[发明专利]一种风险阈值确定的方法及装置

权利要求书

1.一种业务请求的处理方法，其特征在于，包括：

接收用户发送的业务请求；

通过风控模型确定所述业务请求对应的风险阈值，具体包括：确定历史业务数据，并根据所述历史业务数据，确定用于风险阈值更新的设定风险概率，所述历史业务数据为历史支付业务交易总额；

确定预先针对所述设定风险概率设定的数据量比例；所述数据量比例为交易总额比例；

根据所述数据量比例，从所述历史业务数据中确定所述数据量比例所对应的业务数据量；所述业务数据量为部分交易额；

根据所述业务数据量，确定所述设定风险概率对应的历史风险阈值；

根据预设的风险概率与风险阈值的待定拟合关系，以及所述设定风险概率和所述历史风险阈值，确定所述待定拟合关系中的估计参数；所述待定拟合关系是预先针对风控模型在训练时所能输出的每个训练风险概率，确定该训练风险概率对应的归一化风险概率之后，根据该归一化风险概率进行确定的；

根据确定出的所述估计参数，确定风险概率和风险阈值的拟合关系；针对风控模型所能输出的每个风险概率，根据所述拟合关系，确定该风险概率所对应的风险阈值；

根据所述风险阈值，对所述业务请求进行风险控制，完成对所述业务请求的处理；

所述从所述历史业务数据中确定所述数据量比例所对应的业务数据量，具体包括：

从所述历史支付业务交易总额中确定所述交易总额比例所对应的部分交易额；

所述根据所述业务数据量，确定所述设定风险概率对应的历史风险阈值，具体包括：

根据所述部分交易额以及历史交易次数，确定所述设定风险概率对应的历史风险概率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先针对所述风控模型在训练时所能输出的每个训练风险概率，确定该训练风险概率对应的归一化风险概率，具体包括：

确定所述风控模型在训练时所使用的样本集；

确定所述样本集中黑样本的占比；

针对所述风控模型在训练时所能输出的每个训练风险概率，根据所述黑样本的占比以及预设的标准黑样本率，确定该训练风险概率对应的归一化风险概率。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述黑样本的占比以及预设的标准黑样本率，确定该训练风险概率对应的归一化风险概率，具体包括：

根据所述黑样本的占比以及所述标准黑样本率，确定所述风控模型针对所述标准黑样本率的黑样本率转换因子；

根据所述黑样本率转换因子以及该训练风险概率，确定该训练风险概率对应的归一化风险概率。

4.一种业务请求的处理装置，其特征在于，包括：

风控模块，接收用户发送的业务请求；

通过风控模型确定所述业务请求对应的风险阈值，具体包括：第一确定阈值模块，确定历史业务数据，并根据所述历史业务数据，确定用于风险阈值更新的设定风险概率，所述历史业务数据为历史支付业务交易总额；

确定预先针对所述设定风险概率设定的数据量比例；所述数据量比例为交易总额比例；

根据所述数据量比例，从所述历史业务数据中确定所述数据量比例所对应的业务数据量；所述业务数据量为部分交易额；

根据所述业务数据量，确定设定风险概率对应的历史风险阈值；

确定参数模块，根据预设的风险概率与风险阈值的待定拟合关系，以及所述设定风险概率和所述历史风险阈值，确定所述待定拟合关系中的估计参数；所述待定拟合关系是预先针对风控模型在训练时所能输出的每个训练风险概率，确定该训练风险概率对应的归一化风险概率之后，根据该归一化风险概率进行确定的；

确定关系模块，根据确定出的所述估计参数，确定风险概率和风险阈值的拟合关系；

第二确定阈值模块，针对风控模型所能输出的每个风险概率，根据所述拟合关系，确定该风险概率所对应的风险阈值；

根据所述风险阈值，对所述业务请求进行风险控制，完成对所述业务请求的处理；

所述第一确定阈值模块，从所述历史支付业务交易总额中确定所述交易总额比例所对应的部分交易额；

根据所述部分交易额以及历史交易次数，确定所述设定风险概率对应的历史风险概率。