交易场景风险评估方法及装置与流程

本发明涉及金融领域，尤其涉及交易场景风险评估方法及装置。

背景技术：

1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

2、随着科技的进步，当前金融交易场景风险评估具有了专业化、自动化、智能化和场景化等特点。现有技术中，交易场景风险评估技术存在高成本、反应速度慢、准确率低等一系列问题，不能应对现代化了的交易风险评估，导致正常交易被抑制，还会对产品造成负面影响，影响用户体验感，导致用户流失。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种交易场景风险评估方法，用以提高交易场景风险评估的准确率，促进正常交易，提升用户体验感，该方法包括：

2、在客户所在的当前交易场景中获取交易场景信息和客户画像信息，形成高维样本空间；所述交易场景信息包括支付设备信息和支付环境信息；

3、在高维样本空间中，提取客户画像信息的各个风险评价指标，对各个风险评价指标进行加权求和处理，得到高维的评价特征数据；对交易场景信息进行特征提取，得到高维的交易场景特征数据；所述各个风险评价指标包括年化收益率、最大回撤量和盈亏比；

4、采用流形学习方法，将高维的评价特征数据和高维的交易场景特征数据分别映射到低维样本空间，转换为对应的低维特征数据；

5、利用低维特征数据征，对客户所在的当前交易场景的风险进行评估。

6、本发明实施例还提供一种交易场景风险评估装置，用以提高交易场景风险评估的准确率，促进正常交易，提升用户体验感，该装置包括：

7、交易场景信息和客户画像信息获取模块，用于在客户所在的当前交易场景中获取交易场景信息和客户画像信息，形成高维样本空间；所述交易场景信息包括支付设备信息和支付环境信息；

8、高维特征数据获取模块，用于在高维样本空间中，提取客户画像信息的各个风险评价指标，对各个风险评价指标进行加权求和处理，得到高维的评价特征数据；对交易场景信息进行特征提取，得到高维的交易场景特征数据；所述各个风险评价指标包括年化收益率、最大回撤量和盈亏比；

9、低维特征数据转换模块，用于采用流形学习方法，将高维的评价特征数据和高维的交易场景特征数据分别映射到低维样本空间，转换为对应的低维特征数据；

10、交易场景的风险评估模块，用于利用低维特征数据征，对客户所在的当前交易场景的风险进行评估。

11、本发明实施例还提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述交易场景风险评估方法。

12、本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易场景风险评估方法。

13、本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易场景风险评估方法。

14、本发明实施例中，通过在客户所在的当前交易场景中获取交易场景信息和客户画像信息，形成高维样本空间；所述交易场景信息包括支付设备信息和支付环境信息；在高维样本空间中，提取客户画像信息的各个风险评价指标，对各个风险评价指标进行加权求和处理，得到高维的评价特征数据；对交易场景信息进行特征提取，得到高维的交易场景特征数据；所述各个风险评价指标包括年化收益率、最大回撤量和盈亏比；采用流形学习方法，将高维的评价特征数据和高维的交易场景特征数据分别映射到低维样本空间，转换为对应的低维特征数据；利用低维特征数据征，对客户所在的当前交易场景的风险进行评估。在上述过程中，本发明实施例采用流形学习方法，对高阶特征数据进行低维投影的特征降维，从而提升计算机运算速度，降低运算成本，采用流形学习方法将高维特征数据转换为低维特征数据的过程中提高特征的线性可分性，从而提高交易场景风险评估的准确率，促进正常交易，提升用户体验感。

技术特征：

1.一种交易场景风险评估方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将高维的评价特征数据和高维的交易场景特征数据分别映射到低维样本空间，转换为对应的低维特征数据，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，按照以下公式计算低维特征数据：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用低维特征数据征，对客户所在的当前交易场景的风险程度进行评估，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在将低维特征数据输入到预先构建的交易场景风险评估模型中之前，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取客户画像信息在各个风险评价维度上的风险评价指标，包括：

7.一种交易场景风险评估装置，其特征在于，包括：

8.一种计算机设备，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，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6任一所述方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。

技术总结本发明公开了一种交易场景风险评估方法及装置，其中该方法包括：在客户所在的当前交易场景中获取交易场景信息和客户画像信息，形成高维样本空间；在高维样本空间中，提取客户画像信息的各个风险评价指标，对各个风险评价指标进行加权求和处理，得到高维的评价特征数据；对交易场景信息进行特征提取，得到高维的交易场景特征数据；采用流形学习方法，将高维的评价特征数据和高维的交易场景特征数据分别映射到低维样本空间，转换为对应的低维特征数据；利用低维特征数据征，对客户所在的当前交易场景的风险进行评估。本发明可以提高交易场景风险评估的准确率，促进正常交易，提升用户体验感。技术研发人员：徐晋受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1