[发明专利]风险筛查方法及装置

说明书

本发明提供一种风险筛查方法及装置，涉及大数据技术领域。风险筛查方法包括：采集银行客户的申请信息，所述申请信息包含表征该银行客户身份的关键信息；根据所述关键信息对所述银行客户的描述信息进行扩充，得到用于构建风险筛查模型的数据集；根据所述数据集并采用孤独森林算法进行训练，得到风险筛查模型；获取申请信用卡的目标客户的目标申请信息；基于所述风险筛查模型对所述目标申请信息进行风险筛查。本发明能够有效防范欺诈风险，提高了风险控制精度，节约人力资源。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种风险筛查方法及装置。

背景技术

随着金融科技的发展，互联网成为信用卡获客(获取客户)主渠道，所以信用卡业务面临的主要风险也开始由传统的信用风险逐步演变为欺诈风险和信用风险相互交织，且表现形式不断变化。一方面，信用卡业务逐步推进客户下沉，大力拓展年轻客户和长尾客户，加大了信用风险防控难度；另一方面，随着信用卡业务的互联网化转型发展，获客及支付主渠道从线下转为线上，新型欺诈手法不断涌现，输入性风险与交叉性风险呈上升态势。构建新型的调查能力强且有效防范信用卡欺诈风险的大数据风筛模型显得尤为重要。

现在信用卡调查业内普遍采用两种手段，即人工筛查和模型筛查。人工筛查成本高、效率低，面对大量的信用卡申办业务无法快速完成调查需求；而模型筛查面临数据源丰富度有限，模型精确度低等问题。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明提供一种风险筛查方法及装置，能够有效防范欺诈风险，提高了风险控制精度，节约人力资源。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种风险筛查方法，包括：

采集银行客户的申请信息，所述申请信息包含表征该银行客户身份的关键信息；

根据所述关键信息对所述银行客户的描述信息进行扩充，得到用于构建风险筛查模型的数据集；

根据所述数据集并采用孤独森林算法进行训练，得到风险筛查模型；

获取申请信用卡的目标客户的目标申请信息；

基于所述风险筛查模型对所述目标申请信息进行风险筛查。

进一步地，在所述获取申请信用卡的目标客户的目标申请信息之后，还包括：

基于预设的筛查名单对申请信用卡的目标客户进行筛选；

相对应的，所述基于所述风险筛查模型对所述目标申请信息进行风险筛查，包括：

基于所述风险筛查模型对筛选后的目标客户的申请信息进行风险筛查。

其中，所述预设的筛查名单包括：历史信用卡审核未通过名单、批量申请信用卡名单、司法涉诉名单和本地黑名单；

所述基于预设的筛查名单对申请信用卡的目标客户进行筛选，包括：

从申请信用卡的目标客户中删除存在于所述筛查名单中的客户。

进一步地，在所述基于所述风险筛查模型对所述目标申请信息进行风险筛查之后，还包括：

根据所述风险筛查的结果确定申请信用卡的目标客户的信用卡审核结果。

其中，所述采集银行客户的申请信息，包括：

通过线下网点、线上移动端申请和网页申请的方式采集银行客户的申请信息；

其中，所述申请信息包含的关键信息；关键信息包含：身份ID或客户在银行的编码ID。

其中，所述根据所述关键信息对所述银行客户的描述信息进行扩充，包括：