[发明专利]一种电子银行反欺诈方法及系统

权利要求书

1.一种电子银行反欺诈方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取模块获取操作请求和操作请求对应的特征数据；

第一计算模型基于所述特征数据，确定所述操作请求属于欺诈请求的第一概率；

第一决策模块基于预定概率范围，判断所述第一概率是否可信；

第二计算模型在第一概率不可信的情况下，基于所述特征数据确定所述操作请求属于欺诈请求的第二概率；

第二决策模块根据所述第一概率和所述第二概率确定第三概率，并在第三概率大于预定值时，判定所述操作请求为欺诈请求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括如下步骤：在所述第一概率可信的情况下，所述第一决策模块基于所述第一概率判定所述操作请求是否为欺诈请求。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三计算模块具体执行如下步骤：

对所述第一概率和所述第二概率进行加权求和，得到所述第三概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括如下步骤：

数据获取模块获取所述操作请求所属的用户的所有历史操作请求以及所述历史操作请求对应的第一历史特征数据；

第一模型训练模块根据获取的数据进行模型训练，得到所述第一计算模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括如下步骤：

第一计算模型根据每个所述第一历史特征数据得到对应的历史概率值；

第二模型训练模块获取满足预定概率范围的历史概率值对应的第一历史特征数据，得到第二历史特征数据，根据所述第二历史特征数据和所述第二历史特征数据对应的历史概率值，进行模型训练，得到第二计算模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，数据预处理模块对所述获取模块获取的所述特征数据进行预处理，所述预处理过程包括如下步骤：

对所述特征数据进行向量化处理；

对向量化的所述特征数据进行清除异常数据和填充缺失数据的操作；

利用算法增加欺诈操作请求对应的特征数据的数量；

去掉冗余的所述特征数据；

将所述特征数据映射到相同的数值范围。

7.一种电子银行反欺诈系统，其特征在于，包括获取模块、第一计算模型、第一决策模块、第二计算模型和第二决策模块：

所述获取模块，用于获取操作请求和操作请求对应的特征数据；

所述第一计算模型，用于基于所述特征数据，确定所述操作请求属于欺诈请求的第一概率；

所述第一决策模块，用于基于预定概率范围，判断所述第一概率是否可信；

所述第二计算模型，用于在第一概率不可信的情况下，基于所述特征数据确定所述操作请求属于欺诈请求的第二概率；

所述第二决策模块，用于根据所述第一概率和所述第二概率确定第三概率，并在第三概率大于预定值时，判定所述操作请求为欺诈请求。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，

所述第一决策模块，还用于在所述第一概率可信的情况下，基于所述第一概率判定所述操作请求是否为欺诈请求。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括数据获取模块和第一模型训练模块：

所述数据获取模块，用于获取所述操作请求所属的用户的所有历史操作请求以及所述历史操作请求对应的第一历史特征数据；

所述第一模型训练模块，用于根据获取的数据进行模型训练，得到所述第一计算模型。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括第二模型训练模块：

所述第一计算模型，还用于根据每个所述第一历史特征数据得到对应的历史概率值；

所述第二模型训练模块，用于获取满足预定概率范围的历史概率值对应的第一历史特征数据，得到第二历史特征数据，根据所述第二历史特征数据和所述第二历史特征数据对应的历史概率值，进行模型训练，得到第二计算模型。