量客户信息分别构建与每名客户分别对应的特征向量；对与每名客户分别对应的特征向量进行特征降维处理，得到与每名客户分别对应的目标特征向量；根据与每名客户分别对应的目标特征向量对所有批量客户进行聚类，将小于预设欧氏距离的多个客户确定为同一个簇，并对每个簇中客户的目标特征向量进行交易异常识别，得到交易异常识别结果。所述装置执行上述方法。本发明专利技术实施例提供的方法及装置，能够同时兼顾交易异常识别的效率和准确性，实现大批量客户信息的交易异常识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种交易异常识别方法及装置。

技术介绍

1、随着各金融机构的业务范围越来越广泛，业务种类也越来越丰富。异常交易数量也不断增加，这给银行客户的财产安全带来了极大威胁。

2、现有交易异常识别方法是根据专家经验对某一类特征的客户进行交易监控，从而得到交易异常识别结果，但是随着客户异常交易行为的复杂度增加，需要不断更新专家经验规则，这使得现有交易异常识别方法无法保证快速准确的对大批量客户信息进行交易异常识别。

技术实现思路

1、针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种交易异常识别方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。

2、一方面，本专利技术提出一种交易异常识别方法，包括：

3、获取批量客户信息，根据所述批量客户信息分别构建与每名客户分别对应的特征向量；

4、对与每名客户分别对应的特征向量进行特征降维处理，得到与每名客户分别对应的目标特征向量；

5、根据与每名客户分别对应的目标特征向量对所有批量客户进行聚类，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种交易异常识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的交易异常识别方法，其特征在于，所述对与每名客户分别对应的特征向量进行特征降维处理，得到与每名客户分别对应的目标特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的交易异常识别方法，其特征在于，所述对与每名客户分别对应的待筛选特征向量的每个特征向量元素进行特征关联度分析计算，得到与每名客户分别对应的目标特征向量，包括：

4.根据权利要求1所述的交易异常识别方法，其特征在于，所述根据与每名客户分别对应的目标特征向量对所有批量客户进行聚类，包括：

5.根据权利要求1所述的交易异常识别方法...

【技术特征摘要】

1.一种交易异常识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的交易异常识别方法，其特征在于，所述对与每名客户分别对应的特征向量进行特征降维处理，得到与每名客户分别对应的目标特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的交易异常识别方法，其特征在于，所述对与每名客户分别对应的待筛选特征向量的每个特征向量元素进行特征关联度分析计算，得到与每名客户分别对应的目标特征向量，包括：

4.根据权利要求1所述的交易异常识别方法，其特征在于，所述根据与每名客户分别对应的目标特征向量对所有批量客户进行聚类，包括：

5.根据权利要求1所述的交易异常识别方法，其特征在于，所述对每个簇中客户的目标特征向量进行交易异常识别，得到交易异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：高健，欧阳春，管国亮，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：