[发明专利]一种欺诈风险的预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种欺诈风险的预测方法，其特征在于，包括：

获取待处理业务的客户信息，所述客户信息包括客户的身份证号；

基于所述客户的身份证号，判断客户是否包含在历史客户名单内，若不是，则获取第一数据，所述第一数据为所述客户信息所对应的多个基本属性信息经过图谱化后得到的图谱；

基于所述第一数据和预设客户图谱，得到第一目标关联图，所述第一目标关联图是所述第一数据中的每个基本属性信息与所述预设客户图谱中相同信息进行映射后得到的融合图谱，所述预设客户图谱为根据实际的社会网络关系将至少两个历史客户的基本属性信息进行相互映射形成的图谱集合，每个所述历史客户带有对应等级的社团标签；

对所述第一目标关联图进行聚类处理，得到子关联图，所述子关联图是基于离线社团划分的结果对第一数据进行归类得到的社团图谱；所述社团图谱是从所述第一目标关联图中截取的与所述第一数据映射关联的图谱，并根据所有的所述社团标签中最大占比的所述社团标签将所述第一数据进行划分后得到的图谱集合；

基于所述子关联图和第一预设规则，得到当前客户对银行的欺诈风险预测等级，所述第一预设规则为自定义的疑似欺诈行为特征的风险等级规则。

2.根据权利要求1所述的欺诈风险的预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述客户的身份证号包含在所述历史客户名单内时，基于所述客户信息，得到第二目标关联图，所述第二目标关联图是所述预设客户图谱中与所述客户信息相互重叠的所有图谱信息集合；

基于所述第二目标关联图，得到欺诈关联图，所述欺诈关联图为所述第二目标关联图中包含有第一欺诈标签的所有图谱信息集合，所述第一欺诈标签为描述客户具有欺诈行为特征的参数；

基于时间窗口信息，利用时间窗口的滑动将所述欺诈关联图和预设团伙欺诈模式图进行匹配；所述时间窗口信息包括窗口大小信息和滑动时间间隔信息；所述预设团伙欺诈模式图为自定义的具有欺诈行为特征的社交网络关系模型图；

判断所述欺诈关联图是否与所述预设团伙欺诈模式图一致，若是，则将所述欺诈关联图标记为第二欺诈标签。

3.根据权利要求1所述的欺诈风险的预测方法，所述对所述第一目标关联图进行聚类处理，得到子关联图包括：

基于所述第一目标关联图，得到第三目标关联图，所述第三目标关联图是从所述第一目标关联图中剔除爆炸点图谱后得到的图谱，所述爆炸点图谱是所述第一数据中每个基本属性信息的映射关系总数超过预设关联边的图谱，所述预设关联边是每个所述基本属性信息所能关联的最大映射关系总数；

根据所述第一数据和所述第三目标关联图，得到子关联图的集合，所述子关联图的集合中每个子关联图为所述第一数据的任一基本属性信息与所述第三目标关联图重叠的所有图谱。

4.根据权利要求2所述的欺诈风险的预测方法，其特征在于，基于所述子关联图和第一预设规则，得到当前客户对银行的欺诈风险预测等级，包括：

判断所述子关联图中是否含有所述第一欺诈标签或所述第二欺诈标签，若是，则基于所有的所述子关联图，得到第二数据和第三数据，所述第二数据为所述子关联图中以客户个体为单位计数的所有客户的总人数；所述第三数据为所述子关联图中以客户个体为单位计数的所述第一欺诈标签和/或所述第二欺诈标签的总人数；

基于所述第二数据和所述第三数据，得到欺诈关联值，所述欺诈关联值为所述第三数据与所述第二数据的比值；

判断所述欺诈关联值是否超过预设欺诈值，若是，则根据所述欺诈关联值和所述第一预设规则得到当前客户对银行的欺诈风险预测等级，并将所有所述第一数据标记为第三欺诈标签。