交易风险识别模型训练方法、装置、设备及介质

本申请涉及机器学习、人工智能技术领域，提出了一种交易风险识别模型训练方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取历史交易记录样本；对历史交易记录样本进行预处理，以使处理后的历史交易记录样本符合第一样本规则要求，其中，第一样本规则要求包括以下任意一项或多项：样本数量要求、样本平滑度要求、样本稀疏性要求和正负样本比例要求；使用处理后的历史交易记录样本和预设神经网络模型进行机器学习训练，以得到交易风险识别模型；利用交易风险识别模型对目标用户的当前交易行为进行风险识别，以根据风险识别结果确定当前交易行为是否存在洗钱风险。通过该技术方案，解决样本不均衡问题，兼顾识别率和精度，明显提升识别效果。