[发明专利]银行转账数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种银行转账数据处理方法，其特征在于，包括：

获取不同历史银行转账数据的：转账特征信息、和热点事件特征；所述热点事件特征用于描述对应的银行转账数据所涉及的公益热点事件的特征；所述公益热点事件为舆情热点事件中与公益转账关联的热点事件；

确定不同历史银行转账数据的公益转账标签；所述公益转账标签用于描述对应的银行转账数据是否为公益转账和对应的公益转账级别；

将所述不同历史银行转账数据的：转账特征信息、热点事件特征和公益转账标签，作为训练集，对机器学习模型进行训练，得到训练好的公益转账数据识别模型；所述公益转账数据识别模型用于以银行转账数据的转账特征信息和热点事件特征为输入数据，输出该银行转账数据对应的公益转账标签；

从获取的实时热点事件中筛选目标公益热点事件；获取与目标公益热点事件有关的目标银行转账数据；将确定的目标银行转账数据的转账特征信息和热点事件特征，输入至训练好的公益转账数据识别模型，得到目标银行转账数据对应的公益转账标签；

在得到目标银行转账数据对应的公益转账标签时，发出该目标银行转账数据为公益转账的通知信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交易特征信息包括：付款方特征信息、收款方特征信息和转账参数特征；

所述付款方特征信息包括：用于描述付款方的：属地、年龄、性别、职业、资产级别和是否进行过公益转账的特征；

所述收款方特征信息包括：用于描述收款方的：账户属性、预设时间段内的：接收公益转账笔数和是否转账给公益机构、是否为公益机构的特征；

所述转账参数特征包括：用于描述：转账金额、转账时间、距离公益热点事件发生的时长、转账附言是否涉及公益内容和涉及公益内容级别的特征。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习算法模型包括基于支持向量机算法、决策树算法和/或深度学习算法的模型；

所述方法，还包括：

将所述不同历史银行转账数据的：转账特征信息、热点事件特征和公益转账标签，作为验证集，对训练好的公益转账数据识别模型进行验证，得到验证通过的公益转账数据识别模型；

将确定的目标银行转账数据的转账特征信息和热点事件特征，输入至训练好的公益转账数据识别模型，包括：

将确定的目标银行转账数据的转账特征信息和热点事件特征，输入至验证通过的公益转账数据识别模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取不同目标银行转账数据的转账特征信息和热点事件、和对应的特征公益转账标签，对训练好的公益转账数据识别模型进行校准。

5.一种银行转账数据处理装置，其特征在于，包括：

特征获取模块，用于获取不同历史银行转账数据的：转账特征信息、和热点事件特征；所述热点事件特征用于描述对应的银行转账数据所涉及的公益热点事件的特征；所述公益热点事件为舆情热点事件中与公益转账关联的热点事件；

标签确定模块，用于确定不同历史银行转账数据的公益转账标签；所述公益转账标签用于描述对应的银行转账数据是否为公益转账和对应的公益转账级别；

模型训练模块，用于将所述不同历史银行转账数据的：转账特征信息、热点事件特征和公益转账标签，作为训练集，对机器学习模型进行训练，得到训练好的公益转账数据识别模型；所述公益转账数据识别模型用于以银行转账数据的转账特征信息和热点事件特征为输入数据，输出该银行转账数据对应的公益转账标签；

公益转账标签输出模块，用于从获取的实时热点事件中筛选目标公益热点事件；获取与目标公益热点事件有关的目标银行转账数据；将确定的目标银行转账数据的转账特征信息和热点事件特征，输入至训练好的公益转账数据识别模型，得到目标银行转账数据对应的公益转账标签；

公益转账识别模块，用于在得到目标银行转账数据对应的公益转账标签时，发出该目标银行转账数据为公益转账的通知信息。