申请/专利权人：上海银行股份有限公司;华东师范大学

申请日：2024-02-04

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893321A

主分类号：G06Q40/04

分类号：G06Q40/04;G06F18/23;G06F18/214;G06F18/213

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及一种账户异常检测方法及系统，方法包括以下步骤：S1：获取交易数据；S2：根据交易数据，提取d维特征；S3：对内部账户进行聚类，以将内部账户划分到不同簇中；S41：对d维特征进行z‑score标准化；S42：记录每个内部账户中行为数据的时间序列，对每个内部账户行为数据划分时间窗口，根据时间窗口形成内部账户行为数据的训练样本；S43：训练模型，以得到各内部账户任一时间点的行为数据的预测值；S5：根据模型计算内部账户在对应时间点的行为数据的预测值；比对行为数据的预测值和记录的时间序列的行为数据，根据比对结果得到异常的内部账户。本发明可以实现对面向多行为模式的账户进行异常检测，并解决了容易出现大量误抛和漏抛异常的问题。

主权项：1.一种账户异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取银行内部账户及所有内部账户所涉及的交易数据；S2：根据所述交易数据，按照不同科目、不同分行以及不同账户类别并行提取d维特征，d为自然数；S3：根据交易金额特征和交易频率特征，对内部账户进行聚类，以将内部账户划分到不同簇中，完成行为聚类，形成多种行为模式；S41：对d维特征进行z-score标准化，以得到各内部账户针对各特征在任一时间点的行为数据；S42：记录每个内部账户中行为数据的时间序列，对每个内部账户行为数据划分时间窗口，根据时间窗口形成内部账户行为数据的训练样本；S43：根据不同行为模式建立不同训练模型，以得到不同行为模式下各内部账户任一时间点的行为数据的预测值，训练方式如下： 其中，表示t-1时间点的记忆，其包含t-1时间点的信息和t-1时间点之前的长期与短期记忆，表示t-2时间点的记忆，表示时间衰减函数，表示任一内部账户在t-1时间点的行为数据，表示t-1时间点模型的隐藏状态，表示t-2时间点模型的隐藏状态，，，，，分别是遗忘门、输入门、输出门、候选门以及预测门的神经网络参数，是子空间分解参数，代表各内部账户任一时间点的行为数据的预测值；S5：根据模型计算内部账户在对应时间点的行为数据的预测值；比对行为数据的预测值和S42中记录的时间序列的行为数据，根据比对结果得到异常的内部账户。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海银行股份有限公司;华东师范大学 一种账户异常检测方法及系统

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