[發明專利]一種規則的推薦方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 201810318614.2
• 申請日: 2018-04-11
• 公開（公告）號: CN108665142A
• 公開（公告）日: 2018-10-16
• 發明（設計）人: 吳星;金宏;王維強;趙聞飆
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06N3/12
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許志勇

本說明書實施例公開了一種規則的推薦方法、裝置及設備，所述方法包括：基于目標業務的風險交易數據，以及對所述風險交易數據的抽樣結果，生成所述目標業務的第一待選業務規則，然后，可以對所述第一待選業務規則中的內容進行業務風險邏輯修正處理和/或冗余信息修剪處理，得到第二待選業務規則，如果所述第二待選業務規則滿足預定的業務條件，則將所述第二待選業務規則推薦為所述目標業務的業務風險防控規則。

技術領域

本說明書涉及計算機技術領域，尤其涉及一種規則的推薦方法、裝置及設備。

背景技術

隨著網絡技和終端技術的日益普遍，網絡交易中存在的風險也越來越多，盡管網路交易等業務系統中存在風險控制規則，但是，網絡交易風險并沒有因此而降低，業務系統中的風險控制仍然面臨巨大的挑戰。

業務系統中通常會具有一套基于風險數據的風控體系，通過不斷的自適應學習去更新替代很多人工調整的業務規則。策略運營是風險控制體系中不可缺少的環節，同時也是與外界風險對抗的主要途徑，目前策略運營的方式為基于人工策略的方式，其處理流程為：發現遺漏的風險數據或風險交易后，通過人工分析遺漏的原因，補充風險交易數據的特征，并通過人工對上述風險交易數據進行離線數據評估后，可以配置相應的風險控制策略作為需要補充的業務規則。然后，可以試運行該業務規則，如果得到的結果符合預期結果，則可以將該業務規則補充到目標業務的業務系統中，以對遺漏的風險交易進行補防。

然而，通過人工的方式獲取需要補充的業務規則的處理，需要消耗大量的人力資源和物力資源，而且還需要消耗大量的時間，在當前風險攻防節奏逐漸加快的情況下，以上述方式進行風險防控已無法滿足用戶需求，因此如何在滿足業務條件的情況下，推薦出最優的風險防控規則就成為需要解決的問題。

發明內容

本說明書實施例的目的是提供一種規則的推薦方法、裝置及設備，以提供一種在滿足業務條件的情況下，推薦出目標業務的最優風險防控規則的方案。

為實現上述技術方案，本說明書實施例是這樣實現的：

本說明書實施例提供的一種規則的推薦方法，所述方法包括：

基于目標業務的風險交易數據，以及對所述風險交易數據的抽樣結果，生成所述目標業務的第一待選業務規則；

對所述第一待選業務規則中的內容進行修正處理，得到第二待選業務規則，所述修正處理包括業務風險邏輯修正處理和/或冗余信息修剪處理；

如果所述第二待選業務規則滿足預定的業務條件，則將所述第二待選業務規則推薦為所述目標業務的業務風險防控規則。

可選地，所述方法還包括：

如果所述第二待選業務規則不滿足預定的業務條件，則對所述第二待選業務規則進行規則組合，生成第三待選業務規則；

如果所述第三待選業務規則滿足預定的業務條件，則將所述第三待選業務規則推薦為所述目標業務的業務風險防控規則。

可選地，所述方法還包括：

如果所述第二待選業務規則不滿足預定的業務條件，則基于動態規劃和遺傳算法對所述第二待選業務規則進行處理，得到所述目標業務的業務風險防控規則。

可選地，所述基于目標業務的風險交易數據，以及對所述風險交易數據的抽樣結果，生成所述目標業務的第一待選業務規則，包括：

利用決策樹的集成方法，基于目標業務的風險交易數據，以及對所述風險交易數據的抽樣結果，生成所述目標業務的第一待選業務規則，所述決策樹的集成方法包括隨機森林算法和梯度推進機GBM算法。

可選地，所述基于目標業務的風險交易數據，以及對所述風險交易數據的抽樣結果，生成所述目標業務的第一待選業務規則，包括：