[發明專利]一種業務風險評估方法、裝置和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201810022139.4
• 申請日: 2018-01-10
• 公開（公告）號: CN110020862B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 苗丹
• 申請（專利權）人: 中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06Q20/40
• 分類號: G06Q20/40
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 郭潤湘

本發明公開了一種業務風險評估方法、裝置和計算機可讀存儲介質，用以根據用戶的實時狀態和行為動態調整風險評估結果，提高風險評估結果的時效性和準確性。業務風險評估方法，包括：在接收到業務系統提交的風險評估請求時，獲取業務環境狀態數據，所述業務環境狀態數據包括實時業務環境狀態數據和歷史業務環境狀態數據；對所述業務環境狀態數據進行預處理；根據預處理后的業務環境狀態數據和當前的業務回報函數確定使得累積回報參數達到最大的最優風險控制策略；根據所述業務環境狀態數據和所述最優風險控制策略評估當前用戶的風險等級。

技術領域

本發明涉及數據挖掘技術領域，尤其涉及一種業務風險評估方法、裝置和計算機可讀存儲介質。

背景技術

本部分旨在為權利要求書中陳述的本發明的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。

互聯網金融是指借助于互聯網技術、移動通信技術實現資金融通、支付和信息中介等業務的新興金融模式。數據產生、數據挖掘、數據安全和搜索引擎技術是互聯網金融的有力支撐。社交網絡、電子商務、第三方支付、搜索引擎等形成了龐大的數據量，云計算和行為分析理論使大數據挖掘成為可能，數據安全技術使隱私保護和交易支付順利進行，而搜索引擎使用戶更加容易獲取信息，這些技術的發展極大減小了金融交易的成本和風險，擴大了金融服務的邊界。

與傳統金融類似，風險控制也是互聯網金融技術需要解決的關鍵問題之一。現有技術進行風險控制一般采用以下幾種方法：黑灰名單庫，風險控制清單，欺詐規則引擎等方式。其中，黑灰名單庫是指判斷用戶或設備ID是否在該名單中，若在，則直接拒絕該用戶或設備使用業務。風險控制清單是指如果用戶行為、設備屬性等信息若命中清單中的信息，則將相應用戶標記為高風險。欺詐規則引擎是指如果用戶行為、設備屬性等信息滿足一定規則條件則標記為高風險，例如某一屬性參數設置一個固定門限，大于這個門限即為高風險。

現有技術方案在實際應用中多數采用固定規則的形式，不夠靈活，不能夠隨著時間變化、用戶行為變化、網絡環境、市場環境、技術發展水平等因素而靈活調整，并且多數規則都是人為通過專家經驗設定，具有很大的主觀性。

而且，現有基于大數據及機器學習方法的一些風險評估模型用數據說話，很好的解決主觀性的問題，但現有模型多采用歷史數據(例如跑批時間前6個月的數據)離線訓練后，將訓練好的固化參數部署至現網環境，由于全網用戶的數據量過于龐大，受制于計算能力的限制，往往通過對全量用戶數據按月執行離線跑批處理后，將模型輸出結果(例如用戶風險級別)存儲在數據庫中，再通過實時接口查詢數據庫中的結果來滿足業務查詢的實時性需求。由此可見現有方案一方面處理速度較慢，處理時延較大，對于全網數據短則幾個小時，長則幾天的時間，當風評查詢接口請求時無法給出實時的風險評估結果。所采集的歷史數據又分為用戶的表現期和觀察期，數據相對較舊，這種根據歷史數據的離線學習不足以反應當前用戶行為的特征，模型運行結果預測準確性相對較低。另一方面很長一段時間模型參數配置不會變動，一般此類模型運行一年或半年后，累積了足夠的歷史數據后重新離線訓練優化模型，仍然不能夠根據業務環境、用戶的實時行為表現動態靈活配置，隨時調整策略，模型時效性較差。

發明內容

本發明實施例提供了一種業務風險評估方法、裝置和計算機可讀存儲介質，用以根據用戶的實時狀態和行為動態調整風險評估結果，提高風險評估結果的時效性和準確性。

第一方面，提供一種業務風險評估方法，包括：

在接收到業務系統提交的風險評估請求時，獲取業務環境狀態數據，所述業務環境狀態數據包括實時業務環境狀態數據和歷史業務環境狀態數據；

對所述業務環境狀態數據進行預處理；

根據預處理后的業務環境狀態數據和當前的業務回報函數確定使得累積回報參數達到最大的最優風險控制策略；

根據所述業務環境狀態數據和所述最優風險控制策略評估當前用戶的風險等級。