[发明专利]将大数据应用于智慧金融的异常交易识别系统

说明书

本发明涉及一种将大数据应用于智慧金融的异常交易识别系统，其包括特征提取服务器、轨迹构建服务器、异常识别服务器和数据库，其中，各服务器间具有通信连接。特征提取服务器获取第一用户的每个交易节点的交易时序特征，轨迹构建服务器根据第一用户的每个交易节点的交易时序特征构建第一交易状态轨迹；特征提取服务器获取第二用户的每个交易节点的交易时序特征，轨迹构建服务器根据第二用户的每个交易节点的交易时序特征构建第二交易状态轨迹；异常识别服务器分别根据第一交易状态轨迹和第二交易状态轨迹构建第一交易拓扑图和第二交易拓扑图，并根据第一交易拓扑图和第二交易拓扑图识别交易是否异常。

技术领域

本发明涉及大数据和智慧金融领域，尤其涉及一种将大数据应用于智慧金融的异常交易识别系统。

背景技术

智慧金融是依托于互联网技术，运用大数据、人工智能、云计算等金融科技手段，使金融行业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智慧提升，实现金融产品、风控、获客、服务的智慧化。

异常交易是指当前运行状况较以往存在显著差别的交易，其出现往往与风险事件爆发、市场波动、客群和经营环境变化等因素相关联，是金融、零售、物流等行业需要重点关注的对象。然而，目前异常交易的检测手段仍然主要依靠管理者主观经验和简单的交易数据统计，很难做到标准统一、客观科学，而且耗时耗力，自动化水平低。加之交易种类众多、异常表现各异，传统的异常交易检测方法更是难以准确捕捉异常，并根据统一的标准对交易的异常水平进行定量描述，因而无法为处理异常提供有效的决策支持。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种将大数据应用于智慧金融的异常交易识别系统，其包括：特征提取服务器、轨迹构建服务器、异常识别服务器和数据库，其中，各服务器间具有通信连接；

在第一用户发起金融交易请求时，特征提取服务器根据第一用户的历史交易数据获取第一用户在过去预设时间段内的所有交易节点，并获取每个交易节点的交易时序特征；轨迹构建服务器根据第一用户的每个交易节点的交易时序特征构建第一交易状态轨迹；

特征提取服务器根据第二用户的历史交易数据获取第二用户在过去预设时间段内的所有交易节点，并获取每个交易节点的交易时序特征；

轨迹构建服务器根据第二用户的每个交易节点的交易时序特征确定第二用户的每个交易节点的交易分布向量，并将第二用户的每个交易节点的交易分布向量映射到图结构空间以得到第二用户的每个交易节点的交易节点分布图，然后对第二用户的每个交易节点的交易节点分布图进行图结构分解以得到第二用户的每个交易节点的交易节点分布轨迹；

轨迹构建服务器将第二用户的每个交易节点的交易节点分布轨迹分解为若干个交易关系，并根据时间戳特征将所有的交易关系进行排列以得到交易关系序列；所述交易关系包括时间戳特征和交易关系特征；

轨迹构建服务器通过线性变换函数将时间戳特征和交易关系特征映射为相同维数的特征向量空间以得到时间特征向量和交易特征向量，并将时间特征向量与交易特征向量进行内积运算以将时态特征信息融合到交易特征信息以得到第二用户的每个交易节点的时序状态序列，然后根据每个交易节点的时序状态序列中的状态时序信息将每个交易节点进行连接以得到第二用户在过去预设时间段内的第二交易状态轨迹；

异常识别服务器根据第一交易状态轨迹和第二交易状态轨迹构建第一交易拓扑图和第二交易拓扑图，并分别对第一交易拓扑图和第二交易拓扑图进行特征映射得到第一用户的交易关联区域和第二用户的交易关联区域；

异常识别服务器将第二用户的交易关联区域映射到第一用户的交易关联区域以得到第一用户与第二用户的交易重叠区域，并根据第一用户的交易关联区域、第二用户的交易关联区域和第一用户与第二用户的交易重叠区域识别交易是否异常。