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[發明專利]反欺詐預測方法及裝置在審

專利信息
申請號: 201811036650.6 申請日: 2018-09-04
公開(公告)號: CN109034502A 公開(公告)日: 2018-12-18
發明(設計)人: 劉瑜曉 申請(專利權)人: 中國光大銀行股份有限公司信用卡中心
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q20/40
代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 代理人: 吳開磊
地址: 100043 北京市石*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 欺詐 客戶 預測 個人信息數據 預先建立 數據處理技術 客戶信用 預測結果 輸出 信用 評估
【說明書】:

發明實施例提供一種反欺詐預測方法及裝置,屬于數據處理技術領域,所述方法包括:獲取客戶的個人信息數據;將所述客戶的個人信息數據輸入至預先建立的反欺詐因子庫模型,輸出用于表征所述客戶的欺詐風險的評分;根據所述評分對所述客戶進行反欺詐預測,獲得預測結果。本方案中,通過預先建立的反欺詐因子庫模型,輸出用于表征所述客戶的欺詐風險的評分,根據該評分對客戶進行反欺詐預測,使得對客戶的反欺詐預測更為準確,從而可以對客戶信用評價更為全面,進而對客戶的信用進行有效的評估。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域,具體而言,涉及一種反欺詐預測方法 及裝置。

背景技術

由于使用信用卡消費便捷的特點以及消費環境的改善,越來越多的地 方支持信用卡支付,信用卡在一定程度上得到普及,隨之而來的是信用卡 欺詐事件不斷發生。信用卡欺詐事件中,通常是由于銀行對客戶申請信用 卡的審批中出現紕漏。

銀行會對客戶申請信用卡進行欺詐風險的評估工作,現有技術中是通 過傳統人為的方式收集和獲取客戶的個人信息,再經過人為的審核對客戶 的欺詐風險進行判斷。這種判斷方式往往比較單一,并且存在一定的人為 的主觀判斷而致的偏差,對客戶的信用評價不夠全面,無法客戶的信用進 行有效的評估。

發明內容

有鑒于此,本發明實施例的目的在于提供一種反欺詐預測方法及裝置, 以改善上述問題。

第一方面,本發明實施例提供了一種反欺詐預測方法,所述方法包括: 獲取客戶的個人信息數據;將所述客戶的個人信息數據輸入至預先建立的 反欺詐因子庫模型,輸出用于表征所述客戶的欺詐風險的評分;根據所述 評分對所述客戶進行反欺詐預測,獲得預測結果。

本方案中通過獲取客戶的個人信息數據,然后將所述客戶的個人信息 數據輸入至預先建立的反欺詐因子庫模型,輸出用于表征所述客戶的欺詐 風險的評分,再根據所述評分對所述客戶進行反欺詐預測,獲得預測結果。 這種方法提供了比現有技術方法更準確、更全面、且更有效的反欺詐預測 方法。

進一步地,獲取客戶的個人信息數據之前,所述方法還包括:獲取用 于建立所述反欺詐因子庫模型的數據源,所述數據源包括多個客戶的個人 信息數據。選用有較高覆蓋度和良好穩定性的數據源,能夠保證欺詐模型 的較高覆蓋度和良好穩定性;將所述數據源分為標示有不同標簽的多個數 據組,其中標簽的制定根據從數據組中提取的關鍵信息;從所述多個數據 組中選取目標數據組,根據所述目標數據組對應的標簽生成對應的因子,所述目標數據組包括至少兩個數據組;根據每個所述因子對對應的客戶的 欺詐識別能力對所述因子賦予權重;獲取所述多個因子中滿足預設條件的 因子作為觸碰因子,并基于所述觸碰因子的權重獲得所述觸碰因子的統計 量;基于所述統計量建立所述反欺詐因子庫模型。

進一步地,所述多個因子包括欺詐類因子、信任類因子、中立類因子。 欺詐類因子中的欺詐客戶占比大于數據源中欺詐客戶的占比,中立類因子 中的欺詐客戶占比等于數據源中欺詐客戶的占比,信任類因子中的欺詐客 戶占比小于數據源中欺詐客戶的占比。

進一步地,基于所述統計量建立所述反欺詐因子庫模型,包括:根據 所述信任類因子中觸碰因子的統計量建立信任分模型;根據所述欺詐類因 子中觸碰因子的統計量建立欺詐分模型;將所述信任分模型和所述欺詐分 模型整合建立所述反欺詐因子庫模型。本方案中建立出的反欺詐因子庫模 型不僅能從欺詐方面對客戶進行評價,還能夠從信任的角度對客戶進行評 價。這樣能夠改善現有技術無法從信任的維度進行評價的缺點。

進一步地,根據所述評分對所述客戶進行反欺詐預測,獲得預測結果。 首先將所述評分與預設的欺詐風險評分閾值進行比較,若所述評分大于所 述欺詐風險評分閾值,則所述預測結果為所述客戶為信任客戶。

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