【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融科技领域或其他相关领域，具体而言，涉及一种用于匿名虚拟钱包的交易预警方法及装置。
技术介绍
1、近年来，随着全球金融环境的复杂化，非法资金转移识别工作面临诸多挑战，对金融机构的合规要求愈发严格。相关技术中，金融机构采用的非法资金转移识别方法主要依赖人工进行分析和识别可疑交易，采用的可疑交易预警机制主要依赖于客户的基本信息和交易数据，包括但不限于客户的国籍、住址、年龄、职业，以及交易的具体金额、用途等。这些信息被用于构建规则模型，通过反复训练确定预警指标。然而，这种基于规则的模型训练和更新方式存在局限性：模型的准确性高度依赖于客户提供的个人信息。在客户信息不全或匿名交易场景下，如通过匿名虚拟钱包进行交易，模型的预测效果会大打折扣。同时现有规则模型主要基于传统交易特征，难以有效识别和预警匿名虚拟钱包交易中的非法资金转移行为。
2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种用于匿名虚拟钱包的交易预警方法及装置，以至少解决相关技术中使用规则模型无法识别匿名虚拟钱包进行的非法资金交易的技术问题。
2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种用于匿名虚拟钱包的交易预警方法，包括：采集使用匿名虚拟钱包进行目标金融交易的交易数据，对所述交易数据进行特征提取和预处理；将预处理后的所述交易数据输入至非法资金转移预警模型，由所述非法资金转移预警模型计算所述交易数据属于每个类别的后验概率；根据计算得到的后验
3、可选地，采集使用匿名虚拟钱包进行目标金融交易的交易数据，对所述交易数据进行特征提取和预处理的步骤，包括：采集在消费者使用所述匿名虚拟钱包进行目标金融交易时的交易数据，其中，所述交易数据包括下述至少之一：交易时间段、交易金额、交易后的钱包余额、交易币种、交易类型、是否涉及跨境交易以及交易用途；从所述交易数据中提取与非法资金转移预警关联的特征集合，其中，所述特征集合中包括：交易时间段、交易金额、钱包余额、币种类型、借贷标识、交易类型和跨境交易标志；对提取到的所述特征集合进行预处理；输出预处理后的所述交易数据，作为所述非法资金转移预警模型的输入。
4、可选地，对提取到的所述特征集合进行预处理的步骤，包括：对所述特征集合中的交易金额特征进行异常值检测，将负值或大于第一预设异常阈值的异常金额数值转换为零；或者，对负值或大于第一预设异常阈值的异常金额数值进行截断处理；检测所述特征集合中的钱包余额特征是否存在异常值，将大于钱包最大额度设置为最大边界额度值，或者，将小于钱包最小额度的异常值设置为最小边界额度值；检查所述特征集合中的交易时间段是否超出正常范围，并将异常交易时间段设置为指定时间值。
5、可选地，对提取到的所述特征集合进行预处理的步骤，包括：对于所述特征集合中的数值型特征，使用归一化公式对特征值进行标准化处理，其中，所述数值型特征包括：交易时间段、交易金额和钱包余额；对于所述特征集合中的类别型特征进行标签编码，将每个特征的特征值转换整数编码，其中，所述类别型特征包括：币种类型、借贷标识、交易类型和跨境交易标志。
6、可选地，所述非法资金转移预警模型是通过如下方式训练得到的：对历史过程中的历史交易数据进行特征提取以及预处理；利用预处理后的交易数据集训练贝叶斯分类模型，由所述贝叶斯分类模型计算正类别和负类别的先验概率，并由所述贝叶斯分类模型计算每个特征在每个类别下的条件概率，其中，所述正类别用于指示所述交易数据集中涉及非法资金转移的数据，所述负类别用于指示所述交易数据集中未涉及非法资金转移的数据；根据训练结果，更新所述贝叶斯分类模型的模型参数，直至所述贝叶斯分类模型输出的交易数据属于每个类别的后验概率的准确率达到预设准确率阈值的情况下，确定模型训练完毕，得到所述非法资金转移预警模型。
7、可选地，还包括：根据新收集的交易数据，重新对新的交易数据进行特征提取以及数据预处理，并基于预处理后的所述新的交易数据，动态调整所述非法资金转移预警模型的模型参数。
8、可选地，根据计算得到的后验概率，选择具有最高后验概率的类别作为预测结果的步骤，包括：将计算得到的正类别和负类别的后验概率进行比较；选取后验概率值最大的类别，并将选取的类别作为预测结果；在所述正类别的后验概率大于负类别的情况下，判定所述目标金融交易涉嫌非法资金转移；在负类别的后验概率大于所述正类别的情况下，判定所述目标金融交易未涉及非法资金转移。
9、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种用于匿名虚拟钱包的交易预警装置，包括：交易数据采集单元，用于采集使用匿名虚拟钱包进行目标金融交易的交易数据，对所述交易数据进行特征提取和预处理；数据输入单元，用于将预处理后的所述交易数据输入至非法资金转移预警模型，由所述非法资金转移预警模型计算所述交易数据属于每个类别的后验概率；交易预警单元，用于根据计算得到的后验概率，选择具有最高后验概率的类别作为预测结果，其中，在所述预测结果指示目标金融交易涉及非法资金转移的情况下，输出针对所述目标金融交易的告警信息。
