异常金融实体的检测方法、装置、设备、介质及程序产品与流程

本发明实施例涉及金融数据处理，尤其涉及一种异常金融实体的检测方法、装置、设备、介质及程序产品。

背景技术：

1、随着银行信用卡业务的快速发展，针对信用卡的异常交易问题日益严重。首先，信用卡异常用户为了躲避监管不断调整其行为，例如大量日常交易掩盖套现、多行信用卡小额套现等；其次，异常行为从之前的个体行为逐渐转变为团伙化相位。检测异常信用卡用户显得尤为重要。

2、相关技术中，基于专家规则的异常易检测，容易被异常用户发现规律，并采取针对措施来绕过监测；基于传统机器学习的异常检测技术，基于个体加工特征，难以发现团伙内部的关联关系，识别精度不高。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种异常金融实体的检测方法、装置、设备、介质及程序产品，可以准确的检测到异常金融实体，提高金融安全性。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种异常金融实体的检测方法，其特征在于，包括：

3、获取目标用户的贷记卡交易关系图；其中，所述贷记卡交易关系图包括多个金融实体，且各所述金融实体之间具有交易关系；

4、对所述贷记卡交易关系图进行特征提取，获得贷记卡交易关系特征图；

5、将所述贷记卡交易关系特征图输入图神经网络中，获得各金融实体的异常预测结果；其中，所述图神经网络包括至少一个图卷积层和一个预测层。

6、第二方面，本发明实施例还提供了一种一种异常金融实体的检测装置，其特征在于，包括：

7、贷记卡交易关系图获取模块，用于获取目标用户的贷记卡交易关系图；其中，所述贷记卡交易关系图包括多个金融实体，且各所述金融实体之间具有交易关系；

8、贷记卡交易关系特征图提取模块，用于对所述贷记卡交易关系图进行特征提取，获得贷记卡交易关系特征图；

9、异常预测结果获取模块，用于将所述贷记卡交易关系特征图输入图神经网络中，获得各金融实体的异常预测结果；其中，所述图神经网络包括至少一个图卷积层和一个预测层。

10、第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例所述的异常金融实体的检测方法。

11、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所述的异常金融实体的检测方法。

12、第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如本发明实施例所述的异常金融实体的检测方法。

13、本发明实施例提供了一种异常金融实体的检测方法、装置、设备、介质及程序产品，获取目标用户的贷记卡交易关系图；其中，贷记卡交易关系图包括多个金融实体，且各金融实体之间具有交易关系；对贷记卡交易关系图进行特征提取，获得贷记卡交易关系特征图；将贷记卡交易关系特征图输入图神经网络中，获得各金融实体的异常预测结果；其中，图神经网络包括至少一个图卷积层和一个预测层。本发明实施例提供的异常金融实体的检测方法，通过图神经网络对贷记卡交易关系特征图进行处理，从而确定出金融实体的异常检测结构，可以准确的检测到异常金融实体，提高金融安全性。

技术特征：

1.一种异常金融实体的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标用户的贷记卡交易关系图，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述贷记卡交易关系图进行特征提取，获得贷记卡交易关系特征图，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述贷记卡交易关系特征图输入图神经网络中，获得各金融实体的异常预测结果，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图卷积层包括图分解模块、子图卷积模块及图融合模块；将所述贷记卡交易关系特征图输入所述至少一个图卷积层进行特征处理，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述图卷积模块对所述起点实体的特征信息与所述交易关系的特征信息进行卷积运算，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述第一融合结果和所述第二融合结果确定所述终点实体的中间特征信息，包括：

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述图融合模块将所述金融实体在所述第一贷记卡交易关系图的特征信息与各子图对应的中间特征信息进行融合，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述金融实体包括：目标用户、贷记卡、还款账户及商户。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述交易关系包括：属于关系、持有关系、付款关系、退款关系、还款关系。

12.一种异常金融实体的检测装置，其特征在于，包括：

13.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-11任一项所述的异常金融实体的检测方法。

14.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-11任一所述的异常金融实体的检测方法。

15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1-11任一项所述的异常金融实体的检测方法。

技术总结
本发明公开了一种异常金融实体的检测方法、装置、设备、介质及程序产品。本发明涉及大数据技术领域。该方法包括：获取目标用户的贷记卡交易关系图；其中，所述贷记卡交易关系图包括多个金融实体，且各所述金融实体之间具有交易关系；对所述贷记卡交易关系图进行特征提取，获得贷记卡交易关系特征图；将所述贷记卡交易关系特征图输入图神经网络中，获得各金融实体的异常预测结果；其中，所述图神经网络包括至少一个图卷积层和一个预测层。本发明实施例提供的异常金融实体的检测方法，通过图神经网络对贷记卡交易关系特征图进行处理，从而确定出金融实体的异常检测结构，可以准确的检测到异常金融实体，提高金融安全性。

技术研发人员：邱耿峰,马堃,俞泱
受保护的技术使用者：中国建设银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16