[发明专利]风险对象的识别方法、装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种风险对象的识别方法，其特征在于，包括：

将采集到的交易数据分为多个指标维度，并设置所述多个指标维度中的监测指标；

根据各所述指标维度中的监测指标，建立各所述指标维度对应的子评估模型；

按照预设的集成规则，将得到的多个所述子评估模型进行集成处理，得到目标评估模型；

基于所述目标评估模型从待识别风险对象中识别目标风险对象。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据各所述指标维度中的监测指标，建立各所述指标维度对应的子评估模型，包括：

按照预设构建规则，构建各所述指标维度对应的子评估模型的结构；

根据所述指标维度中的监测指标，设置对应的子评估模型结构的参数值，得到各所述指标维度对应的子评估模型。

3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述子评估模型为决策树模型，所述根据各所述指标维度中的监测指标，建立各所述指标维度对应的子评估模型，包括：

根据各所述指标维度的属性、各所述指标维度中的监测指标数量，确定对应的决策树模型的深度、节点数量及节点层级关系，其中，将各所述指标维度中的监测指标，作为对应决策树模型的节点；

设置各所述决策树模型的节点风险概率；

根据各所述监测指标的分位数分布，确定对应的节点阈值。

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述目标评估模型的数量为多个；

所述按照预设的集成规则，将得到的多个所述子评估模型进行集成处理，得到目标评估模型，包括：

根据所述多个指标维度的属性，确定所述目标评估模型的数量，所述目标评估模型的数量少于所述子评估模型的数量；

将所述子评估模型进行分组集成处理，以得到具有所述数量的目标评估模型。

5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述基于所述目标评估模型从待识别风险对象中识别目标风险对象，包括：

将任一待识别风险对象对应的监测指标，分别输入至各所述目标评估模型中，输出多个评估分数；

获取所述多个评估分数中的最高评估分数作为风险分数；

将所述风险分数与风险阈值进行比对，并将大于所述风险阈值的风险分数所对应的待识别风险对象，确定为所述目标风险对象。

6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述将任一待识别风险对象对应的监测指标，分别输入至各所述目标评估模型中，输出多个评估分数，包括：

任一目标评估模型输出的评估分数，为所述任一目标评估模型对应的子评估模型输出分数的均值。

7.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述指标维度包括对私账户转入交易占比、对私账户转出交易占比、预设专属资源的返现、分散转入集中转出资源、集中转入分散转出资源，且分别对应第一决策树模型、第二决策树模型、第三决策树模型、第四决策树模型和第五决策树模型；

其中，所述目标评估模型中的第一目标评估模型对应企业账户作为风险行为收款账户，第二目标评估模型对应企业账户作为风险行为返款账户，第三目标评估模型对应企业账户作为风险行为收款和返款账户。

8.根据权利要求7所述的识别方法，其特征在于，所述按照预设的集成规则，将得到的多个所述子评估模型进行集成处理，得到目标评估模型，包括：

将所述第一决策树模型与第四决策树模型组合，得到所述第一目标评估模型；

将所述第二决策树模型与第五决策树模型组合，得到所述第二目标评估模型；

将所述第三决策树模型作为所述第三目标评估模型。

9.根据权利要求1～8任一项所述的识别方法，其特征在于，在将采集到的交易数据分为多个指标维度，并设置所述多个指标维度中的监测指标之前，所述方法还包括：

从交易机构采集交易数据，并对所述交易数据进行清洗处理。