[發明專利]異常數據檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201910613360.1
• 申請日: 2019-07-09
• 公開（公告）號: CN110472660A
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發明（設計）人: 陳姍婷;李泓格;徐文奇
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q40/00
• 代理公司: 44224 廣州華進聯合專利商標代理有限公司
• 代理人: 方高明<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種異常數據檢測方法，所述方法包括：

接收第一終端發送的檢測請求，所述檢測請求中攜帶有賬戶信息和所述賬戶信息對應的財務數據；

識別所述賬戶信息對應的賬戶類型，根據賬戶類型與檢測項目之間預設的映射關系，獲取所述賬戶信息對應的檢測項目；

獲取所述檢測項目對應的數據檢測模型，所述數據檢測模型是根據財務數據樣本訓練得到的、用于從輸入的財務數據中識別出異常數據的模型；

將所述財務數據輸入所述數據檢測模型中，通過所述數據檢測模型識別出所述財務數據中的異常數據；

將所述異常數據發送至所述第一終端。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述檢測項目對應的數據檢測模型，包括：

獲取訓練好的決策樹模型，將所述賬戶信息對應的檢測項目輸入所述決策樹模型中，得到所述賬戶信息對應的特征因子，其中，所述決策樹模型是根據檢測項目的樣本訓練得到的、按照決策樹邏輯獲取輸入的檢測項目對應的特征因子的模型；

獲取訓練好的初始模型，根據所述賬戶信息對應的特征因子調整所述初始檢測模型，得到數據檢測模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收第一終端發送的檢測請求，所述檢測請求中攜帶有賬戶信息和所述賬戶信息對應的財務數據，包括：

接收第一終端發送的檢測請求，所述檢測請求中攜帶有賬戶信息；

檢測是否已獲得所述賬戶信息對應的賬戶的授權；

當已獲得所述賬戶信息對應的賬戶的授權時，查詢所述賬戶信息對應的數據存儲地址，并從所述存儲地址獲取所述賬戶信息對應的財務數據。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述檢測是否已獲得所述賬戶信息對應的賬戶的授權之后，還包括：

當未獲得所述賬戶信息對應的賬戶的授權時，根據所述賬戶信息從預設位置爬取與所述賬戶信息對應的財務媒體數據，并從所述財務媒體數據中提取財務數據。

5.根據權利要求1至4任意一項所述的方法，其特征在于，所述通過所述數據檢測模型識別出所述財務數據中的異常數據之后，還包括：

當所述異常數據中包含安全度參數時，生成預警提醒；

將所述預警提醒發送至所述第二終端，并獲取所述第二終端根據所述預警提醒返回的緩釋策略；

將所述緩釋策略發送至所述第一終端。

6.根據權利要求1至4任意一項所述的方法，其特征在于，所述通過所述數據檢測模型識別出所述財務數據中的異常數據之后，還包括：

將所述財務數據與所述異常數據發送至第二終端，并接收所述第二終端的糾正指令；

根據所述糾正指令糾正所述賬戶類型與檢測項目之間預設的映射關系。

7.一種異常數據檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

檢測啟動模塊，用于接收第一終端發送的檢測請求，所述檢測請求中攜帶有賬戶信息和所述賬戶信息對應的財務數據；

檢測項目獲取模塊，用于識別所述賬戶信息對應的賬戶類型，根據賬戶類型與檢測項目之間預設的映射關系，獲取所述賬戶信息對應的檢測項目；

模型獲取模塊，用于獲取所述檢測項目對應的數據檢測模型，所述數據檢測模型是根據財務數據樣本訓練得到的、用于從輸入的財務數據中識別出異常數據的模型；

模型檢測模塊，用于將所述財務數據輸入所述數據檢測模型中，通過所述數據檢測模型識別出所述財務數據中的異常數據；

數據返回模塊，用于將所述異常數據發送至所述第一終端。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述模型獲取模塊，包括：

獲取訓練好的決策樹模型，將所述賬戶信息對應的檢測項目輸入所述決策樹模型中，得到所述賬戶信息對應的特征因子，其中，所述決策樹模型是根據檢測項目的樣本訓練得到的、按照決策樹邏輯獲取輸入的檢測項目對應的特征因子的模型；

獲取訓練好的初始模型，根據所述賬戶信息對應的特征因子調整所述初始檢測模型，得到數據檢測模型。