数字化影响下，金融、电商、保险等领域的交易规模呈爆发式增长，传统审计模式正面临全新的挑战。传统审计依赖人工抽样核查，不仅效率低下，还难以覆盖海量交易数据，极易遗漏隐藏的风险点。而数智审计的崛起，彻底打破了这一局限。它以大数据、人工智能技术为核心，通过自动化、智能化的手段实现对全量数据的实时分析与风险排查，重塑了审计的流程与范式。数智审计的核心价值在于将审计工作从“事后追溯”转向“事前预警”，而异常交易识别算法正是这一转变的关键支撑。在数智审计体系中，算法如同“智能雷达”，能够从纷繁复杂的交易数据中快速捕捉异常信号，为审计人员提供精准的风险指向，大幅提升审计效率与风险防控能力，成为保障行业稳定运行的重要技术基石。
一、异常交易：金融暗礁
（一）异常交易的定义与类型
异常交易是指偏离正常交易规律、存在潜在风险或违规嫌疑的交易行为。从表现形式来看，常见类型包括：一是金额异常，如远超客户日常交易规模的大额转账、频繁的小额拆分转账；二是时间异常，如非营业时间的高频交易、跨时区的异常时段交易；三是行为异常，如短期内频繁变更交易对手、突然启用长期闲置的账户进行交易；四是用途异常，如交易备注与实际业务无关、资金流向与客户经营范围不符等。
（二）异常交易的危害
异常交易如同隐藏在金融市场中的“暗礁”，其危害不容小觑。对金融机构而言，若未能及时识别洗钱、欺诈等异常交易，不仅会面临监管部门的处罚，还会损害机构声誉，造成巨额经济损失；对市场秩序来说，大规模的异常交易可能引发市场波动，破坏公平交易环境，甚至引发系统性风险；对普通用户而言，账户被盗用产生的异常交易，会直接导致个人财产受损，威胁信息安全。因此，精准识别与防范异常交易，是维护行业稳定与用户权益的关键。
二、算法原理大揭秘
异常交易识别算法的运行，是一个从数据处理到风险预警的完整闭环，主要涵盖四个核心环节：
（一）数据采集与预处理
数据是算法运行的基础，高质量的数据直接决定算法的准确性。数据采集环节需覆盖多渠道来源，包括交易系统的核心数据（如交易金额、时间、对手方信息）、客户身份数据（如身份认证信息、职业、收入水平）、历史行为数据（如过往交易记录、账户活跃度）以及外部数据（如行业监管数据、第三方信用评分数据）。
然而，采集到的原始数据往往存在“噪声”，如数据缺失（部分交易字段为空）、数据错误（金额录入偏差）、数据冗余（重复记录）等问题。因此，预处理环节至关重要。通过数据清洗，剔除重复、错误的记录；通过缺失值填补，采用均值、中位数或机器学习预测等方式补充空缺数据；通过数据标准化，将不同格式、量级的数据转换为统一标准（如将交易金额归一化至[0,1]区间），为后续分析奠定基础。
（二）特征提取与选择
特征是算法识别异常交易的“依据”，需从预处理后的数据中提取能够反映交易本质的关键信息。常见的特征包括：交易频率（单位时间内的交易次数）、交易金额特征（均值、方差、最大值）、账户活跃度（账户每月交易天数）、交易对手集中度（是否长期与固定对手交易）、地域特征（交易地点是否与客户常驻地一致）等。
但并非所有提取的特征都能提升算法性能，部分特征可能存在相关性高、信息冗余的问题，反而增加计算成本。因此，需要通过特征选择优化：采用方差分析剔除方差过小（区分度低）的特征，通过相关性分析去除高度相关的特征，借助决策树、随机森林等模型评估特征重要性，筛选出对异常识别贡献大的核心特征。
（三）模型构建与训练
模型是异常交易识别的“核心引擎”，需根据业务场景选择合适的算法模型，并通过历史数据训练优化。首先，划分训练集与测试集：将历史交易数据按7:3或8:2的比例拆分，训练集用于模型学习，测试集用于验证模型性能。
在模型选择上，需结合场景需求：若需快速识别明确规则的异常（如单日转账超5万元触发预警），可选择简单易部署的规则模型；若需处理复杂非线性关系的交易数据，可采用机器学习模型（如决策树、支持向量机）；若面对海量高维数据，深度学习模型（如神经网络）则更具优势。训练过程中，通过调整模型参数（如决策树的深度、支持向量机的核函数），最小化模型预测误差，提升识别准确率。
（四）异常识别与预警
训练完成的模型将投入实时交易监控场景。当新的交易数据产生时，算法会自动提取该交易的特征，并输入模型进行分析。模型根据预设的阈值（如异常概率超过80%）对交易进行评分，若评分超过阈值，则判定为异常交易，并触发预警机制。
预警信息会实时推送至审计人员的工作台，同时附带异常交易的关键信息（如交易时间、金额、异常原因），帮助审计人员快速定位风险点。对于高风险预警，系统还可自动冻结交易或限制账户操作，避免风险扩大，形成“识别-预警-处置”的实时防控闭环。
三、多元算法齐发力
不同算法各有优劣，在实际应用中需根据场景需求灵活选用，形成互补协同的识别体系：
（一）基于规则的算法
