(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 202211345629.0 (22)申请日 2022.10.31 (71)申请人 天云融创数据科技 （北京） 有限公司 地址 100025 北京市朝阳区东四环中路78 号大成国际中心 A1座9A08-9A09 (72)发明人 谭可华　叶文广　吕慧　吴佳瑾　 (74)专利代理 机构 北京开阳星知识产权代理有 限公司 1 1710 专利代理师 祝乐芳 (51)Int.Cl. G06Q 20/38(2012.01) G06Q 40/04(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 配资异常交易识别方法及装置 (57)摘要 本申请提供了一种配 资异常交易识别方法， 涉及人工智 能技术领域。 该方法包括： 获取至少 一个待识别券商资金账户的特征集， 所述特征集 包含所述待识别券商资金账户在预设时间内的 所有交易特征； 将所述特征集上传给软件即服务 SaaS服务端， 以使所述SaaS服务端基于目标推理 服务预测模 型输出配资异常交易账户列表； 所述 目标推理服务预测模型是基于训练样本集对初 始推理服务预测模型进行横向联邦学习得到的； 所述训练样本集包括： 正样本和负样本； 所述正 样本用于表示不同账户在不同时间段内的交易 特征； 所述负样本用于表示同一账户在不同时间 段内的交易特征。 采用本方法能够 精准识别交易 行为是否为单 账户异常交易行为。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 115545709 A 2022.12.30 CN 115545709 A 1.一种配资异常交易识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取至少一个待识别券商资金账户的特征集， 所述特征集包含所述待识别券商资金账 户在预设时间内的所有交易特 征； 将所述特征集上传给软件即服务SaaS服务端， 以使所述SaaS服务端基于目标推理服务 预测模型输出配资异常交易账户列 表； 所述目标推理服务预测模型是基于训练样本集对初 始推理服务预测模型进 行横向联邦学习得到的； 所述训练样本集包括： 正样 本和负样本； 所 述正样本用于表示不同账户在不同时间段内的交易特征； 所述负样本用于表示同一账户在 不同时间段内的交易特 征。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取至少一个待识别券商资金账户的 特征集， 包括： 获取至少一个待识别券商资金 账户的原 始交易数据； 对至少一组原始交易数据进行特征变换， 得到至少一个待识别券商资金账户的特征 集。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述获取至少一个待识别券商资金账户的 原始交易数据， 包括： 基于客户信息表、 客户 ‑资金账户对应表、 客户 ‑股东账号对应表、 终端信息表、 股东账 户属性表、 资金账户余额表、 持有表、 银证转账明细表、 委托明细表、 以及成交明细表， 获取 至少一个待识别券商资金 账户的原 始交易数据。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标推理服务预测模型是基于训练样 本集对初始推理服 务预测模型进行横向联邦学习得到的， 包括： 获取训练样本集； 所述训练样本集包括至少一个券商资金 账户的特 征集； 将所述训练样本集输入孪生神经网络模型进行训练学习， 获取初始推理服务预测模 型； 对所述初始推理服务预测模型进行横向联邦学习， 获取目标推理服务预测模型； 所述 目标推理服 务预测模型用于预测所述待识别券商资金 账户的交易行为是否为同一用户。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述将所述训练样本输入孪生神经网络模 型进行训练学习， 获取初始推理服 务预测模型， 包括： 获取第一样本特征、 第二样本特征、 第三样本特征以及第 四样本特征； 其中， 所述第一 样本特征为第一账户在第一预设时间段内的交易特征， 所述第二样本特征为第一账户在第 二预设时间段内的交易特征， 所述第三样本特征为第二账户在第一预设时间段内的交易特 征； 所述第四样本特 征为第三账户在第二预设时间段内的交易特 征； 根据所述第 一样本特征和所述第 二样本特征获取负样本， 根据 所述第三样本特征和所 述第四样本特 征获取正样本； 将所述正样本和所述负样本输入孪生神经网络模型， 计算相似度， 根据所述相似度调 整所述孪生神经网络模型的权 重参数， 得到初始推理服 务预测模型。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 各券商参与 方将所述孪生神经网络模型与 所述初始推理服务预测模型相比， 获取各自 对应的模型 更新梯度， 并将所述模型 更新梯度发送给Sa aS服务端； 所述SaaS服务端根据预设加密算法对各个模型 更新梯度进行聚合， 得到聚合结果；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545709 A 2根据所述聚合结果更新所述孪生神经网络模型。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述配资异常交易账户列表， 获取至少一个待识别券商资金 账户的交易情况。 8.一种配资异常交易识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 特征集获取模块， 用于获取至少一个待识别券商资金账户的特征集， 所述特征集包含 所述待识别券商资金 账户在预设时间内的所有交易特 征； 异常账户输出模块， 用于将所述特征集上传给软件即服务SaaS服务端， 以使所述SaaS 服务端基于目标推理服务预测模型输出配资异常交易账户列 表； 所述目标推理服务预测模 型是基于训练样本集对初始推理服务预测模型训练得到的； 所述训练样本集包括： 正样本 和负样本； 所述正样本用于表示不同账户在不同时间段内的交易特征； 所述负样本用于表 示同一账户在不同时间段内的交易特 征。 9.一种电子设备， 包括存储器和 处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的配资异常交易识别 方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的配资异常交易识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545709 A 3