本发明涉及一种反诈特征自动化开发的方法、装置、电子设备及存储介质。反诈特征自动化开发方法包括步骤：S1、数据预处理，对通话数据进行预处理，使用样本压缩器减少数据规模，样本压缩器使用MinHash(最小哈希函数)算法，将样本哈希化并选择最小的d个值，最终提取通话中与金融数据有关的各种数值和特征；S2、特征工程自动化，使用B‑tests、W‑tests自动开发欺诈特征方法生成初始特征集，并使用特征选择器获取有效特征集，以提升学习效率；S3、将通话数据送入改进神经网络，改进神经网络为带有卷积池化块的全连接残差卷积神经网络，结合步骤S2的B‑tests、W‑tests自动开发欺诈特征，来识别金融类型诈骗，金融诈骗特征，以提高诈骗识别率。