[发明专利]基于定期回扫的用户风险更新方法、装置和电子设备有效

专利信息
申请号: 202011143350.5 申请日: 2020-10-23
公开(公告)号: CN111967806B 公开(公告)日: 2022-03-15
发明(设计)人: 程锋;丁楠;苏绥绥 申请(专利权)人: 北京淇瑀信息科技有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q40/00
代理公司: 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 代理人: 乔东峰
地址: 100012 北京市朝阳*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 定期 用户 风险 更新 方法 装置 电子设备
【权利要求书】:

1.一种基于定期回扫的用户风险更新方法,其特征在于,包括:

根据现有用户的用户数据获取与各用户具有动支关联、社交关联、和/或通讯关联的用户关联人数据,建立关系网络图,该关系网络图包括相互关联的多个用户节点,基于用户节点之间的关联度以及边距离,进行用户关联人数据的提取;

在获取用户的用户信息数据时,通过与所述关系网络图的用户节点的数据进行匹配,以判断是否为新用户;

在当获取到新用户的用户信息时,将新用户作为一个用户节点加到所述关系网络图中;

根据各用户处于金融产品生命周期的注册、完件、资源请求、资源分配、资源配额增加或资源归还的特定阶段确定各用户对应的回扫周期,按照各用户分别对应的回扫周期,分别定期回扫各用户节点的关联节点,获取关联节点的更新数据;所述分别定期回扫各用户节点的关联节点包括监测各用户节点,以确定状态发生变化的用户节点,根据各用户节点的关联节点变化状态,缩短或拉长回扫周期;

基于所获取的关联节点的更新数据,使用用户风险评估模型和更新后的用户关联人数据,计算现有用户的用户风险评估值,以更新所述现有用户的风险状态。

2.根据权利要求1所述的用户风险更新方法,其特征在于,所述更新所述现有用户的风险状态包括:

构建用户风险评估模型,使用训练数据集训练该用户风险评估模型,所述训练数据集包括历史用户的用户数据、用户关联人数据、金融风险表现数据;

使用所述用户风险评估模型和更新后的用户关联人数据,更新现有用户的用户风险评估值;

根据所更新的用户风险评估值,判断当前用户的风险状态。

3.根据权利要求1或2所述的用户风险更新方法,其特征在于,所述定期回扫各用户节点上的关联节点包括:

设定回扫周期,并设定与回扫周期相对应的回扫内容;

所述回扫内容包括关联节点的金融表现数据。

4.根据权利要求1所述的用户风险更新方法,其特征在于,还包括:

基于所判断的用户风险状态,对用户进行禁止或限制资源请求、冻结剩余资源、增加资源请求、增加资源配额。

5.一种基于定期回扫的用户风险更新装置,其特征在于,包括:

建立模块,根据现有用户的用户数据获取与各用户具有动支关联、社交关联、和/或通讯关联的用户关联人数据,建立关系网络图,该关系网络图包括相互关联的多个用户节点,基于用户节点之间的关联度以及边距离,进行用户关联人数据的提取;

处理模块,用于在获取用户的用户信息数据时,通过与所述关系网络图的用户节点的数据进行匹配,以判断是否为新用户;在当获取到新用户的用户信息时,将新用户作为一个用户节点加到所述关系网络图中;

回扫模块,根据各用户处于金融产品生命周期的注册、完件、资源请求、资源分配、资源配额增加或资源归还的特定阶段确定各用户对应的回扫周期,按照各用户分别对应的回扫周期,分别定期回扫各用户节点的关联节点,获取关联节点的更新数据;所述分别定期回扫各用户节点的关联节点包括监测各用户节点,以确定状态发生变化的用户节点,根据各用户节点的关联节点变化状态,缩短或拉长回扫周期;

更新模块,基于所获取的关联节点的更新数据,使用用户风险评估模型和更新后的用户关联人数据,计算现有用户的用户风险评估值,以更新所述现有用户的风险状态。

6.一种电子设备,其中,该电子设备包括:

处理器;以及,

存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-4中任一项所述的基于定期回扫的用户风险更新方法。

7.一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被处理器执行时,实现权利要求1-4中任一项所述的基于定期回扫的用户风险更新方法。

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