财务交易异常检测系统技术方案

本发明专利技术涉及异常检测技术领域，具体为财务交易异常检测系统，系统包括：频率特征分析模块、周期性异常检测模块、频域突变识别模块、潜在分布学习模块、异常聚类分析模块、策略生成与调整模块。本发明专利技术中，通过执行快速傅里叶变换提取交易活动的关键频率成分，以及应用变分自编码器学习交易数据的潜在分布，该方案有效识别出固定时间间隔的重复交易行为及其异常性，精确捕捉隐藏的周期性异常。此外，对频率成分和能量分布的深入分析，增强了对突发大额交易和非常规周期交易模式的响应能力。这些创新手段不仅显著提升了异常检测的精确度，还加强了系统对新兴异常模式的适应性，有效地降低了财务风险。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及异常检测，尤其涉及财务交易异常检测系统。

技术介绍

1、异常检测
专注于识别数据中的不寻常模式或异常行为，这些模式或行为显著偏离预期或标准行为。在财务交易的背景下，这涉及到使用算法和统计模型来监控交易活动，以识别欺诈、错误、或其他不合规的行为。异常检测技术利用从历史交易数据中学习得到的正常行为模式，来识别偏离这些模式的交易，这些偏离指示着潜在的欺诈或风险。

2、其中，财务交易异常检测系统是一种应用异常检测技术于财务领域的系统，旨在自动识别并报告异常交易活动。其关键目的是保护个人和机构免受欺诈行为的侵害，降低财务损失，提高交易安全性。通过及时检测并处理异常交易，这些系统有助于维护金融市场的健康和稳定，为用户和企业提供信心。

3、现有财务交易异常检测系统中，侧重于利用历史数据学习正常行为模式以识别异常，但对于复杂和隐藏的异常模式识别能力有限。此种局限性导致在实际应用中，尤其是处理隐藏周期性异常和迅速变化的交易模式时，易出现高误报和漏检情况。缺乏对关键频率成分和潜在分布学习的分析，使得系统难以适应新兴的异常模式，会导致本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.财务交易异常检测系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的财务交易异常检测系统，其特征在于：所述频率域特征包括交易活动的主频率、关键能量分布区域、频率的波动模式，所述周期性异常特征具体指固定周期交易模式的偏离、异常的周期强度、周期持续时间的不规则变化，所述频域突变指标包括非常规频率成分的出现、能量分布的突发峰值、频域中的短时变化，所述潜在空间异常特征具体为异常数据点分布、异常数据点的聚集区域、潜在空间中的分布形态，所述异常交易模式聚类包括差异化异常类型的分组、异常模式的分类标准、聚类结果中的关键特征描述，所述优化后的监控策略具体指调整后的异常检测阈值、当前...

【技术特征摘要】

1.财务交易异常检测系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的财务交易异常检测系统，其特征在于：所述频率域特征包括交易活动的主频率、关键能量分布区域、频率的波动模式，所述周期性异常特征具体指固定周期交易模式的偏离、异常的周期强度、周期持续时间的不规则变化，所述频域突变指标包括非常规频率成分的出现、能量分布的突发峰值、频域中的短时变化，所述潜在空间异常特征具体为异常数据点分布、异常数据点的聚集区域、潜在空间中的分布形态，所述异常交易模式聚类包括差异化异常类型的分组、异常模式的分类标准、聚类结果中的关键特征描述，所述优化后的监控策略具体指调整后的异常检测阈值、当前异常识别模型参数、针对新识别异常模式的监控规则。

3.根据权利要求1所述的财务交易异常检测系统，其特征在于：所述频率特征分析模块包括交易数据分析子模块、周期性检测子模块、能量谱分析子模块；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：马斌，
申请(专利权)人：晨达广州网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：