[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有效
| 申请号： | 201811249963.X | 申请日： | 2018-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN109389494B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 郭豪;孙善萍;康晓中;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;G06K9/62 |
| 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： | 徐丽 |
| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 借贷 欺诈 检测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种借贷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；针对每个样本用户，基于该样本用户的所述身份信息构建身份特征向量；以及根据所述用户银行流水信息，构建流水特征向量；将所述身份特征向量以及该样本用户的所述流水特征向量进行拼接，生成用于表征该样本用户身份以及支出收入情况的目标特征向量；将所述目标特征向量输入至目标神经网络，获取各个所述样本用户的欺诈检测结果；根据所述欺诈检测结果以及对应的欺诈标注信息，对所述目标神经网络进行训练，得到所述借贷欺诈检测模型。
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