[發(fā)明專利]一種黑標客戶的識別方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2019-08-13
• 公開（公告）號: CN110533526A
• 公開（公告）日: 2019-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 林仕鋒;侯皓齡
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳追一科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q40/04
• 代理公司: 44224 廣州華進聯(lián)合專利商標代理有限公司
• 代理人: 黃麗霞<國際申請>=<國際公布>=<進入

本申請涉及一種黑標客戶的識別方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取多個客戶在目標時間段內(nèi)的交易數(shù)據(jù)，所述目標時間段包括多個時間周期；并行地對各所述時間周期內(nèi)的交易數(shù)據(jù)進行特征提取，得到由各所述時間周期對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)組成的第一數(shù)據(jù)集合；根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)集合中各所述特征數(shù)據(jù)的類型對所述第一數(shù)據(jù)集合中的所述特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，得到第二數(shù)據(jù)集合；根據(jù)所述第二數(shù)據(jù)集合和預先訓練的客戶識別模型，從所述多個客戶中識別出交易行為可疑的黑標客戶。通過本發(fā)明實施例，可以提高特征提取的效率，以及黑標客戶的識別效率，節(jié)省識別時間。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及交易數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種黑標客戶的識別方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

銀行是經(jīng)營貨幣的企業(yè)，它是金融機構(gòu)里面非常重要的一員，它的存在方便了社會資金的籌措與融通。但是，一些不法人員卻利用銀行進行非法交易，比如洗錢。銀行的工作人員需要將這些不法人員標注成交易行為可疑的黑標客戶，從而限制他們的交易行為，進而遏制非法交易。

現(xiàn)有技術(shù)中，通常是銀行的工作人員手動從大量客戶中識別黑標客戶。然而，這種識別方式比較耗費人力，而且，依賴于工作人員的工作經(jīng)驗，因此，識別的效率較低。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高識別效率的黑標客戶的識別方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種黑標客戶的識別方法，該方法包括：

獲取多個客戶在目標時間段內(nèi)的交易數(shù)據(jù)，目標時間段包括多個時間周期；

并行地對各時間周期內(nèi)的交易數(shù)據(jù)進行特征提取，得到由各時間周期對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)組成的第一數(shù)據(jù)集合；

根據(jù)第一數(shù)據(jù)集合中各特征數(shù)據(jù)的類型對第一數(shù)據(jù)集合中的特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，得到第二數(shù)據(jù)集合；

根據(jù)第二數(shù)據(jù)集合和預先訓練的客戶識別模型，從多個客戶中識別出交易行為可疑的黑標客戶。

在其中的一個實施例中，上述根據(jù)第一數(shù)據(jù)集合中各特征數(shù)據(jù)的類型對第一數(shù)據(jù)集合中的特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，包括：

從第一數(shù)據(jù)集合中獲取第一特征數(shù)據(jù)，第一特征數(shù)據(jù)的類型為可聚合類型；

對獲取到的第一特征數(shù)據(jù)進行聚合處理，得到聚合后的特征數(shù)據(jù)。

在其中的一個實施例中，上述根據(jù)第一數(shù)據(jù)集合中各特征數(shù)據(jù)的類型對第一數(shù)據(jù)集合中的特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，包括：

從第一數(shù)據(jù)集合中獲取第二特征數(shù)據(jù)，第二特征數(shù)據(jù)的類型為可衍生類型；

對獲取到的第二特征數(shù)據(jù)進行衍生處理，得到衍生后的特征數(shù)據(jù)。

在其中的一個實施例中，上述根據(jù)第一數(shù)據(jù)集合中各特征數(shù)據(jù)的類型對第一數(shù)據(jù)集合中的特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，包括：

從第一數(shù)據(jù)集合中獲取第三特征數(shù)據(jù)，第三特征數(shù)據(jù)的類型為可聚合衍生類型；

對獲取到的第三特征數(shù)據(jù)進行聚合處理，得到聚合后的特征數(shù)據(jù)；

對聚合后的特征數(shù)據(jù)進行衍生處理，得到聚合衍生后的特征數(shù)據(jù)。

在其中的一個實施例中，上述并行地對各時間周期內(nèi)的交易數(shù)據(jù)進行特征提取，得到由各時間周期對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)組成的第一數(shù)據(jù)集合，包括：

根據(jù)各時間周期生成對應(yīng)的特征提取任務(wù)，得到多個特征提取任務(wù)；

將多個特征提取任務(wù)分配給預置的進程池中的多個進程；

通過各進程并行地對各時間周期內(nèi)的交易數(shù)據(jù)進行特征提取，得到各時間周期對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，組成第一數(shù)據(jù)集合。