[发明专利]训练风险交易识别模型、识别风险交易的方法和装置

说明书

本说明书实施例提供了训练风险交易识别模型的方法和装置，以及识别风险交易的方法和装置，其中，训练风险交易识别模型的方法的一具体实施方式包括：获取历史交易记录，上述历史交易记录中包括：标注有风险标签的风险交易，标注有无风险标签的正常交易，以及无标签的其他交易；判断上述历史交易记录中各交易对应的端侧行为序列是否具有预设的高危子序列，得到第一判断结果；判断上述历史交易记录中各交易对应的链路特征是否符合预设的高风险模式，得到第二判断结果；基于各交易对应的第一判断结果、第二判断结果、以及交易基本信息，构建各交易样本；基于各交易样本及其标签标注情况，训练风险交易识别模型。

技术领域

本说明书实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及训练风险交易识别模型的方法和装置，以及涉及识别风险交易的方法和装置。

背景技术

非法金融活动对社会有着巨大危害，受到了监管部门的高度重视。同时，非法金融活动也是支付平台管理体系的重点防控对象。以网络赌博为例，网络赌博黑色产业利用支付平台提供的服务构建入金渠道，收取赌资。这里，入金渠道可以是指赌博黑色产业为赌徒完成赌资充值所提供的渠道。通常，赌博风险可以分为主动赌博风险与被动赌博风险。相比主动赌博风险，对被动赌博风险进行感知与防控的主要挑战在于收款方一般是有一定成交量的大商户，其自身的用户信息与历史交易行为几乎不提供赌博风险特征。仅靠赌徒的用户信息与历史交易行为，很难判断其向大商户的付款是否是赌博充值。因此，如何识别具有被动赌博风险的风险交易具有重要的现实意义和价值。

发明内容

本说明书的实施例描述了训练风险交易识别模型的方法和装置，以及识别风险交易的方法和装置，本方法在训练风险交易识别模型的过程中，基于交易对应的端侧行为序列、链路特征和交易基本信息构建交易样本，并基于交易样本训练风险交易识别模型，由此，可以使训练得到的风险交易识别模型在识别风险交易时，综合分析交易对应的端侧行为序列、链路特征和交易信息，从而使识别更加准确。

根据第一方面，提供了一种训练风险交易识别模型的方法，包括：获取历史交易记录，上述历史交易记录中包括：标注有风险标签的风险交易，标注有无风险标签的正常交易，以及无标签的其他交易；判断上述历史交易记录中各交易对应的端侧行为序列是否具有预设的高危子序列，得到第一判断结果；判断上述历史交易记录中各交易对应的链路特征是否符合预设的高风险模式，得到第二判断结果；基于各交易对应的第一判断结果、第二判断结果、以及交易基本信息，构建各交易样本；基于各交易样本及其标签标注情况，训练风险交易识别模型。

根据第二方面，提供了一种识别风险交易的方法，包括：判断目标交易对应的端侧行为序列是否具有预设的高危子序列，得到第三判断结果；判断目标交易对应的链路特征是否符合预设的高风险模式，得到第四判断结果；将上述第三判断结果、第四判断结果和上述目标交易的交易基本信息输入预先训练的风险交易识别模型；根据上述风险交易识别模型的输出结果，判断上述目标交易是否为预设风险类型的交易。

根据第三方面，提供了一种训练风险交易识别模型的装置，包括：获取单元，配置为获取历史交易记录，上述历史交易记录中包括：标注有风险标签的风险交易，标注有无风险标签的正常交易，以及无标签的其他交易；第一判断单元，配置为判断上述历史交易记录中各交易对应的端侧行为序列是否具有预设的高危子序列，得到第一判断结果；第二判断单元，配置为判断上述历史交易记录中各交易对应的链路特征是否符合预设的高风险模式，得到第二判断结果；构建单元，配置为基于各交易对应的第一判断结果、第二判断结果、以及交易基本信息，构建各交易样本；训练单元，配置为基于各交易样本及其标签标注情况，训练风险交易识别模型。

根据第四方面，提供了一种识别风险交易的装置，包括：第三判断单元，配置为判断目标交易对应的端侧行为序列是否具有预设的高危子序列，得到第三判断结果；第四判断单元，配置为判断目标交易对应的链路特征是否符合预设的高风险模式，得到第四判断结果；输入单元，配置为将上述第三判断结果、第四判断结果和上述目标交易的交易基本信息输入预先训练的风险交易识别模型；风险交易判断单元，配置为根据上述风险交易识别模型的输出结果，判断上述目标交易是否为预设风险类型的交易。