[发明专利]交易验证方法、装置、计算机设备与计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种交易验证方法，其特征在于，包括：

接收用户的多个图片数据；

将每个所述图片数据输入至识别模型中进行识别，得到识别数据；

将所述识别数据与第三方数据平台中的存储数据进行匹配，以得到每个所述图片数据的验证结果；

当多个所述图片数据对应的验证结果均为通过时，获取所述用户的交易数据；

通过预先训练的审核模型与预设规则分析所述交易数据，得到所述用户的嫌疑值；

若所述嫌疑值大于预设阈值，将所述用户确定为嫌疑用户，并加入黑名单中。

2.根据权利要求1所述的交易验证方法，其特征在于，所述将每个所述图片数据输入至识别模型中进行识别，得到识别数据包括：

对所述图片数据进行预处理，得到标准图片；

通过所述识别模型对所述标准图片进行字符识别，得到多个字段信息，所述字段信息为识别数据。

3.根据权利要求1所述的交易验证方法，其特征在于，所述获取所述用户的交易数据之前，包括：

获取在金融交易过程中产生的原始数据；

根据预设的数据清洗规则对所述原始数据进行清洗；

采用预设的数据加工模板对清洗后的所述原始数据进行加工，得到交易数据。

4.根据权利要求1所述的交易验证方法，其特征在于，所述通过预先训练的审核模型与预设规则分析所述交易数据，得到所述用户的嫌疑值包括：

将所述交易数据输入至预先训练的审核模型中，通过所述审核模型对所述交易数据进行标签匹配，得到目标标签；

根据预设规则对所述目标标签对应的权重值进行计算，输出所述嫌疑值。

5.根据权利要求4所述的交易验证方法，其特征在于，所述训练所述审核模型包括：

获取历史交易数据集，其中，所述历史交易数据集包括样本用户的多个历史交易数据以及各个所述历史交易数据各自对应的标签，所述标签用于表示对应的历史交易数据是否为嫌疑交易数据；

将所述历史交易数据作为决策树模型的输入，所述标签作为所述决策树模型的输出，对所述决策树模型进行训练，得到所述审核模型。

6.根据权利要求1所述的交易验证方法，其特征在于，所述若所述嫌疑值大于预设阈值，将所述用户确定为嫌疑用户，并加入黑名单中包括：

将所述嫌疑值大于预设阈值的用户确定为嫌疑用户，为所述确定为嫌疑用户设置嫌疑标识：

基于所述嫌疑标识将所述嫌疑用户加入黑名单中，并将所述黑名单存储至区块链。

7.根据权利要求1所述的交易验证方法，其特征在于，所述将所述识别数据与第三方数据平台中的存储数据进行匹配，以得到每个所述图片数据的验证结果包括：

获取所述第三方平台的存储数据；

将所述识别数据与所述存储数据进行相似度计算，根据相似度值得到每个所述图片数据的验证结果。

8.一种交易验证装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收用户的多个图片数据；

识别模块，用于将每个所述图片数据输入至识别模型中进行识别，得到识别数据；

匹配模块，用于将所述识别数据与第三方数据平台中的存储数据进行匹配，以得到每个所述图片数据的验证结果；

获取模块，用于当多个所述图片数据对应的验证结果均为通过时，获取所述用户的交易数据；

计算模块，用于通过预先训练的审核模型与预设规则分析所述交易数据，得到所述用户的嫌疑值；

确定模块，用于若所述嫌疑值大于预设阈值，将所述用户确定为嫌疑用户，并加入黑名单中。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的交易验证方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的交易验证方法的步骤。