基于规则的算法是基础且常用的异常识别手段，其核心逻辑是将行业监管要求、历史经验转化为明确的规则（如“同一账户单日累计转账超20万元触发预警”“月交易次数突然增加10倍以上判定异常”），通过规则引擎对交易数据进行匹配核查。
该算法的优势在于逻辑清晰、易于理解与部署，能够快速识别符合明确规则的异常交易，且误判率较低。但局限性也较为明显：规则依赖人工制定，难以覆盖复杂多变的新型异常交易（如新型洗钱手法），且当规则数量过多时，会出现“规则冲突”问题，增加维护成本。
（二）基于统计的算法
基于统计的算法通过构建正常交易的统计模型，将偏离模型的交易判定为异常。常见的方法包括：一是均值-标准差法，计算正常交易金额的均值与标准差，将超出“均值±3倍标准差”范围的交易视为异常；二是聚类分析，通过K-means等算法将正常交易聚为若干类别，未归入任何类别的交易即为异常；三是时间序列分析，通过ARIMA等模型预测正常交易趋势，与实际交易偏差过大的则判定异常。
这类算法的优势在于能够捕捉交易数据的统计规律，对隐性异常（如缓慢偏离正常趋势的交易）有较好的识别效果，且无需人工制定规则。但缺点是对数据分布要求较高（如均值-标准差法适用于正态分布数据），当交易数据分布复杂或突变时，模型准确性会下降。
（三）机器学习算法
机器学习算法通过对历史异常交易数据的学习，自动构建识别模型，适用于复杂、非线性的交易场景。常用算法包括：决策树，通过对交易特征的逐步划分，形成决策规则，直观呈现异常判定逻辑；支持向量机，通过寻找最优分类超平面，区分正常与异常交易，适用于高维数据；随机森林，集成多棵决策树，降低单一模型的过拟合风险，提升识别稳定性。
机器学习算法的优势在于泛化能力强，能够适应不同行业的交易特点，且随着数据量增加，模型性能会持续优化。但局限性在于依赖大量标注的历史数据（需人工标注正常与异常交易），且模型“黑箱”特性较强，审计人员难以解释异常判定的具体原因。
（四）深度学习算法
深度学习算法通过多层神经网络模拟人类大脑的学习过程，能够从海量高维数据中自动挖掘深层特征，适用于超大规模交易场景（如日均千万级交易的电商平台）。常见的模型包括：卷积神经网络（CNN），擅长提取交易数据中的局部特征（如短期交易模式）；循环神经网络（RNN），能够捕捉交易的时间序列特征（如账户长期交易趋势）；自编码器，通过无监督学习构建正常交易的重构模型，重构误差大的交易即为异常。
深度学习算法的优势在于特征提取能力强，无需人工干预即可挖掘隐藏的异常模式，对新型异常交易的识别能力优于传统算法。但缺点是计算资源消耗大（需高性能GPU支持），模型训练周期长，且对数据量要求极高，小规模数据场景下难以发挥优势。
四、实际应用显神通
异常交易识别算法已广泛应用于金融、电商、保险等领域，成为风险防控的核心工具：
（一）金融机构：筑牢反洗钱与防欺诈防线
在银行、证券等金融机构中，算法主要用于监控客户账户交易，防范洗钱、电信诈骗、信用卡盗刷等风险。例如，银行通过算法实时监控客户转账行为，当出现“境外账户频繁向境内多个个人账户小额转账”“同一IP地址登录多个异地账户”等异常模式时，立即触发预警，审计人员会进一步核查客户身份与交易用途，若确认违规，将冻结账户并上报监管部门。
（二）电商平台：打击虚假交易，维护市场公平
电商平台的异常交易主要表现为虚假交易（刷单）、恶意退款、盗刷账号等行为。算法通过分析交易数据的多维度特征识别异常：如刷单行为通常具有“同一设备登录多个账号”“交易时间集中在深夜”“买家收货地址高度相似”等特征，算法可精准捕捉这些信号，对涉事店铺进行降权、罚款处理；针对盗刷账号，算法通过对比用户历史登录设备、浏览习惯，当检测到“陌生设备登录且立即下单高价值商品”时，会要求用户进行二次身份验证，避免财产损失。
（三）保险行业：防范骗保，降低经营风险
保险行业的异常交易集中在虚假理赔（如伪造事故、夸大损失）、带病投保等场景。算法通过整合投保数据、理赔数据、医疗数据（如医院就诊记录）进行交叉验证：例如，针对车险理赔，算法会分析事故现场照片、维修记录与历史理赔数据，若发现“同一车辆短期内多次在相同地点发生类似事故”“维修费用远超车辆实际价值”等异常，会怀疑骗保行为，安排人员实地核查；针对健康险，算法通过对比投保时的健康告知与医院就诊记录，识别“投保前已确诊重大疾病但未告知”的带病投保行为。
在数智化转型的大背景下，异常交易识别算法已成为审计工作的“新引擎”，为金融安全、市场秩序与用户权益保驾护航。尽管当前算法仍面临数据质量、模型泛化、隐私安全等挑战，但随着技术的持续创新，这些问题将逐步得到解决。未来，企业需加强技术研发与人才培养，结合自身业务场景优化算法应用；监管部门需完善相关法规，规范算法使用，平衡创新与风险。唯有各方协同发力，才能推动异常交易识别算法不断进化，为数智审计的发展注入持久动力，共同构建安全、稳定、公平的数字经济环境。
