(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210051311.5 (22)申请日 2022.01.17 (71)申请人 中国工商银行股份有限公司 地址 100140 北京市西城区复兴门内大街 55号 (72)发明人 迟爽　高建华　骆更　李保昌　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 曾红芳 (51)Int.Cl. G06Q 20/40(2012.01) G06Q 40/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 16/35(2019.01)G06F 16/36(2019.01) G06F 16/955(2019.01) (54)发明名称 数据处理方法、 装置、 电子设备及计算机可 读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种数据处理方法、 装置、 电 子设备及计算机可读存储介质。 其中， 该方法包 括： 采集第一目标对象的历史交易数据， 以及属 性数据； 依据第一目标对象的历史交易数据， 以 及属性数据， 提取第一目标对象的交易特征； 获 取第二目标对象的当前交易数据， 其中， 当前交 易数据为第二目标对象当前待支付的交易对应 的交易数据； 依据第一目标对象的交易特征， 对 第二目标对象的当前交易数据为异常交易数据 的概率进行预测， 得到第二目标对象的当前交易 数据为异常交易数据的概率。 本发 明解决了相关 技术中难以对目标对象正在执行的交易操作进 行异常判断， 并进行拦截的技 术问题。 权利要求书2页 说明书14页 附图2页 CN 114819967 A 2022.07.29 CN 114819967 A 1.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 采集第一目标对象的历史 交易数据， 以及属性数据； 依据所述第一目标对象的历史交易数据， 以及属性数据， 提取所述第一目标对象的交 易特征； 获取第二目标对象的当前交易数据， 其中， 所述当前交易数据为所述第二目标对象当 前待支付的交易对应的交易数据； 依据所述第 一目标对象的交易特征， 对所述第 二目标对象的当前交易数据为异常交易 数据的概 率进行预测， 得到所述第二目标对象的当前交易数据为异常交易数据的概 率。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述第 一目标对象的历史交易数 据， 以及属性数据， 提取 所述第一目标对象的交易特 征， 包括： 确定所述历史交易数据的交易类别， 并将所述历史交易数据分别存储到对应的交易类 别中； 依照预定规则， 提取 预定数量的交易类别； 依据所述预定数量的交易类别， 以及所述属性数据， 提取所述第一目标对象的交易特 征。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述历史交易数据的交易类别， 并将所述历史 交易数据分别存 储到对应的交易类别中， 包括： 提取所述历史 交易数据的交易金额， 以及所述历史 交易数据的转入账户名； 依据所述历史 交易数据的交易金额， 为所述历史 交易数据分配相应的权 重； 依据所述历史交易数据的转入账户名， 确定所述历史交易数据的交易类别， 并将分配 有相应的权 重的历史 交易数据分别存 储到对应的交易类别中。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述第一目标对象的交易特征， 对所述第二目标对象的当前交易数据为异常交易数据的概率进行预测， 得到所述第二目标 对象的当前交易数据为异常交易数据的概 率， 包括： 获取所述第 二目标对象的当前交易数据的交易金额， 以及所述第 二目标对象的当前交 易数据的转入账户名； 依据所述第一目标对象的交易特征， 所述第二目标对象的当前交易数据的交易金额， 以及所述第二目标对象的当前 交易数据的转入账户名， 对所述第二目标对象的当前交易数 据为异常交易数据的概率进行预测， 得到所述第二目标对象的当前交易数据为异常交易数 据的概率。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述第一目标对象的交易特征， 对所述第二目标对象的当前交易数据为异常交易数据的概率进行预测， 得到所述第二目标 对象的当前交易数据为异常交易数据的概 率， 包括： 将所述第一目标对象的交易特征输入至交易安全模型中， 对所述第 二目标对象的当前 交易数据为异常交易数据的概率进行预测， 得到所述第二目标对象的当前 交易数据为异常 交易数据的概率， 其中， 所述交易安全模型采用样本集对初始模型进 行训练得到， 所述样本 集包括正样本集和负样本集， 所述正样本集包括： 多组正常交易数据， 所述负样本集包括： 多组异常交易数据。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述第一目标对象的交易特征，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114819967 A 2对所述第二目标对象的当前交易数据为异常交易数据的概率进行预测， 得到所述第二目标 对象的当前交易数据为异常交易数据的概 率之后， 还 包括以下至少之一： 在所述第二目标对象的当前交易数据为异常交易数据的概率小于第一预定阈值的情 况下， 提醒所述第一目标对象所述当前待支付的交易存在风险； 在所述第二目标对象的当前交易数据为异常交易数据的概率小于第 二预定阈值， 大于 等于第一预定阈值的情况下， 在所述第二目标对象支付所述当前待支付的交易时采用支 付 验证； 在所述第二目标对象的当前交易数据为异常交易数据的概率大于等于第二预定阈值 的情况下， 禁止所述第二目标对象支付所述当前待支付的交易。 7.一种数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 采集模块， 用于采集第一目标对象的历史 交易数据， 以及属性数据； 提取模块， 用于依据 所述第一目标对象的历史交易数据， 以及属性数据， 提取所述第一 目标对象的交易特 征； 获取模块， 用于获取第二目标对象的当前交易数据， 其中， 所述当前交易数据为所述第 二目标对象当前待支付的交易对应的交易数据； 预测模块， 用于依据所述第一目标对象的交易特征， 对所述第二目标对象的当前交易 数据为异常交易数据的概率进 行预测， 得到所述第二目标对象的当前 交易数据为异常交易 数据的概 率。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为执行所述指令， 以实现如权利要求1至6中任一项所述的数 据处理方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 当所述计算机可读存储介质中的指令由电 子设备的处理器执行时， 使得电子 设备能够执行如权利要求 1至6中任一项所述的数据处理 方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现权利要求1至 6中任一项所述的数据处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114819967 A 3