基于数据分析和深度学习技术的POS机交易风险识别方法

本发明涉及金融交易安全技术领域，公开了基于数据分析和深度学习技术的POS机交易风险识别方法。该方法实时采集交易数据流，经多维度特征提取、动态时序分割后，输入第一深度学习模型进行初步风险评分，筛选高风险时间窗口并对其交易数据细粒度特征增强，再输入第二深度学习模型二次风险判定，生成交易风险标签，基于此触发实时风险处置指令。其中，多维度特征提取全面刻画交易数据，深度学习模型有效挖掘风险特征，动态时序分割适应不同交易频率。本发明能精准识别POS机交易风险，及时采取处置措施，保障金融交易安全，在提升风险识别准确性、及时性和全面性方面效果显著。