交易行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及大模型，尤其涉及一种交易行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着通信技术的发展，越来越多的用户使用到了网上支付，而网上支付容易出现异常交易行为，例如电信诈骗。目前，对于异常交易行为的案件情况一般通过人工进行识别和分析，导致出现了交易行为识别效率较低的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种交易行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中交易行为识别效率较低的问题。

2、为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种交易行为的识别方法。该方法包括：

4、基于异常交易行为生成记录文本，所述记录文本包括异常交易行为的事件流程；

5、根据所述记录文本生成目标提示指令；

6、根据所述目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型；

7、将所述记录文本输入到第一目标大模型中，得到第一识别结果；

8、将所述第一识别结果输入到第二目标大模型中，得到第二识别结果，所述第二识别结果用于指示所述流程信息是否与历史异常交易行为对应的历史流程信息相匹配。

9、可选的，所述目标提示指令包括要素提示指令和流程提示指令，所述根据所述记录文本生成目标提示指令，包括：

10、获取目标提示词，所述目标提示词包括要素提示词和流程提示词；

11、根据所述要素提示词生成所述要素提示指令；

12、根据所述流程提示词生成所述流程提示指令。

13、可选的，所述获取目标提示词之后，包括：

14、获取提示指令模版；

15、所述根据所述要素提示词生成要素提示指令，包括：

16、将所述要素提示词填入所述提示指令模版中，生成所述要素提示指令；

17、所述根据所述流程提示词生成流程提示指令，包括：

18、将所述流程提示词填入所述提示指令模版中，生成所述流程提示指令。

19、可选的，所述根据所述目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型之前，所述方法还包括：

20、获取领域语料，所述领域语料包括历史异常交易行为的文本数据；

21、根据所述领域语料对第一大模型进行领域调整，得到所述预训练的大模型，所述第一大模型为大型语言模型。

22、可选的，所述根据所述目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型，包括：

23、根据所述要素提示指令和所述流程提示指令生成领域提示指令语料；

24、基于所述领域提示指令语料对所述预训练的大模型进行指令调整，得到所述第一目标大模型。

25、可选的，所述将所述第一识别结果输入到第二目标大模型中，得到第二识别结果之后，所述方法还包括：

26、获取历史异常交易行为的数据信息，所述数据信息用于指示历史异常交易行为的类型、流程和信息；

27、基于所述第一识别结果、所述第二识别结果和历史异常交易行为的数据信息生成分析结果，所述分析结果用于指示异常交易行为的发展趋势。

28、可选的，所述基于异常交易行为生成记录文本，包括：

29、获取异常交易行为所对应的记录信息；

30、将所述记录信息输入到光学字符识别ocr模型中进行格式转换，得到所述记录文本。

31、第二方面，本申请实施例还提供一种交易行为的识别装置。该交易行为的识别装置包括：

32、第一生成模块，用于基于异常交易行为生成记录文本，所述记录文本包括异常交易行为的事件流程；

33、第二生成模块，用于根据所述记录文本生成目标提示指令；

34、调整模块，用于根据所述目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型；

35、第一输入模块，用于将所述记录文本输入到第一目标大模型中，得到第一识别结果；

36、第二输入模块，用于将所述第一识别结果输入到第二目标大模型中，得到第二识别结果，所述第二识别结果用于指示所述流程信息是否与历史异常交易行为对应的历史流程信息相匹配。

37、第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的交易行为的识别方法的步骤。

38、第四方面，本申请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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的交易行为的识别方法的步骤。

39、本申请提供一种交易行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于异常交易行为生成记录文本，所述记录文本包括异常交易行为的事件流程；根据所述记录文本生成目标提示指令；根据所述目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型；将所述记录文本输入到第一目标大模型中，得到第一识别结果；将所述第一识别结果输入到第二目标大模型中，得到第二识别结果，所述第二识别结果用于指示所述流程信息是否与历史异常交易行为对应的历史流程信息相匹配。本申请通过将异常交易行为的记录文本确定目标提示指令，并根据目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型，从而将记录文本输入到第一目标大模型中，得到第一识别结果和输入到第一目标大模型中最终得到第二识别结果，提高了异常交易行为的识别效率。

技术特征：

1.一种交易行为的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标提示指令包括要素提示指令和流程提示指令，所述根据所述记录文本生成目标提示指令，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标提示词之后，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一识别结果输入到第二目标大模型中，得到第二识别结果之后，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于异常交易行为生成记录文本，包括：

8.一种交易行为的识别装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的交易行为的识别方法的步骤。

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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的交易行为的识别方法的步骤。

技术总结
本申请提供一种交易行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于异常交易行为生成记录文本；根据所述记录文本生成目标提示指令；根据所述目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型；将所述记录文本输入到第一目标大模型中，得到第一识别结果；将所述第一识别结果输入到第二目标大模型中，得到第二识别结果。本申请通过将异常交易行为的记录文本确定目标提示指令，并根据目标提示指令对预训练的大模型进行指令调整，得到第一目标大模型，从而将记录文本输入到第一目标大模型中，得到第一识别结果和输入到第一目标大模型中最终得到第二识别结果，提高了异常交易行为的识别效率。

技术研发人员：李犇,张杰
受保护的技术使用者：北京中关村科金技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/21