异常资金交易数据的识别方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种异常资金交易数据的识别方法、装置以及电子设备。涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取待识别的资金交易数据；将资金交易数据输入至异常资金交易数据识别模型中，得到对资金交易数据的评分结果，其中，异常资金交易数据识别模型是基于目标代价敏感算法对多个样本数据进行训练得到的异常资金交易数据识别模型；在评分结果大于预设评分值的情况下，确定资金交易数据为目标异常资金交易数据。通过本申请，解决了相关技术中对异常资金交易数据的识别效率较低问题。常资金交易数据的识别效率较低问题。常资金交易数据的识别效率较低问题。

【技术实现步骤摘要】
异常资金交易数据的识别方法、装置以及电子设备


[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种异常资金交易数据的识别方法、装置以及电子设备。

技术介绍

[0002]现阶段，异常资金交易数据识别模型训练样本不同于常见模型，异常资金交易数据样本呈现数据集不平衡的状态，即在每日基础交易数据达上亿条的金融组织内，其中达到非法资金转移监控可疑标准(负样本)的仅几万条，而非可疑数据(正样本)则远远超出了负样本的数量，使得异常资金交易数据识别模型训练样本的不平衡比接近100％。这样内部样本数据的不平衡使得异常资金交易数据识别模型识别可疑样本时准确度较低。
[0003]针对相关技术中对异常资金交易数据的识别效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的在于提供一种异常资金交易数据的识别方法、装置以及电子设备，以解决相关技术中对异常资金交易数据的识别效率较低的问题。
[0005]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种异常资金交易数据的识别方法。该方法包括：获取待识别的资金交易数据；将资金交易数据输入至异常资金交易数据识别模型中，得到对资金交易数据的评分结果，其中，异常资金交易数据识别模型是基于目标代价敏感算法对多个样本数据进行训练得到的异常资金交易数据识别模型；在评分结果大于预设评分值的情况下，确定资金交易数据为目标异常资金交易数据。
[0006]进一步地，异常资金交易数据识别模型通过以下步骤得到：确定目标资金交易数据集合；对目标资金交易数据集合进行采样，得到多个样本数据，其中，多个样本数据包括：正常资金交易数据对应的正常样本数据、异常资金交易数据对应的异常样本数据；对正常样本数据的初始权重值和异常样本数据的初始权重值进行调整，得到调整权重后的正常样本数据和调整权重后的异常样本数据；基于目标代价敏感算法对调整权重后的正常样本数据和调整权重后的异常样本数据进行训练，得到异常资金交易数据识别模型，其中，异常资金交易数据识别模型用于对异常资金交易数据进行识别。
[0007]进一步地，确定目标资金交易数据集合包括：获取原始资金交易数据集合；提取原始资金交易数据集合中的数据对应的特征值；根据特征值对原始资金交易数据集合中的数据进行分类，得到目标资金交易数据集合，目标资金交易数据集合至少包括：正常资金交易数据、异常资金交易数据。
[0008]进一步地，对目标资金交易数据集合进行采样，得到多个样本数据包括：通过欠采样方式对正常资金交易数据进行采样，得到正常样本数据；以及，通过过采样方式对异常资金交易数据进行采样，得到异常样本数据；根据正常样本数据以及异常样本数据确定多个样本数据。
[0009]进一步地，在对正常样本数据的初始权重值和异常样本数据的初始权重值进行调整，得到调整权重后的正常样本数据和调整权重后的异常样本数据之前，该方法还包括：将正常样本数据以及异常样本数据输入至目标分类器；基于目标分类器分别对正常样本数据以及异常样本数据进行迭代训练，输出正常样本数据的初始权重值以及异常样本数据的初始权重值。
[0010]进一步地，在对目标资金交易数据集合进行采样，得到多个样本数据之后，该方法还包括：采集异常样本数据的初始权重值以及正常样本数据的初始权重值；对异常样本数据对应的初始权重值按照第一公式进行增加，得到增加后的权重值；对正常样本数据对应的初始权重值按照第二公式进行缩减，得到缩减后的权重值。
[0011]进一步地，对正常样本数据的初始权重值和异常样本数据的初始权重值进行调整，得到调整权重后的正常样本数据和调整权重后的异常样本数据包括：确定目标权重系数；根据目标权重系数对增加后的权重值进行更改，得到更改后的权重值；根据更改后的权重值确定调整权重后的异常样本数据；以及，根据缩减后的权重值确定调整权重后的正常样本数据。
