[发明专利]风险因素追踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质有效
申请号: | 202110760123.5 | 申请日: | 2021-07-05 |
公开(公告)号: | CN113435764B | 公开(公告)日: | 2023-01-31 |
发明(设计)人: | 肖晓东 | 申请(专利权)人: | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q40/00 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 晏波 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风险 因素 追踪 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种风险因素追踪方法,其特征在于,所述风险因素追踪方法包括以下步骤:
在实时采集到在线的信用行为数据时,根据所述在线的信用行为数据,确定第一欺诈事件集合;
获取离线的信用行为数据对应的第二欺诈事件集合,并整合所述第一欺诈事件集合和所述第二欺诈事件集合,确定第三欺诈事件集合;
根据所述第三欺诈事件集合,确定所述第三欺诈事件集合中的第三欺诈事件对应的目标风险因素,其中,所述目标风险因素包括多个业务因素;
在各所述第三欺诈事件对应的目标风险因素中确定所需要重点监控的重点风险因素,以基于所述重点风险因素对风险事件进行监控;
所述获取离线的信用行为数据对应的第二欺诈事件集合,并整合所述第一欺诈事件集合和所述第二欺诈事件集合,确定第三欺诈事件集合的步骤包括:
获取所述第一欺诈事件集合和第二欺诈事件集合中的所有欺诈事件,得到中间集合;
提取所述中间集合中属于相同类型的欺诈事件,并将所述中间集合中属于相同类型的欺诈事件合并,得到合并后的欺诈事件;
整合各所述合并后的欺诈事件以确定所述第三欺诈事件集合。
2.如权利要求1所述的风险因素追踪方法,其特征在于,所述根据所述第三欺诈事件集合,确定所述第三欺诈事件集合中的第三欺诈事件对应的目标风险因素的步骤包括:
获取与所述第三欺诈事件对应的预设风险因素;
通过灰色关联分析算法,确定所述预设风险因素与所述第三欺诈事件之间的关联度;
将大于第一预设阈值的关联度对应的预设风险因素作为所述第三欺诈事件对应的目标风险因素。
3.如权利要求1所述的风险因素追踪方法,其特征在于,所述基于所述重点风险因素对风险事件进行监控的步骤包括:
获取待监控的风险事件,并确定所述风险事件对应的风险因素;
若属于所述重点风险因素的风险因素达到预设数量阈值,则确定所述风险事件属于欺诈事件。
4.如权利要求3所述的风险因素追踪方法,其特征在于,所述获取待监控的风险事件,并确定所述风险事件对应的风险因素的步骤之后,还包括:
将所述风险事件对应的风险因素分别与各所述第三欺诈事件对应的目标风险因素进行比较,以分别确定所述风险因素与各所述第三欺诈事件的目标风险因素的相似度;
将所述相似度最大的第三欺诈事件作为所述风险事件所属的目标风险事件。
5.如权利要求1所述的风险因素追踪方法,其特征在于,所述在各所述第三欺诈事件对应的目标风险因素中确定所需要重点监控的重点风险因素的步骤包括:
在各所述第三欺诈事件对应的目标风险因素中提取相同风险因素;
将所述相同风险因素作为所需要重点监控的重点风险因素。
6.如权利要求1所述的风险因素追踪方法,其特征在于,所述实时采集到在线的信用行为数据的步骤之后,还包括:
提取所述在线的信用行为数据的业务特征;
基于所述在线的信用行为数据的业务特征,构建业务数据库;
从所述业务数据库中获取重点情报信息,并将所述重点情报信息推送至业务端,以供所述业务端将所述重点情报信息输出至显示设备。
7.如权利要求1至6任一项所述的风险因素追踪方法,其特征在于,所述离线的信用行为数据包括从本地数据库和/或从第三方数据库中获取的历史的信用行为数据。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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