【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及计算机,尤其是一种可疑交易监测方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、随着金融科技的不断发展,为满足监管要求以及减少人工排查的压力,全面地、系统地识别客户交易异常的监测必不可少。现有技术中,主要是凭借专家经验结合监管要求在交易时间、地点、金额、频率等方面设置规则进行日常监测,根据监测结果再人工结合交易信息、客户信息、持仓信息等进行识别。而这种方式过度依赖专家经验,具有较强的主观性,且大多需要人工参与,若机构的交易量较大,则业务人员需要处理的可疑交易数量巨大,无疑会耗费巨大的人力,使得可疑交易检测效率低,同时使得部分可疑交易容易被遗漏,从而影响可疑交易监测的准确性。因此,亟需一种可疑交易监测方法能解决现有技术中可疑交易监测准确率和效率低的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述问题,本说明书实施例的目的在于,提供一种可疑交易监测方法、装置、设备和存储介质,以解决现有技术中可疑交易监测准确率和效率低的问题。
2、为了解决上述技术问题,本说明书实施例的具体技
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1.一种可疑交易监测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述目标监测账户的交易数据输入预训练的指标确定模型之前,还包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述指标确定模型为Xgboost模型,所述将所述目标监测账户的交易数据输入至预训练的指标确定模型,确定所述目标监测账户的交易指标,包括:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述交易指标计算得到每一交易指标的第一评分,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述交易指标从预设的评分规
...【技术特征摘要】
1.一种可疑交易监测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述目标监测账户的交易数据输入预训练的指标确定模型之前,还包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述指标确定模型为xgboost模型,所述将所述目标监测账户的交易数据输入至预训练的指标确定模型,确定所述目标监测账户的交易指标,包括:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述交易指标计算得到每一交易指标的第一评分,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述交易指标从预设的评分规则模型库中选择相应的评分规则模...
【专利技术属性】
技术研发人员:马珊,安文娟,马杨,孟鑫蕊,秦志娇,
申请(专利权)人:中信银行股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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