[发明专利]一种反洗钱模型的训练方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201910839229.7 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110689135B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 刘正夫;武润鹏;伍思恒;周振华;张孝丹 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q10/04;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙) 11442 | 代理人： | 马铁良 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种反洗钱模型的训练方法、装置及电子设备，该训练方法包括：获取初始的已标记交易样本集；根据预先选定的机器学习算法，基于初始的已标记交易样本集进行机器学习模型训练，得到预测模型；获取未标记的交易样本集，根据预测模型对未标记的交易样本集进行预测处理，并根据预测结果从未标记的交易样本集中筛选出至少一个待标记的交易样本；在至少一个待标记的交易样本被标记后得到至少一个新的已标记交易样本，根据至少一个新的已标记交易样本对预测模型进行迭代更新训练；判断预测模型是否满足预设的终止条件，是则基于预测模型得到反洗钱模型，否则返回执行获取未标记的交易样本集的步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 洗钱 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种反洗钱模型的训练方法，其特征在于，包括：/n获取初始的已标记交易样本集，其中，已标记样本集中的每条样本均已被标记为是洗钱交易或不是洗钱交易；/n根据预先选定的机器学习算法，基于所述初始的已标记交易样本集进行机器学习模型训练，得到预测模型；/n获取未标记的交易样本集，根据所述预测模型对所述未标记的交易样本集进行预测处理，并根据预测结果从所述未标记的交易样本集中筛选出至少一个待标记的交易样本；/n在所述至少一个待标记的交易样本被标记后得到至少一个新的已标记交易样本，根据所述至少一个新的已标记交易样本对所述预测模型进行迭代更新训练；/n判断所述预测模型是否满足预设的终止条件，是则基于所述预测模型得到反洗钱模型，否则返回执行所述获取未标记的交易样本集的步骤。/n
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