本申請涉及智能監(jiān)控領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、金融數(shù)據(jù)是指與金融交易、市場、投資等相關(guān)的各種數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管部門至關(guān)重要，可以用于風(fēng)險(xiǎn)管理、欺詐檢測、市場分析等方面。隨著金融交易規(guī)模的不斷擴(kuò)大，金融欺詐行為也逐漸增多。因此，對于金融數(shù)據(jù)進(jìn)行異常識(shí)別和實(shí)時(shí)監(jiān)控至關(guān)重要。

2、然而，傳統(tǒng)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)通常是基于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和閾值來識(shí)別用戶的異常交易行為，這種方法往往無法適應(yīng)復(fù)雜多變的金融環(huán)境，容易漏報(bào)或誤報(bào)。也就是說，傳統(tǒng)系統(tǒng)通常使用簡單的模式識(shí)別技術(shù)，難以處理大規(guī)模、高維度的金融數(shù)據(jù)，限制了對金融數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控和異常模式識(shí)別的精準(zhǔn)度，無法充分分析金融數(shù)據(jù)中的欺詐行為和潛在安全問題，給用戶資金安全帶來了隱患。

3、因此，期望一種優(yōu)化的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，提出了本申請。本申請的實(shí)施例提供了一種基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)及方法，其通過采集多項(xiàng)用戶金融交易數(shù)據(jù)，包括交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、用戶登陸信息和交易頻率，并在后端引入基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)處理和分析算法來對于這些多項(xiàng)用戶金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行語義協(xié)同和關(guān)聯(lián)分析，以此來捕獲其中有關(guān)于用戶金融交易行為的語義特征，并以此進(jìn)行用戶交易行為的異常檢測，從而識(shí)別出潛在的交易詐騙行為。這樣，能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶交易行為的異常檢測，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)交易行為的異常模式，并阻止金融欺詐行為，保護(hù)用戶資金安全。

2、根據(jù)本申請的一個(gè)方面，提供了一種基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)，其包括：金融交易數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取用戶金融交易數(shù)據(jù)的集合，其中，所述用戶金融交易數(shù)據(jù)包括交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、用戶登陸信息和交易頻率；金融交易數(shù)據(jù)嵌入編碼模塊，用于將所述用戶金融交易數(shù)據(jù)的集合中的各個(gè)用戶金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行向量嵌入編碼以得到用戶金融交易嵌入編碼向量的集合；單節(jié)點(diǎn)金融交易行為特征提取模塊，用于將所述用戶金融交易嵌入編碼向量的集合中的各個(gè)用戶金融交易嵌入編碼向量進(jìn)行單節(jié)點(diǎn)金融交易行為特征提取以得到用戶金融交易行為語義編碼向量的集合；節(jié)點(diǎn)金融交易行為語義融合模塊，用于將所述用戶金融交易行為語義編碼向量的集合輸入融合節(jié)點(diǎn)重要性的節(jié)點(diǎn)消息傳播融合網(wǎng)絡(luò)以得到用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量；金融詐騙行為檢測模塊，用于基于所述用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量，確定是否存在金融詐騙行為。

3、根據(jù)本申請的另一個(gè)方面，提供了一種基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控方法，其包括：獲取用戶金融交易數(shù)據(jù)的集合，其中，所述用戶金融交易數(shù)據(jù)包括交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、用戶登陸信息和交易頻率；將所述用戶金融交易數(shù)據(jù)的集合中的各個(gè)用戶金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行向量嵌入編碼以得到用戶金融交易嵌入編碼向量的集合；將所述用戶金融交易嵌入編碼向量的集合中的各個(gè)用戶金融交易嵌入編碼向量進(jìn)行單節(jié)點(diǎn)金融交易行為特征提取以得到用戶金融交易行為語義編碼向量的集合；將所述用戶金融交易行為語義編碼向量的集合輸入融合節(jié)點(diǎn)重要性的節(jié)點(diǎn)消息傳播融合網(wǎng)絡(luò)以得到用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量；基于所述用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量，確定是否存在金融詐騙行為。

4、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請?zhí)峁┑囊环N基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)及方法，其通過采集多項(xiàng)用戶金融交易數(shù)據(jù)，包括交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、用戶登陸信息和交易頻率，并在后端引入基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)處理和分析算法來對于這些多項(xiàng)用戶金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行語義協(xié)同和關(guān)聯(lián)分析，以此來捕獲其中有關(guān)于用戶金融交易行為的語義特征，并以此進(jìn)行用戶交易行為的異常檢測，從而識(shí)別出潛在的交易詐騙行為。這樣，能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶交易行為的異常檢測，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)交易行為的異常模式，并阻止金融欺詐行為，保護(hù)用戶資金安全。

