[发明专利]一种交易监控方法和装置

权利要求书

1.一种交易监控方法，其特征在于，包括：

获取贷款账户信息，以生成多个单一业务特征数据；

在多个单一业务特征数据中，选取具有关联属性标记的单一业务特征数据，进而通过该单一业务特征数据调用关联业务特征数据，以生成组合业务特征数据；

将不具有关联属性标记的单一业务特征数据和组合业务特征数据输入至预设的归集预警模型中，以确定所述贷款账户预警级别，基于该预警级别执行相应风控程序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取贷款账户信息，以生成多个单一业务特征数据，包括：

获取贷款账户信息，根据贷款流水数据以基于目标属性选择单一业务特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成组合业务特征数据，包括：

获取具有关联属性标记的第一单一业务特征数据，确定第一单一业务特征数据大于预设第一预警阈值；

通过第一单一业务特征数据调用关联业务特征数据在预设时间段内的交易流水，判断是否存在预设数值的转出交易，若存在则基于第一单一业务特征数据与关联业务特征数据生成组合业务特征数据，若不存在则删除第一单一业务特征数据的关联属性标记。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成组合业务特征数据，包括：

获取具有关联属性标记的第二单一业务特征数据，通过第二单一业务特征数据调用所有关联业务特征数据；

判断第二单一业务特征数据的关联业务特征数据的数量是否大于预设第二预警阈值，若是则基于第二单一业务特征数据与关联业务特征数据生成组合业务特征数据，若否则删除第二单一业务特征数据的关联属性标记。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

将不具有关联属性标记的单一业务特征数据和组合业务特征数据输入至预设的归集预警模型中，其中所述归集预警模型采用随机森林模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

在训练随机森林模型时，将不具有关联属性标记的单一业务特征数据和组合业务特征数据输入至随机森林模型中，直至确定随机森林模型在验证集的准确率大于预设的准确阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，确定随机森林模型在验证集的准确率大于预设的准确阈值之后，包括：

循环执行导出随机森林模型中每个业务特征数据的重要度数值，进而筛选出部分业务特征数据，作为新的业务特征数据输入至随机森林模型中进行训练，直至随机森林模型在验证集的准确率不再提高为止。

8.一种交易监控装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取贷款账户信息，以生成多个单一业务特征数据；在多个单一业务特征数据中，选取具有关联属性标记的单一业务特征数据，进而通过该单一业务特征数据调用关联业务特征数据，以生成组合业务特征数据；

处理模块，用于将不具有关联属性标记的单一业务特征数据和组合业务特征数据输入至预设的归集预警模型中，以确定所述贷款账户预警级别，基于该预警级别执行相应风控程序。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。