[发明专利]一种欺诈检测模型训练方法和装置及欺诈检测方法和装置在审
| 申请号： | 201811180699.9 | 申请日： | 2018-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN109410036A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 郭豪;孙善萍;宋昕;蔡准;孙悦;郭晓鹏 | 申请（专利权）人： | 北京芯盾时代科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王文红 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种欺诈检测模型训练方法和装置以及欺诈检测方法和装置，包括：获取多个样本用户在第一历史时间段以及第二历史时间段的历史操作行为信息，以及样本用户在第二历史时间段是否发生欺诈行为的标注信息；生成该样本用户在多种业务场景下，与每种业务场景分别对应的行为特征向量序列；将行为特征向量序列，输入循环神经网络中，生成行为编码向量；将各业务场景对应的行为编码向量进行拼接后，输入分类神经网络，获取欺诈风险概率；基于欺诈风险概率及标注信息，对循环神经网络及分类神经网络进行训练，获取欺诈检测模型。本申请能够提高对用户在使用电子银行时发生的用户操作行为是否为欺诈行为进行判断的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 欺诈检测 方法和装置 历史时间段 神经网络 样本用户 业务场景 行为特征向量 编码向量 标注信息 风险概率 模型训练 欺诈行为 欺诈 循环神经网络 用户操作行为 电子银行 历史操作 输入分类 输入循环 行为信息 准确率 拼接 申请 分类 | ||
【主权项】：
1.一种欺诈检测模型训练方法，其特征在于，包括：获取多个样本用户在第一历史时间段以及第二历史时间段的历史操作行为信息，以及样本用户在所述第二历史时间段是否发生欺诈行为的标注信息；针对每个样本用户，根据该样本用户的历史操作行为信息，生成该样本用户在多种业务场景下，与每种业务场景分别对应的行为特征向量序列；将该样本用户与每种业务场景分别对应的行为特征向量序列，分别输入与各业务场景分别对应的循环神经网络中，生成与各业务场景对应的行为编码向量；将各业务场景对应的行为编码向量进行拼接后，输入至分类神经网络，获取与该样本用户对应的欺诈风险概率；基于所述欺诈风险概率，以及所述标注信息，对所述循环神经网络以及所述分类神经网络进行训练，获取欺诈检测模型。
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