[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

说明书

本发明公开了一种交易验证方法，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。本发明还公开了一种交易验证装置、计算机设备与计算机可读存储介质。本发明还包括将所述用户的嫌疑值存储至区块链中。本发明可以应用于企业风险分析，可以快速高效的识别可疑的洗钱交易。

技术领域

本发明实施例涉及数据安全领域，尤其涉及一种交易验证方法、装置、计算机设备与计算机可读存储介质。

背景技术

在预防、监控洗钱活动方面，保险公司通常是以客户识别、大额交易、可疑交易报告以及记录保存等制度为核心内容，通过资金监测实现反洗钱工作目标。从方式上看，保险反洗钱工作的开展，主要依赖于反洗钱专家的经验规则。

然而，单纯依靠经验规则的反洗钱工作流程，在当前反洗钱监管环境下遇到的问题越来越明显。最大的困难在于客户身份识别缺乏有效的手段，同时快速增加的交易量导致案件成倍增加与有限人力资源之间的矛盾，不能够准确、高效地识别可疑的洗钱交易。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的是提供一种交易验证方法、装置、计算机设备与计算机可读存储介质，可以快速高效的识别洗钱交易。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种交易验证方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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；