[发明专利]一种金融欺诈建模语言的优化处理方法及装置

说明书

本发明公开一种金融欺诈建模语言的优化处理方法及装置，包括：根据使用金融欺诈建模语言FFML编写的欺诈检测规则，生成FFML抽象语法树；判断结点的结点类型；若结点的结点类型为SingleCondition，则根据结点的左返回值、比较返回值以及右返回值，生成目标转化数据；根据目标转化数据，生成欺诈检测规则对应的SQL代码。应用本发明能够将使用FFML编写的欺诈检测规则快速转化为流平台能够识别的SQL编程语言。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种金融欺诈建模语言的优化处理方法及装置。

背景技术

随着互联网和移动计算机等现代技术的进步，金融欺诈的种类的数量不断增加。为了应对新型金融欺诈，采用计算机技术的自动化金融欺诈检测方法应运而生，采用计算机技术的自动化金融欺诈检测方法分为被动性欺诈和主动性欺诈。主动性欺诈检测把实时流处理技术引入到金融欺诈检测领域，使得交易请求检测实时化。

主动性欺诈依赖于领域专家制定的检测规则，通常情况下，首先由领域专家向IT编码人员提出并解释新的欺诈检测规则，然后由IT编码人员进行实际的流平台代码编写，最后才能部署到流处理平台进行欺诈实时监测。

但是，由于领域专家与IT编码人员之间由于行业差异较大，存在沟通效率低，误解率高等问题，导致新的欺诈检测规则需要较长时间才能实现实际部署，可能造成较大的经济损失。如何将领域专家使用的针对金融欺诈的建模语言，转换为流平台能够识别的编程语言，是尚待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种金融欺诈建模语言的优化处理方法及装置，用以克服现有技术中存在的至少一个技术问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种金融欺诈建模语言的优化处理方法，包括：

根据使用金融欺诈建模语言(Financial Fraud Modelling Language，FFML) 编写的欺诈检测规则，生成所述欺诈检测规则对应的FFML抽象语法树；

通过遍历所述FFML抽象语法树中的各结点，判断所述结点的结点类型；

若所述结点的结点类型为SingleCondition，则根据所述结点的左表达式子结点的左返回值、比较操作符子结点的比较返回值以及右表达式子结点的右返回值，对所述数据流中的布尔表达式进行转化，生成目标转化数据；

根据所述目标转化数据，生成所述欺诈检测规则对应的结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)代码。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种金融欺诈建模语言的优化处理装置，包括：

第一生成模块、第一判断模块、第三生成模块和第四生成模块；

所述第一生成模块，用于根据使用金融欺诈建模语言FFML编写的欺诈检测规则，生成所述欺诈检测规则对应的FFML抽象语法树；

所述第一判断模块，用于通过遍历所述FFML抽象语法树中的各结点，判断所述结点的结点类型；

所述第三生成模块，用于若所述结点的结点类型为SingleCondition，则根据所述结点的左表达式子结点的左返回值、比较操作符子结点的比较返回值以及右表达式子结点的右返回值，对所述数据流中的布尔表达式进行转化，生成目标转化数据；

所述第四生成模块，用于根据所述目标转化数据，生成所述欺诈检测规则对应的SQL代码。

本发明实施例的创新点包括：