技術(shù)特征：

1.一種基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括：金融交易數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取用戶金融交易數(shù)據(jù)的集合，其中，所述用戶金融交易數(shù)據(jù)包括交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、用戶登陸信息和交易頻率；金融交易數(shù)據(jù)嵌入編碼模塊，用于將所述用戶金融交易數(shù)據(jù)的集合中的各個(gè)用戶金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行向量嵌入編碼以得到用戶金融交易嵌入編碼向量的集合；單節(jié)點(diǎn)金融交易行為特征提取模塊，用于將所述用戶金融交易嵌入編碼向量的集合中的各個(gè)用戶金融交易嵌入編碼向量進(jìn)行單節(jié)點(diǎn)金融交易行為特征提取以得到用戶金融交易行為語義編碼向量的集合；節(jié)點(diǎn)金融交易行為語義融合模塊，用于將所述用戶金融交易行為語義編碼向量的集合輸入融合節(jié)點(diǎn)重要性的節(jié)點(diǎn)消息傳播融合網(wǎng)絡(luò)以得到用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量；金融詐騙行為檢測模塊，用于基于所述用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量，確定是否存在金融詐騙行為。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述單節(jié)點(diǎn)金融交易行為特征提取模塊，用于：將所述用戶金融交易嵌入編碼向量的集合中的各個(gè)用戶金融交易嵌入編碼向量分別通過基于全連接層的單節(jié)點(diǎn)金融交易行為特征提取器以得到所述用戶金融交易行為語義編碼向量的集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)金融交易行為語義融合模塊，包括：用戶金融交易行為前置信息融合單元，用于將所述用戶金融交易行為語義編碼向量的集合中的前個(gè)用戶金融交易行為語義編碼向量的語義信息進(jìn)行融合以得到用戶金融交易行為前置信息語義融合特征向量；語義權(quán)重加權(quán)優(yōu)化單元，用于對第個(gè)所述用戶金融交易行為語義編碼向量進(jìn)行語義權(quán)重加權(quán)優(yōu)化以得到加權(quán)優(yōu)化用戶金融交易行為語義編碼向量；用戶金融交易行為重要性推理感知單元，用于將所述用戶金融交易行為前置信息語義融合特征向量和所述加權(quán)優(yōu)化用戶金融交易行為語義編碼向量進(jìn)行按位置加和后通過多層感知機(jī)進(jìn)行處理以得到第個(gè)所述用戶金融交易行為語義編碼向量對應(yīng)的用戶金融交易行為重要性推理語義特征向量；用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合單元，用于計(jì)算所述用戶金融交易行為語義編碼向量的集合中的各個(gè)用戶金融交易行為語義編碼向量對應(yīng)的用戶金融交易行為重要性推理語義特征向量之間的按位置加和以得到所述用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶金融交易行為前置信息融合單元，用于：計(jì)算所述用戶金融交易行為語義編碼向量的集合中的前?個(gè)用戶金融交易行為語義編碼向量的按位置加和以得到所述用戶金融交易行為前置信息語義融合特征向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述語義權(quán)重加權(quán)優(yōu)化單元，用于：以可訓(xùn)練預(yù)設(shè)超參數(shù)與一的加和作為加權(quán)系數(shù)對第個(gè)所述用戶金融交易行為語義編碼向量中的各個(gè)位置特征值進(jìn)行加權(quán)處理以得到所述加權(quán)優(yōu)化用戶金融交易行為語義編碼向量。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述金融詐騙行為檢測模塊，用于：將所述用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量通過基于分類器的識(shí)別監(jiān)控器以得到識(shí)別監(jiān)控結(jié)果，所述識(shí)別監(jiān)控結(jié)果用于表示是否存在金融詐騙行為。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述金融詐騙行為檢測模塊，包括:全連接編碼單元，用于使用所述分類器的多個(gè)全連接層對所述用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量進(jìn)行全連接編碼以得到編碼分類特征向量；以及分類結(jié)果生成單元，用于將所述編碼分類特征向量通過所述分類器的softmax分類函數(shù)以得到所述識(shí)別監(jiān)控結(jié)果。

8.一種基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控方法，其特征在于，包括：獲取用戶金融交易數(shù)據(jù)的集合，其中，所述用戶金融交易數(shù)據(jù)包括交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、用戶登陸信息和交易頻率；將所述用戶金融交易數(shù)據(jù)的集合中的各個(gè)用戶金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行向量嵌入編碼以得到用戶金融交易嵌入編碼向量的集合；將所述用戶金融交易嵌入編碼向量的集合中的各個(gè)用戶金融交易嵌入編碼向量進(jìn)行單節(jié)點(diǎn)金融交易行為特征提取以得到用戶金融交易行為語義編碼向量的集合；將所述用戶金融交易行為語義編碼向量的集合輸入融合節(jié)點(diǎn)重要性的節(jié)點(diǎn)消息傳播融合網(wǎng)絡(luò)以得到用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量；基于所述用戶金融交易行為節(jié)點(diǎn)傳遞聚合語義表示向量，確定是否存在金融詐騙行為。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種基于大數(shù)據(jù)的金融數(shù)據(jù)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)及方法，其通過采集多項(xiàng)用戶金融交易數(shù)據(jù)，包括交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、用戶登陸信息和交易頻率，并在后端引入基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)處理和分析算法來對于這些多項(xiàng)用戶金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行語義協(xié)同和關(guān)聯(lián)分析，以此來捕獲其中有關(guān)于用戶金融交易行為的語義特征，并以此進(jìn)行用戶交易行為的異常檢測，從而識(shí)別出潛在的交易詐騙行為。這樣，能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶交易行為的異常檢測，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)交易行為的異常模式，并阻止金融欺詐行為，保護(hù)用戶資金安全。

技術(shù)研發(fā)人員：滕旭揚(yáng),武振超,王杰,田龍?jiān)?秦文文
受保護(hù)的技術(shù)使用者：日照財(cái)金路演有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21