[0012]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种异常资金交易数据的识别装置。该装置包括：第一获取单元，用于获取待识别的资金交易数据；第一输入单元，用于将资金交易数据输入至异常资金交易数据识别模型中，得到对资金交易数据的评分结果，其中，异常资金交易数据识别模型是基于目标代价敏感算法对多个样本数据进行训练得到的异常资金交易数据识别模型；第一确定单元，用于在评分结果大于预设评分值的情况下，确定资金交易数据为目标异常资金交易数据。
[0013]通过本申请，采用以下步骤：获取待识别的资金交易数据；将资金交易数据输入至异常资金交易数据识别模型中，得到对资金交易数据的评分结果，其中，异常资金交易数据识别模型是基于目标代价敏感算法对多个样本数据进行训练得到的异常资金交易数据识别模型；在评分结果大于预设评分值的情况下，确定资金交易数据为目标异常资金交易数据。通过本申请，解决了相关技术中对异常资金交易数据的识别效率较低问题。通过异常资金交易数据识别模型对异常资金交易数据进行识别，进而达到了提升对异常资金交易数据的识别效率的效果。
附图说明
[0014]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0015]图1是根据本申请实施例提供的异常资金交易数据的识别方法的流程图；
[0016]图2是根据本申请实施例提供的异常资金交易数据的识别方法的系统操作流程图；
[0017]图3是根据本申请实施例提供的异常资金交易数据的识别装置的示意图一；
[0018]图4是根据本申请实施例提供的异常资金交易数据的识别装置的示意图二；
[0019]图5是根据本申请实施例提供的异常资金交易数据的识别电子设备的系统操作示意图。
具体实施方式
[0020]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0021]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0022]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0023]为了便于描述，以下对本申请实施例涉及的部分名词或术语进行说明：
[0024]AdaB本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常资金交易数据的识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的资金交易数据；将所述资金交易数据输入至异常资金交易数据识别模型中，得到对所述资金交易数据的评分结果，其中，所述异常资金交易数据识别模型是基于目标代价敏感算法对多个样本数据进行训练得到的异常资金交易数据识别模型；在所述评分结果大于预设评分值的情况下，确定所述资金交易数据为目标异常资金交易数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常资金交易数据识别模型通过以下步骤得到：确定目标资金交易数据集合；对所述目标资金交易数据集合进行采样，得到所述多个样本数据，其中，所述多个样本数据包括：正常资金交易数据对应的正常样本数据、异常资金交易数据对应的异常样本数据；对所述正常样本数据的初始权重值和所述异常样本数据的初始权重值进行调整，得到调整权重后的正常样本数据和调整权重后的异常样本数据；基于目标代价敏感算法对所述调整权重后的正常样本数据和所述调整权重后的异常样本数据进行训练，得到所述异常资金交易数据识别模型，其中，所述异常资金交易数据识别模型用于对所述异常资金交易数据进行识别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定目标资金交易数据集合包括：获取原始资金交易数据集合；提取所述原始资金交易数据集合中的数据对应的特征值；根据所述特征值对所述原始资金交易数据集合中的数据进行分类，得到所述目标资金交易数据集合，所述目标资金交易数据集合至少包括：所述正常资金交易数据、所述异常资金交易数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标资金交易数据集合进行采样，得到多个样本数据包括：通过欠采样方式对所述正常资金交易数据进行采样，得到所述正常样本数据；以及，通过过采样方式对所述异常资金交易数据进行采样，得到所述异常样本数据；根据所述正常样本数据以及所述异常样本数据确定所述多个样本数据。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述正常样本数据的初始权重值和所述异常样本数据的初始权重值进行调整，得到调整权重后的正常样本数据和调整权重后...

【专利技术属性】
技术研发人员：管怡成，王佳捷，李模楷，陈冠颖，
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：