10、可选地，交易数据采集单元包括：交易数据采集模块，用于采集在消费者使用所述匿名虚拟钱包进行目标金融交易时的交易数据，其中，所述交易数据包括下述至少之一：交易时间段、交易金额、交易后的钱包余额、交易币种、交易类型、是否涉及跨境交易以及交易用途；特征提取模块，用于从所述交易数据中提取与非法资金转移预警关联的特征集合，其中，所述特征集合中包括：交易时间段、交易金额、钱包余额、币种类型、借贷标识、交易类型和跨境交易标志；特征预处理模块，用于对提取到的所述特征集合进行预处理；交易数据输出模块，用于输出预处理后的所述交易数据，作为所述非法资金转移预警模型的输入。
11、可选地，所述特征预处理模块包括：第一异常值检测子模块，用于对所述特征集合中的交易金额特征进行异常值检测，将负值或大于第一预设异常阈值的异常金额数值转换为零；或者，对负值或大于第一预设异常阈值的异常金额数值进行截断处理；第二异常值检测子模块，用于检测所述特征集合中的钱包余额特征是否存在异常值，将大于钱包最大额度设置为最大边界额度值，或者，将小于钱包最小额度的异常值设置为最小边界额度值；时间段检测子模块，用于检查所述特征集合中的交易时间段是否超出正常范围，并将异常交易时间段设置为指定时间值。
12、可选地，所述特征预处理模块包括：标准化子模块，用于对于所述特征集合中的数值型特征，使用归一化公式对特征值进行标准化处理，其中，所述数值型特征包括：交易时间段、交易金额和钱包余额；编码子模块，用于对于所述特征集合中的类别型特征进行标签编码，将每个特征的特征值转换整数编码，其中，所述类别型特征包括：币种类型、借贷标识、交易类型和跨境交易标志。
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【技术保护点】
1.一种用于匿名虚拟钱包的交易预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的交易预警方法，其特征在于，采集使用匿名虚拟钱包进行目标金融交易的交易数据，对所述交易数据进行特征提取和预处理的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的交易预警方法，其特征在于，对提取到的所述特征集合进行预处理的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的交易预警方法，其特征在于，对提取到的所述特征集合进行预处理的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的交易预警方法，其特征在于，所述非法资金转移预警模型是通过如下方式训练得到的：
6.根据权利要求5所述的交易预警方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的交易预警方法，其特征在于，根据计算得到的后验概率，选择具有最高后验概率的类别作为预测结果的步骤，包括：
8.一种用于匿名虚拟钱包的交易预警装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的用于匿名虚拟钱包的交易预警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种用于匿名虚拟钱包的交易预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的交易预警方法，其特征在于，采集使用匿名虚拟钱包进行目标金融交易的交易数据，对所述交易数据进行特征提取和预处理的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的交易预警方法，其特征在于，对提取到的所述特征集合进行预处理的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的交易预警方法，其特征在于，对提取到的所述特征集合进行预处理的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的交易预警方法，其特征在于，所述非法资金转移预警模型是通过如下方式训练得到的：
6.根据权利要求5所述的交易预警方法，其特征在于，还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：郑加鑫，王佳捷，欧阳春，任若文，
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：
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