[发明专利]判断客户通过电子支付平台所进行交易合法性的方法和设备

说明书

提供一种获取与特定客户相关的客户群体的方法，包括获取多个客户中的所述特定客户；获取与多个客户中的每个客户相关的客户相关数据，所述客户相关数据至少包括表示所述多个客户中的每个客户与其他客户之间的关系的客户关系数据和所述客户的客户特征数据；获取预定义的扩展规则数据；以及基于所述客户相关数据和所述扩展规则数据确定所述多个客户中与所述特定客户相关的一个或多个客户，以获取与所述特定客户相关的客户群体。由此，能够在识别的个体可疑客户的基础上进一步获取与其相关的客户群体，从而在扩大审理客户覆盖量的同时提高审理效率。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及在多个客户中识别与特定客户相互关联的一个或多个客户。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，其应用到各个领域中，衍生出了如互联网金融这样的新的技术领域。如支付宝等的电子支付平台依托互联网技术能够实现资金支付、转账等，大大方便了人们的生活。

然而，在为人们的生活提供方便的同时，这些电子支付平台同样存在隐患。例如，某些客户可能希望利用电子支付平台来实现某些具有非法目的的交易，因此，如何判断客户通过电子支付平台所进行的交易的合法性是重要的议题。

当前，通过对支付平台的所有客户进行筛查，识别个体可疑客户，然后人为地对这些可疑客户进行逐一审理来识别非法交易的客户。

发明内容

期望提供一种能够在识别的个体可疑客户的基础上进一步获取与其相关的客户群体，从而扩大客户覆盖量同时提高审理效率的手段。

根据一个实施例，提供一种获取与特定客户相关的客户群体的方法，包括获取表示多个客户中的所述特定客户的数据；获取与多个客户中的每个客户相关的客户相关数据，所述客户相关数据至少包括表示所述多个客户中的每个客户与其他客户之间的关系的客户关系数据和所述客户的客户特征数据；获取预定义的扩展规则数据；以及基于所述客户相关数据和所述扩展规则数据确定所述多个客户中与所述特定客户相关的一个或多个客户，以获取与所述特定客户相关的客户群体。

当前对使用电子支付平台进行交易的客户进行的个体可疑客户识别和审理方式没有考虑所识别的个体可疑客户与其他客户的关联，仅仅对个体可疑客户进行审理，这使得审理的样本数量有限。而实际上，进行交易的客户之间并不是孤立的，他们之间往往具有某种相关性，尤其是在进行某些非法目的的交易，如洗钱时，各个客户之间存在很强的资金和/或非资金关系。发明人认识到这种客户之间的强相关性，借助根据本发明的各个实施例，在获取的个体可疑客户的基础上根据客户相关数据和预定义的扩展规则两者获取与其具有强相关性的其他客户，将所获取的个体可疑客户和与其具有强相关性的客户作为一个整体推送给审理者，从而可能在审理过程中，对这样具有强相关性的客户群体进行审理，这样不仅能够提高审理效率，还易于在审理中获得完整的证据链，再者，借助这种群体审理方式，还能够扩大审理客户的覆盖范围，增加非法交易审理的防守半径。

根据进一步的实施例，基于所述客户相关数据和所述扩展规则数据确定所述多个客户中与所述一个或多个客户中的每个客户相关的另外一个或多个客户；并且将所述另外一个或多个客户包括在与所述特定客户相关的客户群体中。

由此，能够在首次获取的与特定客户相关的客户群体中的一个或多个客户的基础上，进一步获取与该一个或多个客户具有强相关性的客户，将该进一步获取的客户也加入与该特定客户相关的客户群体中，从而进一步扩大要被审理客户的覆盖范围，增加非法交易审理的防守半径。如果需要，可以进行多层这样的扩展。

根据进一步的实施例，使用基于机器学习的评分模型基于获取的与所述特定客户相关的客户群体中的每个客户的客户相关数据对所述客户群体中的每个客户进行评分；并且，基于所述评分，对所述客户群体中的客户进行排序。

由此，使用该基于机器学习的评分模型进行评分然后排序，能够增加评分的准确度，便于在所获取的与特定客户具有强相关性的客户群体中区分按照需要对客户排序，例如能够将进行非法交易的可能性高的客户排在前面。