[發明專利]異常交易數據識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211568742.5
• 申請日: 2022-12-08
• 公開（公告）號: CN116166999A
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 明小康;周年
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06F18/2431
• 分類號: G06F18/2431;G06F18/214;G06Q40/04;G06Q40/08
• 代理公司: 深圳市世聯合知識產權代理有限公司 44385
• 代理人: 楊暉瓊

本申請實施例屬于大數據領域，應用于金融科技領域中，涉及一種異常交易數據的識別方法，包括對交易數據進行預處理，得到對應的待識別交易數據；提取部分待識別交易數據構成樣本數據集，基于樣本數據集建立孤立森林模型，孤立森林模型中包括多個孤立樹模型；將每個待識別交易數據輸入孤立森林模型，得到待識別交易數據對應的路徑長度，根據路徑長度計算每個待識別交易數據的異常分值；基于每個待識別交易數據的異常分值，從每個待識別交易數據中篩選出滿足異常條件的異常交易數據。能夠有效處理海量的高維度數據，提高從復雜的海量交易數據中進行異常交易數據的識別效率，提升保險業務的風控能力。

技術領域

本申請涉及人工智能和大數據技術領域，尤其涉及一種異常交易數據的識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

數字經濟和保險行業的快速發展在其為人們提供便利的同時，其隱匿、轉移快速的特點也成為犯罪分子轉移非法資金的重要途徑，同時也是行賄受賄滋生腐敗的新興方式，并且隨著洗錢犯罪日益復雜化、多樣化，國內外反洗錢監管形勢也日趨嚴峻，保險業反洗錢工作面臨更大挑戰，急需利用新技術豐富和完善反洗錢監測手段。

另外，從數據角度保險行業積累的洗錢線索與案例相對較少，較難開展有監督學習，亟需一種能夠高效處理高維數據和海量數據，從復雜的保險行業的數據中進行異常交易的識別方法，以提升保險業務的風控能力。

發明內容

本申請實施例的目的在于提出一種異常交易數據的識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質，以達到提高數據識別效率，提升風控能力的目的。

為了解決上述技術問題，本申請實施例提供一種異常交易數據的識別方法，采用了如下所述的技術方案：

對交易數據進行預處理，得到對應的待識別交易數據；

提取部分所述待識別交易數據構成樣本數據集，基于樣本數據集建立孤立森林模型，所述孤立森林模型中包括多個孤立樹模型；

將每個所述待識別交易數據輸入所述孤立森林模型，得到每個所述待識別交易數據在所述孤立森林模型中的路徑長度，根據所述路徑長度計算每個所述待識別交易數據的異常分值；

基于每個所述待識別交易數據的異常分值，從每個所述待識別交易數據中篩選出滿足異常條件的異常交易數據。

為了解決上述技術問題，本申請實施例還提供一種異常交易數據的識別裝置，采用了如下所述的技術方案：

上述異常交易數據的識別裝置包括：

數據預處理模塊，用于對交易數據進行預處理，得到對應的待識別交易數據；

模型建立模塊，用于提取部分所述待識別交易數據構成樣本數據集，基于樣本數據集建立孤立森林模型，所述孤立森林模型中包括多個孤立樹模型；

數據輸入模塊，用于將每個所述待識別交易數據輸入所述孤立森林模型，得到每個所述待識別交易數據在所述孤立森林模型中的路徑長度，根據所述路徑長度計算每個所述待識別交易數據的異常分值；

數據選擇模塊，用于基于每個所述待識別交易數據的異常分值，從每個所述待識別交易數據中篩選出滿足異常條件的異常交易數據。

為了解決上述技術問題，本申請實施例還提供一種計算機設備，該計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令，所述處理器執行所述計算機可讀指令時實現上述的異常交易數據的識別方法的步驟。

為了解決上述技術問題，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀介質上存儲有計算機可讀指令，該計算機可讀指令被處理器執行時實現如上述的異常交易數據的識別方法的步驟。