[发明专利]一种基于决策引擎的智能反诈方法、系统、装置和介质

说明书

本申请涉及一种基于决策引擎的智能反诈方法、系统、装置和介质，其中，该方法包括：获取外部预警线索，并将该外部预警线索导入决策引擎中，通过决策引擎筛选外部预警线索，并对外部预警线索中疑似诈骗的线索进行分类；接着，将分类后的线索按照不同的诈骗类型输入到对应的子决策引擎中进行处理，并根据处理情况对分类后的线索进行标签设置；最后，根据标签判断当前线索是否包含欺诈行为，并根据不同的情况作出相应的决策。通过本申请，解决了对不同的诈骗类型进行实际劝阻过程中，存在的人工成本高、案发率高的问题，提升决策引擎的劝阻成功率，降低案发率，减少人工成本。

技术领域

本申请涉及信息安全技术领域，特别是涉及一种基于决策引擎的智能反诈方法、系统、装置和介质。

背景技术

随着信息技术的快速发展，当前新型电信网络诈骗犯罪频发，诈骗团伙不断的更新诈骗手法，利用电话、短信、网址、手机app或即时通讯软件等多种跨平台工具，进行合成化诈骗，给社会带来了很大的危害。

目前，大部分的反诈劝阻还是需要靠民警的人工干预，不仅人工成本高，而且面对日益剧增的预警数据，民警人力不够，大概率会出现处理不及时的问题。

目前针对相关技术中，对不同的诈骗类型进行实际劝阻过程中，存在的人工成本高、案发率高的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于决策引擎的智能反诈方法、系统、装置和介质，以至少解决相关技术中对不同的诈骗类型进行实际劝阻过程中，存在的人工成本高、案发率高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于决策引擎的智能反诈方法，所述方法包括：

获取外部预警线索，并将所述外部预警线索导入决策引擎中，通过所述决策引擎筛选所述外部预警线索，并对所述外部预警线索中疑似诈骗的线索进行分类；

将分类后的线索按照不同的诈骗类型输入到对应的子决策引擎中进行处理，并根据处理情况对所述分类后的线索进行标签设置；

根据所述标签判断当前线索是否包含欺诈行为，并根据不同的情况作出相应的决策。

在其中一些实施例中，将分类后的线索按照不同的诈骗类型输入到对应的子决策引擎中进行处理，并根据处理情况对所述分类后的线索进行标签设置包括：

根据所述分类后的线索进行AI外呼，并判断通话状态；

在电话没有接通的情况下，通过发送反诈骗短信进行警示，并在预设时间内发起多次AI外呼；

在电话已经接通的情况下，判断AI外呼的时长，若所述时长小于第一预设时长，则继续发起AI外呼，若所述时长大于第二预设时长，则判断并设置所述分类后的线索的标签。

在其中一些实施例中，判断并设置所述分类后的线索的标签包括：

当判断所述AI外呼中存在高危行为时，将所述标签设置为高危标签，否则为低危标签。

在其中一些实施例中，根据所述标签判断当前线索是否包含欺诈行为，并根据不同的情况作出相应的决策包括：

若当前线索的标签为所述高危标签，则认为所述当前线索包含欺诈行为，则需要将所述当前线索分配给具体的受理点，进行人工处置；

若当前线索的标签为所述低危标签，则自动结案。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于决策引擎的智能反诈系统，所述系统包括：

获取分类模块，用于获取外部预警线索，并将所述外部预警线索导入决策引擎中，通过所述决策引擎筛选所述外部预警线索，并对所述外部预警线索中疑似诈骗的线索进行分类；