[發明專利]一種風險監控方法、裝置、存儲介質及計算機設備

在審

• 申請號: 202011223381.1
• 申請日: 2020-11-05
• 公開（公告）號: CN112419041A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 谷國良;李亮;左斌
• 申請（專利權）人: 鵬元征信有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06F16/24
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 溫宏梅

本發明公開了一種風險監控方法、裝置、存儲介質及計算機設備，所述方法包括：獲取用戶的特征數據，將所述用戶的特征數據更新至預設的業務數據庫；基于所述用戶的特征數據以及所述預設的業務數據庫，構造與所述用戶對應的信息關聯指標；獲取所述信息關聯指標對應的第一數量以及所述信息關聯指標對應的預設的風險閾值；當所述第一數量大于所述預設的風險閾值時，對所述用戶進行風險預警。本發明將信息關聯指標的構建從個人主體切換到數據本身，基于預設的業務數據庫進行關聯分析，實現了一種更加普適、實時、安全的風險監控與預警方法。

技術領域

本發明涉及軟件技術領域，特別涉及一種風險監控方法、裝置、存儲介質及計算機設備。

背景技術

隨著銀行信貸業務互聯網化和新型互聯網金融模式的快速發展，與之相應的金融風險隱患隨之涌現，伴隨而來的欺詐形式和數量也在迅速增長，相應地金融機構也在借助金融科技手段不斷完善自身的風控體系以應對不斷升級的欺詐風險。對于個人欺詐主要通過信息驗證與風險篩查等手段進行排查，而對于團伙欺詐目前主流則是基于主體關聯圖譜進行識別。

構建主體關聯圖譜需要先挖掘個人關聯的其他主體，再統計其他主體的各類特征、風險等級，并基于其他主體與個人之間的關聯程度進行加權計算，通過聚類分析及各種算法推斷個人屬于欺詐團伙的概率及潛在風險等級。可以看出，通過主體關聯圖譜識別團伙欺詐的前提需要先構建龐大的用戶特征及風險客戶數據庫，否則將無法有效評估主體關聯風險狀況，因此該方法僅對留存有大量用戶特征及業務表現數據的大機構可行。另外，通過主體關聯圖譜識別團伙欺詐需要先識別出團伙中的部分欺詐個體，再對欺詐個體形成的關聯圖譜進行欺詐團伙標記，因此對欺詐用戶覆蓋度存在較高要求，并且對于欺詐的識別具有明顯滯后性。同時，在構建主體關聯圖譜的過程中使用了其他主體的特征與個人信息數據，該方法的安全合規性也有待界定。

因而現有技術還有待改進和提高。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的不足，提供一種風險監控方法、裝置存儲介質及計算機設備，從而實現了一種更加普適、實時、安全的風險監控與預警方法。

本發明所采用的技術方案如下：

第一方面，本發明實施例提供了一種風險監控方法，其包括：

獲取用戶的特征數據，將所述用戶的特征數據更新至預設的業務數據庫；

基于所述用戶的特征數據以及所述預設的業務數據庫，構造與所述用戶對應的信息關聯指標；

獲取所述信息關聯指標對應的第一數量以及所述信息關聯指標對應的預設的風險閾值；

當所述第一數量大于所述預設的風險閾值時，對所述用戶進行風險預警。

作為進一步的改進技術方案，所述獲取待監控用戶的特征數據之前還包括：

建立一業務數據庫，其中，所述業務數據庫存儲有若干用戶的特征數據，每條特征數據均包括記錄編號，用戶姓名，證件號碼，手機號碼以及申請時間。

作為進一步的改進技術方案，所述獲取用戶的特征數據，將所述用戶的特征數據更新至預設的業務數據庫具體為：

獲取用戶的特征數據，并根據預設的數據格式對所述用戶的特征數據進行處理；

將處理后的特征數據更新至預設的業務數據庫；

其中，所述用戶的特征數據包括記錄編號，用戶姓名，證件號碼，手機號碼以及申請時間。

作為進一步的改進技術方案，所述基于所述用戶的特征數據以及所述預設的業務數據庫，構造與所述用戶對應的信息關聯指標具體包括：

在預設的業務數據庫內查找與所述用戶的證件號碼在預設時間段內關聯的姓名個數；