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[发明专利]借贷欺诈检测模型训练方法、借贷欺诈检测方法及装置-CN201811249963.X有效
发明人：郭豪;孙善萍;康晓中;蔡准;孙悦;郭晓鹏 -专利权人：北京芯盾时代科技有限公司
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种借贷欺诈检测模型训练方法、借贷欺诈检测方法及装置，其中借贷欺诈检测模型训练方法包括：获取多个样本用户的身份信息、用户银行流水信息，以及与每个样本用户对应的欺诈标注信息；基于身份信息构建身份特征向量；以及根据用户银行流水信息，构建流水特征向量；将身份特征向量以及流水特征向量进行拼接，生成用于表征每个样本用户身份以及支出收入情况的目标特征向量；将目标特征向量输入至目标神经网络，获取目标特征向量的欺诈检测结果；根据欺诈检测结果以及对应的欺诈标注信息，对目标神经网络进行训练，得到借贷欺诈检测模型。本申请能够提高信贷平台对欺诈用户的识别效率和识别准确率，同时大大的节省了人力成本。
借贷欺诈检测模型训练方法装置

[发明专利]一种数据识别方法、装置及存储介质-CN202110445570.1有效
发明人：王文刚;康晓中;蔡准;孙悦;郭晓鹏 -专利权人：北京芯盾时代科技有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据识别方法、装置及存储介质。该方法包括：首先，获取待识别数据；然后，根据相似度对待识别数据进行分类；之后，从每一类数据中抽样得到少量数据进行识别和标注；随后，根据标注的少量数据对其他未标注的同类数据进行标注。如此，无需对每条待识别数据都进行识别，而只需对每类数据中的抽样数据进行识别即可。因此，可在保证对准确度影响较小的情况下，大幅减少需要进行数据识别的数据量，从而大大节省计算资源和缩短整个数据识别过程的时间。如果原有数据识别是由人工完成的，则还可节约大量人工成本，避免人工标注成为整个数据识别过程的瓶颈。
一种数据识别方法装置存储介质

[发明专利]识别关联的特定账户的方法、装置及存储介质-CN202010674195.3在审
发明人：王文刚;郭豪;康晓中;蔡准;孙悦;郭晓鹏 -专利权人：北京芯盾时代科技有限公司
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种识别关联的特定账户的方法、装置及存储介质。该方法包括：首先，根据一段时间内各账户之间发生的关联数据构建同构有向图；然后，根据特定账户所具有的一些特定模式从该同构有向图中找出可能是特定账户的种子节点；之后，找到包含这些种子节点所在的连通子图；接着，根据社区发现算法将连通子图划分为多个社区并对每个社区进行评估得到每个社区对应的得分；随后，就可以将风险较高的社区确定为目标社区，而目标社区中的节点所代表的账户就是识别出的关联的特定账户。由此可见，使用上述方法，可利用图论、图运算、社区发现和社交网络分析等数据挖掘方法，使用无监督学习从大规模的关联数据中自动识别出关联的特定账户。
识别关联特定账户方法装置存储介质

[发明专利]一种消费行为数据的分析方法和装置-CN202010322724.3在审
发明人：王文刚;康晓中;郭豪;孙悦;郭晓鹏 -专利权人：北京芯盾时代科技有限公司
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种消费行为数据的分析方法，包括：采用滑动窗口方式采集消费行为数据；根据每个窗口采集到的消费行为数据构建每个窗口对应的消费者和商户的关系图；构建预设时间段T对应的消费者和商户的关系图；根据预设时间段T对应的消费者和商户的关系图，计算消费者之间的相似度，得到消费者的相似度矩阵，相似度矩阵对消费者进行聚类。
一种消费行为数据分析方法装置

[发明专利]银行欺诈识别模型训练方法、银行欺诈识别方法和装置-CN201811211265.0有效
发明人：郭豪;孙善萍;康晓中;蔡准;孙悦;郭晓鹏 -专利权人：北京芯盾时代科技有限公司
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：本申请提供一种银行欺诈识别模型训练方法、银行欺诈识别方法和装置，在模型训练的时候，通过获取多个样本用户历史操作信息及是否发生欺诈行为的标注信息，并根据每个样本用户的历史操作信息，确定该样本用户在其所使用的业务渠道下的多种操作行为分别对应的特征向量；将特征向量输入至预先构建的目标神经网络模型中进行迁移学习，获取该样本用户的欺诈识别结果；根据欺诈识别结果以及标注信息对目标神经网络模型进行训练，获取银行欺诈识别模型。本申请能够基于迁移学习的思想，使得训练得到的银行欺诈识别模型学习到多种不同业务渠道用户行为的特征，基于这种银行欺诈识别模型检测用户的操作行为是否属于欺诈行为具有更高的准确率。
银行欺诈识别模型训练方法装置

[发明专利]一种电子银行线上反欺诈方法及系统-CN201810961473.6在审
发明人：郭豪;孙善萍;康晓中;蔡准;孙悦;郭晓鹏 -专利权人：北京芯盾时代科技有限公司
申请日： 2018-08-22 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种电子银行线上反欺诈方法及系统，其中，该方法包括获取操作请求、特征数据和操作类型；根据所述操作类型调用对应的第一算法对所述特征数据进行计算，得到第一概率值，所述第一概率值表征所述操作请求属于欺诈操作的概率；调用第二算法对预设操作请求的所述第一概率值进行计算，得到第二概率值；如果所述第二概率值高于预设阈值，拦截所述操作请求；并且分别根据不同操作类型的特征数据进行算法模型的训练。根据不同操作类型进行欺诈概率计算和算法模型训练，一方面解决电子银行业务本身操作流程复杂性和多样性的问题；另一方面解决对于提升新的欺诈模式和欺诈用户识别率的问题。
操作类型欺诈概率操作请求电子银行特征数据算法模型算法调用操作流程概率计算用户识别预设操作预设拦截多样性申请