一种支付异常检测方法、装置、设备、介质及程序产品

本申请提供了一种支付异常检测方法，涉及人工智能领域，可应用于金融科技领域。该方法包括：响应于获取到支付数据，将支付数据输入预先训练的数据扩散模型，提取支付数据的潜在特征；将潜在特征与支付数据融合后，输入预先训练的数据分类模型，获得支付数据符合异常交易的分类结果；其中，数据扩散模型的训练方法包括：向支付数据样本中按预定概率规则逐步加入噪声，形成噪声数据；从噪声数据中逐步预测噪声，基于预定概率规则逐步去噪，还原出与支付数据样本分布符合预期相似度的支付数据。本申请还提供了一种支付异常检测装置、设备、存储介质和程序产品。本申请的实施例均具有提高支付交易数据分类预测准确性的优点。