(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 202211259118.7 (22)申请日 2022.10.14 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 高鹏达　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王天尧　汤在彦 (51)Int.Cl. G06Q 20/10(2012.01) G06Q 20/38(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 银行转账 数据处理方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种银行转账数据处理方法 及装置， 涉及人工智能技术领域， 该方法包括： 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； 确定不同历史银行转账数据的公 益转账标签； 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； 获取与目标公益 热点事件有关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， 并发出该目标银行转账数据为公益 转账的通知信息。 本发明可提升公益转账识别的 效率和准确率， 改善客户的公益转账体验， 提升 银行公众形象。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 115526620 A 2022.12.27 CN 115526620 A 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； 所述公益权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115526620 A 2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 。 6.如权利要求5所述的装置， 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。 7.如权利要求5所述的装置， 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； 所述装置， 还 包括： 模型验证模块， 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 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； 公益转账标签输出模块， 具体用于： 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。 8.如权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 还 包括： 模型校准模块， 用于： 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。 9.一种计算机设备， 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4任一所述方 法。 10.一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权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115526620 A 3