[發明專利]欺詐人員識別方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010134476.X
• 申請日: 2020-02-29
• 公開（公告）號: CN111415241A
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 顧臣務
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06F16/36;G06F9/54
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 肖丹

1.一種欺詐人員識別方法，其特征在于，所述欺詐人員識別方法包括以下步驟：

在接收到欺詐識別請求時，獲取所述欺詐識別請求對應的嫌疑人信息，并將所述嫌疑人信息輸入至消息隊列中；

通過圖計算模型處理所述消息隊列中的嫌疑人信息，得到所述嫌疑人信息對應嫌疑人與預設欺詐團伙圖譜中各欺詐人員的親密度；

若所述親密度大于或等于預設親密度閾值，則將所述嫌疑人作為新的欺詐人員添加到預設欺詐團伙圖譜中，并輸出識別結果。

2.如權利要求1所述的欺詐人員識別方法，其特征在于，所述在接收到欺詐識別請求時，獲取所述欺詐識別請求對應的嫌疑人信息，并將所述嫌疑人信息輸入至消息隊列中的步驟，包括：

在接收到欺詐識別請求時，獲取所述欺詐識別請求對應的嫌疑人信息，提取所述嫌疑人信息中的賬戶交易信息，其中，所述賬戶交易信息包括賬戶交易時間、交易頻率、交易額度和對方賬戶信息；

對所述賬戶交易信息進行分析，得到所述嫌疑人信息對應嫌疑人的欺詐風險值；

若所述欺詐風險值小于預設風險值，則排除欺詐嫌疑；

若所述欺詐風險值大于或等于預設風險值，則將所述嫌疑人信息輸入至消息隊列中。

3.如權利要求1所述的欺詐人員識別方法，其特征在于，所述通過圖計算模型處理所述消息隊列中的嫌疑人信息，得到所述嫌疑人信息對應嫌疑人與預設欺詐團伙圖譜中各欺詐人員的親密度的步驟，包括：

將所述消息隊列中的嫌疑人信息輸入至圖計算模型，判斷所述嫌疑人信息對應嫌疑人是否與預設欺詐團伙圖譜中的欺詐人員存在關聯關系；

若所述嫌疑人信息對應嫌疑人與預設欺詐團伙圖譜中的欺詐人員存在關聯關系，則將所述關聯關系進行量化，得到所述嫌疑人與所述欺詐人員之間的親密度。

4.如權利要求3所述的欺詐人員識別方法，其特征在于，所述將所述消息隊列中的嫌疑人信息輸入至圖計算模型，判斷所述嫌疑人信息對應嫌疑人是否與預設欺詐團伙圖譜中的欺詐人員存在關聯關系的步驟，包括：

將所述消息隊列中的嫌疑人信息輸入至圖計算模型，通過所述圖計算模型創建所述嫌疑人信息對應的新增節點和自定義函數；

獲取預設欺詐團伙圖譜中各欺詐人員對應頂點的頂點標識，及所述頂點關聯邊上的自定義值，將所述自定義值作為所述自定義函數的入參運行所述自定義函數，得到所述自定義函數的運行結果；

根據所述運行結果修改各頂點及各頂點關聯邊的連接狀態，并判斷是否存在與所述新增節點連接的關聯邊；若存在與所述新增節點連接的關聯邊，則判定所述嫌疑人信息對應嫌疑人與預設欺詐團伙圖譜中的欺詐人員存在關聯關系。

5.如權利要求1所述的欺詐人員識別方法，其特征在于，所述在接收到欺詐識別請求時，獲取所述欺詐識別請求對應的嫌疑人信息，并將所述嫌疑人信息輸入至消息隊列中的步驟之后，包括：

在所述消息隊列的消息長度大于預設長度時，創建至少兩個執行圖計算模型的任務線程，采用異步任務線程處理所述消息隊列中的嫌疑人信息。

6.如權利要求1所述的欺詐人員識別方法，其特征在于，所述在接收到欺詐識別請求時，獲取所述欺詐識別請求對應的嫌疑人信息，并將所述嫌疑人信息輸入至消息隊列中的步驟之前，包括：

監測所述預設欺詐團伙圖譜中各欺詐人員的活躍頻率；

刪除所述預設欺詐團伙圖譜中活躍頻率為零的第一欺詐人員；

獲取所述預設欺詐團伙圖譜中活躍頻率大于預設第一頻率的第二欺詐人員，采集與所述第二欺詐人員聯系頻率最高用戶的用戶信息，將所述用戶信息作為嫌疑人信息，并基于所述嫌疑人信息觸發欺詐識別請求。

7.如權利要求1至6任意一項所述的欺詐人員識別方法，其特征在于，所述通過圖計算模型處理所述消息隊列中的嫌疑人信息，得到所述嫌疑人信息對應嫌疑人與預設欺詐團伙圖譜中各欺詐人員的親密度的步驟之后，包括：

若所述親密度小于預設親密度閾值，則將所述嫌疑人信息保存至預設嫌疑人數據庫；

監測所述預設嫌疑人數據庫中的嫌疑人信息，在所述嫌疑人信息更新頻率大于預設第二頻率時，基于所述嫌疑人信息觸發欺詐識別請求。