[发明专利]异常行为识别方法、识别装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种异常行为识别方法，其特征在于，包括：

从金融业务平台的数据库中获取目标客户的历史业务信息；

根据所述历史业务信息，获取所述目标客户的多个特征信息；

将所有所述特征信息输入预调试完成的异常行为识别系统进行处理，得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所有所述特征信息输入预调试完成的异常行为识别系统进行处理之前，所述方法还包括：

调取初始的异常行为识别系统；

通过所述异常行为识别系统给不同业务分配业务唯一标识，并提供消息主题、消息标签和消息体；

根据所述业务唯一标识，从对应的业务信息中提取数据字段，将所述数据字段组装成入参设置到所述消息体中；

拼接所述消息主题、所述消息标签和所述消息体得到消息队列消息；

通过异常行为识别系统解析所述消息队列消息，得到解析结果；

根据所述解析结果确定是否达到调试要求，若达到，则确定调试完成；

若未达到，则查找并修复缺陷，转向所述根据异常行为识别系统规则给不同业务分配业务唯一标识循环执行，直至确定调试完成为止。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述解析结果确定是否达到调试要求，包括：

根据所述业务唯一标识对预期结果和所述解析结果进行比对，确定所述预期结果和所述解析结果的比对内容是否完全一致；

若完全一致，则确定达到调试要求；否则，确定未达到所述调试要求。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述查找并修复缺陷包括：

若所述异常行为识别系统能够消费所述消息队列消息且消费结果符合预期消费结果，则确定为测试代码存在缺陷，查找所述测试代码中的缺陷并修复；

若所述异常行为识别系统不能够消费所述消息队列消息或者所述消费结果不符合预期消费结果，则确定所述异常行为识别系统存在缺陷，定位系统缺陷并按照定位结果完成系统修复。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个特征信息包括身份信息、金融业务信息和网络信息；

所述根据所述历史业务信息，获取所述目标客户的多个特征信息，包括：

从所述历史业务数据中提取所述目标客户的身份信息和金融业务信息；

基于所述身份信息从互联网中获取所述目标客户的网络信息；

利用所述身份信息、金融业务信息和所述网络信息组成所述多个特征信息。

6.根据权利要求4所述的方法，所述对比所述异常行为预测结果与所述第一客户的异常行为预测结果，根据对比结果调整所述预设神经网络的参数和所述各特征信息对应的权值的步骤，包括：

对比所述异常行为预测结果与所述第一客户的异常行为预测结果，得到所述异常行为预测结果与所述第一客户的异常行为预测结果之间的差别值；

若所述差别值大于预设阈值，则调整所述预设神经网络的参数和所述各特征信息对应的权值。

7.根据权利要求5所述的方法，所述根据所述加权运算结果，得到所述第一客户的异常行为预测结果的步骤，包括：

将所述加权运算结果输入所述预设神经网络中的输出层，得到所述第一客户的异常行为预测结果，所述异常行为预测结果包括所述第一客户是否存在异常行为以及存在异常行为的概率。

8.一种异常行为识别装置，其特征在于，包括：

历史业务信息获取模块，用于从金融业务平台的数据库中获取目标客户的历史业务信息；

特征信息获取模块，用于根据所述历史业务信息，获取所述目标客户的多个特征信息；

识别处理模块，用于将所有所述特征信息输入预调试的异常行为识别系统进行处理，得到识别结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-7中任一所述的异常行为识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以实现如权利要求1-7中任一所述的异常行为识别方法。