[发明专利]银行欺诈识别模型训练方法、银行欺诈识别方法和装置

权利要求书

1.一种银行欺诈识别模型训练方法，其特征在于，包括：

获取多个样本用户在第一历史时间段内使用多个业务渠道进行操作的历史操作信息，以及每个所述样本用户在第二历史时间段在其所使用的所述业务渠道是否发生欺诈行为的标注信息；多个所述业务渠道包括一个目标业务渠道以及至少一个辅助业务渠道；

针对每个样本用户，根据该样本用户在第一历史时间段内的所述历史操作信息，确定该样本用户在其所使用的业务渠道下的多种操作行为分别对应的特征向量；

将各个样本用户的所述特征向量输入至预先构建的目标神经网络模型中进行从所述目标业务渠道至所述至少一个业务渠道的迁移学习，获取该样本用户在其所使用的业务渠道的欺诈识别结果；

根据每个所述样本用户在其所使用的业务渠道的欺诈识别结果，以及该样本用户在其所使用的业务渠道是否发生欺诈行为的标注信息，对所述目标神经网络模型进行训练，获取欺诈识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本用户包括：第一样本用户以及第二样本用户；

获取多个样本用户在第一历史时间段内使用多个业务渠道进行操作的历史操作信息，以及每个所述样本用户在第二历史时间段在其所使用的所述业务渠道是否发生欺诈行为的标注信息，包括：

获取多个第一样本用户中每个第一样本用户在第一历史时间段内使用所述目标业务渠道进行业务操作的历史操作信息，以及每个所述第一样本用户在第二历史时间段基于所述目标业务渠道是否发生欺诈行为的标注信息；以及，

获取多个所述第二样本用户中每个第二样本用户在第一历史时间段内基于其使用的所述辅助业务渠道进行业务操作的历史操作信息，以及每个所述第二样本用户在第二历史时间段在其所使用的所述辅助业务渠道是否发生欺诈行为的标注信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括源域特征向量以及目标域特征向量；多种操作行为包括：多种基础操作行为以及多种业务操作行为；

所述针对每个样本用户，根据该样本用户在第一历史时间段内的所述历史操作信息，确定该样本用户在其所使用的业务渠道下的多种操作行为分别对应的特征向量，包括：

针对每个所述第一样本用户，基于该第一样本用户在所述目标业务渠道下的历史操作信息，构建该第一样本用户在所述目标业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的源域特征向量；

针对每个所述第二样本用户，基于该第二样本用户在其使用的辅助业务渠道下的历史操作信息，构建该第二样本用户在其使用的所述辅助业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的目标域特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述第一样本用户，基于该第一样本用户在所述目标业务渠道下的历史操作信息，构建该第一样本用户在所述目标业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的源域特征向量，包括：

针对每个所述第一样本用户，根据该第一样本用户在所述目标业务渠道下的历史操作信息，确定该第一样本用户在所述目标业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的至少一个预设操作行为特征下的特征值；

根据该第一样本用户在所述目标业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的至少一个预设操作行为特征下的特征值，确定该第一样本用户在所述目标业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的源域特征向量；

所述针对每个所述第二样本用户，基于该第二样本用户在其使用的辅助业务渠道下的历史操作信息，构建该第二样本用户在其使用的所述辅助业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的目标域特征向量，包括：

针对每个所述第二样本用户，根据该第二样本用户在其使用的所述辅助业务渠道下的历史操作信息，确定该第二样本用户在其使用的所述辅助业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的至少一个预设操作行为特征下的特征值；

根据该第二样本用户在其使用的所述辅助业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的至少一个预设操作行为特征下的特征值，确定该第二样本用户在其使用的所述辅助业务渠道下的每种基础操作行为和每种业务操作行为分别对应的目标域特征向量。