[发明专利]一种账户数据的风险分析方法及装置

说明书

本申请公开一种账户数据的风险分析方法及装置，包括：利用第一分类模型，将待分析数据确定为至少2个第一数据簇；确定第二分类模型的聚类类别数值；利用所述第二分类模型，将所述待分析数据确定为至少2个第二数据簇；所述第二数据簇的数量等于所述聚类类别数值；根据所述第一数据簇和所述第二数据簇，确定第三数据簇；确定所述第三数据簇的风险指数，和所述第三数据簇对应的目标数据点；实现了在待分析数据大量的数据点中确定了少部分的目标数据点，显著的提高了对于“黑产”账户的分析效率，解约了人力成本；并且通过模型分析的方式进行分析，避免了人工分析的主观性和不稳定性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种账户数据的风险分析方法及装置。

背景技术

现阶段，银行行业应对“黑产”的风控方法，主要是对用户的交易行为记录进行审核和分析，以找出“黑产”账户。该审核和分析主要依靠相关专家构建的规则机制，并依靠人工完成。

人工审核和分析的缺陷在于，效率低下，消耗大量人力，不适用于银行大规模业务的场景需求；而且严重依赖于工作人员的经验，主观性较大，效果不稳定。

发明内容

本申请提供一种账户数据的风险分析方法及装置，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。

第一方面，本申请提供一种账户数据的风险分析方法，包括：

利用第一分类模型，将待分析数据确定为至少2个第一数据簇；

确定第二分类模型的聚类类别数值；

利用所述第二分类模型，将所述待分析数据确定为至少2个第二数据簇；所述第二数据簇的数量等于所述聚类类别数值；

根据所述第一数据簇和所述第二数据簇，确定第三数据簇；

确定所述第三数据簇的风险指数，和所述第三数据簇对应的目标数据点。

优选的，所述利用第二分类模型，将待分析数据确定为特定数量的第二数据簇包括：

基于特定的分析维度，对所述待分析数据进行预处理；

将经过预处理的所述待分析数据输入至所述第二分类模型，以确定所述第二数据簇。

优选的，所述确定第二分类模型的聚类类别数值包括：

确定待定聚类类别数值；

利用所述第二分类模型，基于所述待定聚类类别数值，确定至少2个第四数据簇；所述第四数据簇的数量等于所述待定聚类类别数值；

确定所述第四数据簇的统计指标；

当所述统计指标满足第一预设条件，将所述待定聚类类别数值确定为第二分类模型的聚类类别数值。

优选的，所述确定所述第四数据簇的统计指标包括：

确定所述第四数据簇中的标注数据点和非标注数据点；

根据所述标注数据点和所述非标注数据点，确定所述统计指标；

所述统计指标包括，所述标注数据点的簇内覆盖率和簇内召回率。

优选的，所述根据所述第一数据簇和所述第二数据簇，确定第三数据簇包括：

当任一所述第一数据簇与任一所述第二数据簇中存在至少一个相同的数据点，将所述第一数据簇和所述第二数据簇合并为所述第三数据簇；并确定所述相同的数据点的数量。

优选的，所述确定所述第三数据簇的风险指数包括：

根据标注数据点的命中数、所述第三数据簇中的数据点数量、和所述相同的数据点的数量，确定所述第三数据簇的风险指数。