[发明专利]单据异常检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种单据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户的待处理单据，所述待处理单据为未进行资源还原的单据；

获取所述目标用户的历史单据，所述历史单据为已进行资源还原的单据；

基于所述待处理单据，获取第一特征向量；

获取所述历史单据对应的第二数据；调用特征向量获取模型对所述第二数据进行处理，得到所述第二数据对应的初始特征向量；基于所述第二数据对应的初始特征向量，获取初始特征矩阵，所述初始特征矩阵包括至少一个第二数据对应的初始特征向量；调用目标损失函数对所述初始特征矩阵进行处理，得到目标特征矩阵；将所述目标特征矩阵包括的特征向量作为所述初始特征矩阵包括的第二数据对应的第二特征向量；

将所述第一特征向量和所述第二特征向量输入异常概率预测模型，得到参考概率；基于所述参考概率，确定所述待处理单据对应的异常检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考概率，确定所述待处理单据对应的异常检测结果，包括：

基于所述参考概率，确定所述待处理单据对应的异常概率；

响应于所述异常概率大于概率阈值，确定所述待处理单据的异常检测结果为第一结果，所述第一结果用于指示所述待处理单据无法进行资源还原；

响应于所述异常概率小于所述概率阈值，确定所述待处理单据的异常检测结果为第二结果，所述第二结果用于指示所述待处理单据能够进行资源还原。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述异常概率等于所述概率阈值，获取所述目标用户的面部图像；

获取所述面部图像对应的第一特征数据；

获取所述目标用户对应的第二特征数据；

确定所述第一特征数据和所述第二特征数据之间的匹配度；

响应于所述匹配度小于匹配阈值，确定所述待处理单据的异常检测结果为所述第一结果；

响应于所述匹配度不小于所述匹配阈值，确定所述待处理单据的异常检测结果为所述第二结果。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理单据，获取第一特征向量，包括：

获取所述待处理单据对应的第一数据；

调用所述特征向量获取模型对所述第一数据进行处理，得到所述第一数据对应的第一特征向量。

5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户的历史单据，包括：

基于所述目标用户的用户标识，生成信息获取请求，所述信息获取请求携带所述用户标识，所述信息获取请求用于获取所述目标用户的历史单据；

将所述信息获取请求发送至第一电子设备，所述第一电子设备为存储有各个用户的历史单据的电子设备；

接收所述第一电子设备返回的所述目标用户的历史单据。

6.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考概率，确定所述待处理单据对应的异常检测结果之后，所述方法还包括：

按照所述待处理单据对应的异常检测结果对所述待处理单据进行处理。

7.一种单据异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标用户的待处理单据，所述待处理单据为未进行资源还原的单据；

所述获取模块，用于获取所述目标用户的历史单据，所述历史单据为已进行资源还原的单据；

所述获取模块，还用于基于所述待处理单据，获取第一特征向量；获取所述历史单据对应的第二数据；调用特征向量获取模型对所述第二数据进行处理，得到所述第二数据对应的初始特征向量；基于所述第二数据对应的初始特征向量，获取初始特征矩阵，所述初始特征矩阵包括至少一个第二数据对应的初始特征向量；调用目标损失函数对所述初始特征矩阵进行处理，得到目标特征矩阵；将所述目标特征矩阵包括的特征向量作为所述初始特征矩阵包括的第二数据对应的第二特征向量；

确定模块，用于将所述第一特征向量和所述第二特征向量输入异常概率预测模型，得到参考概率；基于所述参考概率，确定所述待处理单据对应的异常检测结果。