[发明专利]一种识别异常资金的方法及系统

权利要求书

1.一种识别异常资金的方法，其特征在于，所述方法包括：

特征处理系统获取资金样本集，所述资金样本集中的资金样本与对应的标准资金流类型相关联；

基于初始判断模型，预测所述资金样本集中目标资金样本的目标资金流类型；

将所述目标资金流类型与所述目标资金样本关联的标准资金流类型进行对比，并根据对比结果，对所述初始判断模型进行校正，以使得通过校正后的判断模型再次预测的所述目标资金样本的资金流类型与对应的标准资金流类型一致；

特征处理系统从线上资金数据中提取待判断的特征数据；

根据所述校正后的判断模型，确定所述待判断的特征数据对应的预测结果，并在所述预测结果表征所述待判断的特征数据对应的资金流类型为异常资金流类型的情况下，判断所述线上资金数据为异常资金数据，并将所述异常资金数据发送至差错平台，以用于差错平台读取所述线上资金数据对应的系统日志信息，并将所述预测结果表征的资金流类型与真实资金流类型进行对比，当对比结果表征该异常资金数据对应的资金流类型与对应的真实资金流类型相同时，将所述线上资金数据和对应的对比结果发送至特征处理系统；特征处理系统继续根据对比结果对所述校正后的判断模型再次校正；其中，所述系统日志信息用于表征所述线上资金数据的真实资金流类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预测所述资金样本集中目标资金样本的目标资金流类型，包括：

从所述目标资金样本中提取目标特征数据，基于所述初始判断模型，预测所述目标特征数据对应的目标资金流类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资金样本中包括具有特征类型的字段；从所述资金样本中提取的特征数据包括特征向量；所述特征向量中的元素与所述资金样本中字段的特征类型相关联；从线上资金数据中提取待判断的特征数据，包括：

从所述线上资金数据中确定与所述特征向量中目标元素关联的特征类型相匹配的目标字段；

将所述目标字段中包括的信息所表征的数值作为所述目标元素的值，并将所述特征向量作为所述待判断的特征数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述校正后的判断模型，确定所述待判断的特征数据对应的预测结果，包括：

根据所述校正后的判断模型，确定所述待判断的特征数据对应的预测概率组，所述预测概率组中包括用于表征异常资金流的第一概率值，和用于表征正常资金流的第二概率值；

对比所述第一概率值和所述第二概率值，并根据对比结果确定所述待判断的特征数据对应的预测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据对比结果确定所述待判断的特征数据对应的预测结果包括：

当所述第一概率值大于或等于所述第二概率值时，确定所述待判断的特征数据对应的资金流类型为异常资金流类型；

当所述第一概率值小于所述第二概率值时，确定所述待判断的特征数据对应的资金流类型为正常资金流类型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述初始判断模型进行校正之后，所述方法还包括：

读取线上资金数据对应的资金流配置信息，所述资金流配置信息表征所述线上资金数据的标准资金流；

识别所述线上资金数据当前的资金流；

在所述当前的资金流与所述标准资金流不一致的情况下，从线上资金数据中提取待判断的特征数据；

根据所述校正后的判断模型，确定所述待判断的特征数据对应的预测结果。