技術(shù)特征：

1.一種異常交易賬戶識(shí)別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述交易流水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的交易時(shí)間序列特征，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括第一無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，第二無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及第三無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法；

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述交易時(shí)間序列特征與至少一種交易行為特征進(jìn)行融合，以獲得目標(biāo)交易特征，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述訓(xùn)練至收斂的異常交易賬戶識(shí)別模型是分階段訓(xùn)練獲得的，當(dāng)前階段對(duì)異常交易賬戶識(shí)別模型的訓(xùn)練步驟，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用所述當(dāng)前階段訓(xùn)練樣本對(duì)前一階段訓(xùn)練后的異常交易賬戶識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練后，所述方法還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用訓(xùn)練至收斂的異常交易賬戶識(shí)別模型并基于所述目標(biāo)交易特征對(duì)所述待識(shí)別賬戶是否為異常交易賬戶進(jìn)行識(shí)別，以獲得第一識(shí)別結(jié)果之前，所述方法還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型為輕量級(jí)梯度提升機(jī)lightgbm。

9.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述異常交易賬戶識(shí)別模型的訓(xùn)練步驟在軟件即服務(wù)saas平臺(tái)進(jìn)行。

10.一種異常交易賬戶識(shí)別裝置，其特征在于，包括：

11.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器，以及與所述處理器通信連接的存儲(chǔ)器；

12.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-9中任一項(xiàng)所述的方法。

13.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-9中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種異常交易賬戶識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及人工智能領(lǐng)域。該方法包括：獲取待識(shí)別賬戶在待識(shí)別時(shí)間段內(nèi)的交易流水?dāng)?shù)據(jù)；提取交易流水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的交易時(shí)間序列特征，并采用至少一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法基于交易流水?dāng)?shù)據(jù)確定對(duì)應(yīng)的交易行為特征；將交易時(shí)間序列特征與至少一種交易行為特征進(jìn)行融合，以獲得目標(biāo)交易特征；采用訓(xùn)練至收斂的異常交易賬戶識(shí)別模型并基于目標(biāo)交易特征對(duì)待識(shí)別賬戶是否為異常交易賬戶進(jìn)行識(shí)別，以獲得第一識(shí)別結(jié)果。本申請(qǐng)的方法通過人工特征和算法提取的特征進(jìn)行融合，以增加異常交易信息，可以根據(jù)對(duì)融合特征的充分挖掘賬戶交易中的異常行為，提升異常交易賬戶識(shí)別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)研發(fā)人員：康延妮
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國建設(shè)銀行股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2