[發明專利]一種基于企業關系圖譜的標簽傳播反欺詐檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201910546944.1
• 申請日: 2019-06-24
• 公開（公告）號: CN110223168B
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 尹盼盼;崔樂樂;郭宏毅
• 申請（專利權）人: 浪潮卓數大數據產業發展有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06F16/28;G06F16/23;G06F16/36;G06F16/2458
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 孫園園

本發明公開了一種基于企業關系圖譜的標簽傳播反欺詐檢測方法及系統，屬于金融信貸領域，要解決的技術問題為如何對復雜網絡數據進行有效的分析以發現有價值的信息并進一步挖掘復雜網絡關系體現的欺詐風險，技術方案為：①該方法步驟如下：S1、建立企業黑名單庫；S2、構建關系圖譜：篩選關系數據庫中列入關系圖譜的相關表格及字段，抽取關系型數據庫對象實體及實體關系；S3、基于自建黑名單庫以及企業關系圖譜對企業進行反欺詐檢測：基于黑名單庫標識關系圖譜黑名單節點，提取黑名單節點連接子圖，運用標簽傳播算法識別各連接子圖中的欺詐企業節點，并預估企業反欺詐的概率。②該系統包括企業黑名單庫建立單元、關系圖譜構建單元和反欺詐檢測單元。

技術領域

本發明涉及金融信貸領域，具體地說是一種基于企業關系圖譜的標簽傳播反欺詐檢測方法及系統。

背景技術

當前普惠金融的市場環境下，線上欺詐風險變化非常頻繁，以往單一的個體欺詐已迅速演變成有組織、有規模的團體欺詐和相應的關聯風險。而傳統的反欺詐手段包括身份驗證、客戶信息邏輯校驗、外部信息的對比校驗、黑名單過濾等方式主要還是在識別個人風險，無法根據千絲萬縷的關系挖掘潛在的群體欺詐，這就需要基于網絡的全局風險識別能力來覆蓋該部分的風險漏洞。由于很多大型企業的關系錯綜復雜，傳統的圖形變現方式將不再適用。為解決該問題，專利號為CN107229756A專利文獻公開了一種直觀展現企業關系圖譜的設計方法及系統，包括如下步驟：使用網絡爬蟲算法從國家企業信用信息公示系統中抓取待查詢企業的企業主要信息，將第一層企業關系數據存入圖形數據庫中；利用企業股東和對外投資公司分別作為關鍵詞，再次使用網絡爬蟲算法從國家企業信用信息公示系統中抓取企業主要信息，將企業主要信息保存到企業主要信息數據庫中；將第二層企業關系數據存入圖形數據庫中；直到最后一層企業關系數據中沒有股東或對外投資公司；依據圖形數據庫生成企業關系圖譜。該技術方案使系統用戶快速了解企業關系，把握公司發展趨勢。但企業間關系的直觀性不強，對于數據量較大的樣本情況處理效率有待驗證。

企業關系圖譜以企業為點直觀的獲知兩個企業間關系，然而企業關系較為復雜，通過人工方式對成千上萬條的企業數據進行預測，不僅耗費大量的人力物力，而且構建企業關系圖譜效率低下。

故如何對復雜網絡數據進行有效的分析以發現有價值的信息并進一步挖掘復雜網絡關系體現的欺詐風險是目前現有技術中急需解決的技術問題。

現有技術中常用的標簽傳播方法時間復雜度較低，適用于復雜網絡，但存在標簽更新不穩定、社區數目取決于特定參數的問題。

專利號為CN109583620A的專利文獻公開了一種企業潛在風險預警方法、裝置、計算機設備和存儲介質。方法包括：獲取企業關聯圖譜并提取節點關聯關系，獲取企業關聯圖譜中的傳播起始節點攜帶的風險參數標簽，根據風險參數標簽和節點關聯關系，獲得風險參數標簽的傳播路徑，獲取傳播路徑中各節點間的傳播系數，根據傳播路徑和傳播系數，對風險參數標簽進行標簽傳播處理，獲得節點潛在風險預警信息。該技術方案是基于初始風險節點運用標簽傳播算法傳播初始風險節點，并尋找傳播路徑，根據傳播路徑反饋潛在風險數據信息并提示預警，應用場景為企業潛在風險預警，但是不能實現對復雜網絡數據進行有效的分析以發現有價值的信息并進一步挖掘復雜網絡關系體現的欺詐風險。

專利號為CN108038700A的專利文獻公開了一種反欺詐數據分析方法與系統，用以從后端數據庫中獲取數據集市以及圖數據庫發送至分析模型，所述數據集市以及所述圖數據庫為根據預先搜集的關于欺詐的基礎數據生成的；所述分析模型對所述數據集市以及所述圖數據庫進行分析，以獲得分析結果；將所述分析結果輸出至前端并展示。該技術方案是基于個體欺詐風險識別方法與群體欺詐風險相結合的模型方法，旨在基于欺詐檢測結果豐富關系圖譜可視化結果，分析數據為個人數據，但是不能實現對復雜網絡數據進行有效的分析以發現有價值的信息并進一步挖掘復雜網絡關系體現的欺詐風險。

發明內容