[发明专利]一种账户风险识别方法和装置

权利要求书

1.一种账户风险识别方法，其特征在于，所述方法包括：

根据账户风险识别需求，获取账户集合数据；其中所述账户集合包括至少一个账户；

将所述获取的账户集合数据处理为目标数据，

将所述目标数据输入预先构建的账户风险识别模型；其中所述预构建的账户风险识别模型包括：选取异常检测算法模型为基础模型，根据风险识别需求构建账户风险识别模型；

接收所述账户风险识别模型输出的识别结果；

根据所述识别结果，确定所述账户集合中的每一个账户的风险等级。

2.根据权利要求1所述的账户风险识别方法，其特征在于，所述选取异常检测算法模型为基础模型，根据风险识别需求构建账户风险识别模型包括：

选取一种异常检测算法模型为基础模型；其中异常检测算法模型包括：有监督异常检测算法模型和无监督异常检测算法模型；

根据所述风险识别需求，设定账户风险等级分类标准；

根据所述基础模型和所述风险等级分类标准构建账户风险识别模型。

3.根据权利要求1所述的账户风险识别方法，其特征在于，所述选取异常检测算法模型为基础模型，根据风险识别需求构建账户风险识别模型包括：

选取至少两种同类型异常检测算法模型为第一基础模型和第二基础模型；其中异常检测算法模型类型包括：有监督异常检测算法模型和无监督异常检测算法模型；

根据所述风险识别需求，分别设定所述至少两种基础模型中每一种基础模型对应的第一账户风险等级分类标准和第二账户风险等级分类标准；

根据所述第一基础模型和第二基础模型构建账户风险识别模型；其中将所述第一基础模型和所述第二基础模型的输出识别结果交集确定为所述账户风险识别模型的输出结果。

4.根据权利要求1或2或3所述的账户风险识别方法，其特征在于，所述账户集合数据包括但不限于：

账户基本信息，账户交易明细，账户交易终端IP地址、账户交易MAC地址。

5.根据权利要求4所述的账户风险识别方法，其特征在于，所述将所述获取的账户集合数据处理为目标数据包括：

根据所述账户风险识别需求，剔除无效数据；和/或，

接受用户自定义设置，对所述账户集合数据根据目标维度进行分析运算。

6.根据权利要求2或5所述的账户风险识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

构建至少两个同类型账户风险识别模型；

将所述目标数据分别输入构建的至少两个账户风险识别模型并分别接收至少两个账户风险识别模型输出的识别结果；

获取所有账户风险识别模型输出的识别结果的交集数据；

根据所述交集数据确定所述账户集合每一个账户的风险等级。

7.根据权利要求6所述的账户风险识别方法，其特征在于，所述异常检测算法模型包括但不限于：

决策树算法模型、Mini Batch K-Means算法模型、孤立森林算法模型、随机森林算法模型、基于密度的聚类算法模型。

8.一种账户风险识别装置，其特征在于，所述装置包括：接口模块、处理模块、存储模块和确定模块，其中，

所述接口模块，用于根据账户风险识别需求，获取账户集合数据；其中所述账户集合包括至少一个账户；

所述处理模块，用于将所述获取的账户集合数据处理为目标数据，

所述存储模块，用于存储预先构建的账户风险识别模型；

所述接口模块，还用于将所述目标数据输入预先构建的账户风险识别模型；其中所述预构建的账户风险识别模型包括：选取异常检测算法模型为基础模型，根据风险识别需求构建账户风险识别模型；

所述接口模块，还用于接收所述账户风险识别模型输出的识别结果；

所述确定模块，用于根据所述识别结果，确定所述账户集合中的每一个账户的风险等级。