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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种积分数据更新方法、装置、设备及存储介质，用于提高积分处理的准确率。所述积分数据更新方法包括：将标准数据和积分余额信息输入预置的积分数据处理模型进行积分兑换行为概率计算，得到目标概率值；对目标概率值和预置的概率阈值进行对比，得到对比结果，并根据对比结果确定处理类型，处理类型包括警告处理和拦截处理；若处理类型为拦截处理，则判断积分余额信息是否大于预置的月积分阈值；若积分余额信息大于月积分阈值，则对积分余额信息进行拦截处理，并更新积分余额信息。此外，本发明还涉及区块链技术，目标概率值可存储于区块链节点中。

主权项：1.一种积分数据更新方法，其特征在于，所述积分数据更新方法包括：获取用户的积分余额信息，并从预置的数据库中查询所述用户的用户数据，其中，所述用户数据用于指示用户个人数据、用户账户数据和交易数据；对所述用户数据进行标准化处理，得到初始数据，并对所述初始数据进行校验处理，将校验通过的初始数据作为标准数据；将所述标准数据和所述积分余额信息输入预置的积分数据处理模型进行积分兑换行为概率计算，得到目标概率值，其中，所述目标概率值用于指示所述用户的兑换行为属于异常行为的概率；对所述目标概率值和预置的概率阈值进行对比，得到对比结果，并根据所述对比结果确定处理类型，其中，所述处理类型包括警告处理和拦截处理；若所述处理类型为所述拦截处理，则判断所述积分余额信息是否大于预置的月积分阈值；若所述积分余额信息大于所述月积分阈值，则对积分发放进行拦截处理，并更新所述积分余额信息；所述将所述标准数据和所述积分余额信息输入预置的积分数据处理模型进行积分兑换行为概率计算，得到目标概率值，包括：将所述标准数据和所述积分余额信息输入预置的积分数据处理模型，所述积分数据处理模型包括多层卷积神经网络、池化层和全连接层；通过所述多层卷积神经网络对所述标准数据和所述积分余额信息进行卷积运算，得到特征向量；通过所述池化层对所述特征向量进行降维运算，得到低维向量；通过所述全连接层对所述低维向量进行概率计算，得到目标概率值，其中，所述目标概率值用于指示所述用户的兑换行为属于异常行为的概率；所述若所述积分余额信息大于所述月积分阈值，则对积分发放进行拦截处理，并更新所述积分余额信息，包括：若所述积分余额大于所述月积分阈值时，则获取退货交易数据，并判断是否关联所述退货交易的历史交易数据；若关联所述退货交易的历史交易数据，则根据所述历史交易数据生成扣分数据；根据所述扣分数据对积分发放进行拦截处理，并更新所述积分余额信息。

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