[發(fā)明專利]異常金融交易群體識別方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910033027.3
• 申請日: 2019-01-14
• 公開（公告）號: CN110009490A
• 公開（公告）日: 2019-07-12
• 發(fā)明（設計）人: 楊丹;宋孟楠;高陽;徐軼;張?zhí)煲?/a>
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產(chǎn)權代理有限公司 11315
• 代理人: 許振新;朱文杰

本申請實施例提供了一種異常金融交易群體識別方法及裝置，其中方法包括：首先，獲取待分析用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息；然后，根據(jù)所述待分析用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息對所述待分析用戶進行基于位置密度的群體挖掘，以得到至少一個待分析用戶群體；最后，根據(jù)所述至少一個待分析用戶群體中的各所述待分析用戶的金融業(yè)務數(shù)據(jù)，在所述至少一個待分析用戶群體中確定異常金融交易群體。

技術領域

本說明書涉及計算機技術領域，尤其涉及一種異常金融交易群體識別方法及裝置。

背景技術

金融業(yè)務會面臨很多的金融風險，例如信用風險、欺詐風險、套現(xiàn)等。例如，在金融業(yè)務為保險業(yè)務時，存在投保用戶騙保的風險。因此，在金融業(yè)務中如何識別異常金融交易群體，已經(jīng)成為金融業(yè)務機構非常關注的一個重要問題。

目前，常用的識別異常金融交易群體的方式為：在市或區(qū)或街道等行政區(qū)域的劃分上分析金融交易群體的匯聚特征，并根據(jù)金融交易群體的匯聚特征識別金融交易群體是否為異常金融交易群體。

然而，在上述方式中，由于基于行政區(qū)域的劃分分析金融交易群體的匯聚特征，無法自由圈定地域進行分析，容易將正常用戶囊括進來，進而無法精準的識別異常金融交易群體。

發(fā)明內(nèi)容

本說明書一個或多個實施例的目的是提供一種異常金融交易群體識別方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術中無法精準的識別異常金融交易群體的問題。

為解決上述技術問題，本說明書一個或多個實施例是這樣實現(xiàn)的：

一方面，本說明書一個或多個實施例提供一種異常金融交易群體識別方法，包括：

獲取待分析用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息；

根據(jù)所述待分析用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息對所述待分析用戶進行基于位置密度的群體挖掘，以得到至少一個待分析用戶群體；

根據(jù)所述至少一個待分析用戶群體中的各所述待分析用戶的金融業(yè)務數(shù)據(jù)，在所述至少一個待分析用戶群體中確定異常金融交易群體。

可選的，所述根據(jù)所述待分析用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息對所述待分析用戶進行基于位置密度的群體挖掘，以得到至少一個待分析用戶群體包括：

根據(jù)所述待分析用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息并結合基于密度的聚類算法對所述待分析用戶進行聚類，以得到用戶密度大于預設用戶密度的所述至少一個待分析用戶群體。

可選的，所述根據(jù)所述待分析用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息對所述待分析用戶進行基于位置密度的群體挖掘，以得到至少一個待分析用戶群體包括：

根據(jù)所述待分析用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息并結合基于密度的聚類算法對所述待分析用戶進行聚類，以得到用戶密度大于預設用戶密度的至少一個第一用戶群體；

在所述待分析用戶中篩除所述第一用戶群體中的待分析用戶，以得到第一剩余用戶；

在由所述第一剩余用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息構成的區(qū)域中圈定多組待分析子區(qū)域，其中，每組所述待分析子區(qū)域包括第一區(qū)域和第二區(qū)域，且所述第二區(qū)域在所述第一區(qū)域內(nèi)；

根據(jù)所述第一剩余用戶參與金融業(yè)務請求的位置信息計算各所述待分析子區(qū)域中的第一區(qū)域中的第一剩余用戶密度和第二區(qū)域中的第一剩余用戶密度；

將各所述待分析子區(qū)域中的第二區(qū)域中的第一剩余用戶密度和第一區(qū)域中的第一剩余用戶密度的比值確定為各所述待分析子區(qū)域的密度差異倍數(shù)；

分別將所述密度差異倍數(shù)大于密度差異倍數(shù)閾值的各所述待分析子區(qū)域中的第二區(qū)域中的第一剩余用戶進行集合，以得到至少一個第二用戶群體；

將所述至少一個第一用戶群體和所述至少一個第二用戶群體確定為所述待分析用戶群體。