[发明专利]可疑交易报告生成方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种可疑交易报告生成方法，所述方法包括：

获取交易数据，识别所述交易数据是否为可疑交易；

当所述交易数据为可疑交易时，识别所述可疑交易对应的风险类型；所述风险类型对应多个风险特征；

计算所述多个风险特征对应的向量矩阵；

将多个向量矩阵输入至神经网络模型，通过所述神经网络模型输出与所述风险类型对应的可疑交易报告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述风险特征识别所述交易数据是否为可疑交易包括：

提取所述交易数据中的客户标识以及多个交易字段；

根据所述客户标识，通过大数据平台搜索与所述风险特征对应的多个特征字段；

将所述交易字段以及所述大数据平台搜索到的多个特征字段输入至监控模型，通过所述监控模型进行可疑交易识别；

当识别所述交易数据为可疑交易时，生成对应的预警事件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别所述可疑交易对应的风险类型包括：

根据大数据平台的搜索结果，调用与所述风险特征对应的代码；

利用所述风险特征的代码对相应特征字段进行风险识别，输出相应的风险标签；

根据多个风险标签识别所述可疑交易对应的风险类型。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多种历史可疑交易报告，将所述历史可疑交易报告标记为样本文件；所述样本文件包括多个样本句子以及风险类型；

识别所述样本句子对应的风险特征；

获取所述风险类型对应的报告模板，以及所述报告模板与所述风险特征之间的映射关系；

生成每个样本句子对应的训练向量矩阵；

利用所述训练向量矩阵以及所述映射关系对神经网络进行训练。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成每个样本句子对应的训练向量矩阵包括：

对所述样本文件进行分句处理，得到多个样本句子；

对所述样本句子进行分词处理，得到多个样本词语；

统计每个样本词语在所述样本文件中的样本词频，利用所述样本词频计算每个样本词语对应的词向量；

利用每个样本句子中多个样本词语对应的词向量，生成每个样本句子对应的向量矩阵。

6.一种可疑交易报告生成装置，其特征在于，所述装置包括：

第一识别模块，用于获取交易数据，识别所述交易数据是否为可疑交易；

第二识别模块，用于当所述交易数据为可疑交易时，识别所述可疑交易对应的风险类型；所述风险类型对应多个风险特征；

向量计算模快，用于计算所述多个风险特征对应的向量矩阵；

报告生成模块，用于将多个向量矩阵输入至神经网络模型，通过所述神经网络模型输出与所述风险类型对应的可疑交易报告。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一识别模块还用于提取所述交易数据中的客户标识以及多个交易字段；根据所述客户标识，通过大数据平台搜索与所述风险特征对应的多个特征字段；将所述交易字段以及所述大数据平台搜索到的多个特征字段输入至监控模型，通过所述监控模型进行可疑交易识别；当识别所述交易数据为可疑交易时，生成对应的预警事件。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练模块，用于获取多种历史可疑交易报告，将所述历史可疑交易报告标记为样本文件；所述样本文件包括多个样本句子以及风险类型；识别所述样本句子对应的风险特征；获取所述风险类型对应的报告模板，以及所述报告模板与所述风险特征之间的映射关系；生成每个样本句子对应的训练向量矩阵；利用所述训练向量矩阵以及所述映射关系对神经网络进行训练。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。