[發明專利]一種金融欺詐的檢測方法及裝置在審
| 申請號: | 202011552836.4 | 申請日: | 2020-12-24 |
| 公開(公告)號: | CN113159778A | 公開(公告)日: | 2021-07-23 |
| 發明(設計)人: | 康悠杰;黃勝藍;袁滿 | 申請(專利權)人: | 西安四葉草信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q20/40 | 分類號: | G06Q20/40;G06Q30/00;G06Q40/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京挺立專利事務所(普通合伙) 11265 | 代理人: | 韓暢 |
| 地址: | 710075 陜西省西安市高新區魚化*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 金融 欺詐 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種金融欺詐的檢測方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取目標圖數據;
對所述目標圖數據進行圖神經網絡模型學習,獲得異常賬戶;
根據所述異常賬戶,對所述目標圖數據進行圖計算,獲得異常商戶;
根據所述異常商戶,對所述目標圖數據運行圖算法,獲得關聯商戶和關聯賬戶。
2.根據權利要求1所述的金融欺詐的檢測方法,其特征在于,所述獲取目標圖數據包括:
獲取原始數據,所述原始數據包括賬戶的借記卡信息、信用卡信息以及所述賬戶對應的交易流水信息;
對所述原始數據添加節點特征和邊特征,獲得圖數據庫,所述節點特征包括賬戶和商戶,所述邊特征包括交易流水信息;
在所述圖數據庫中提取所述目標圖數據。
3.根據權利要求2所述的金融欺詐的檢測方法,其特征在于,所述對所述目標圖數據進行圖神經網絡模型學習之后,所述方法還包括:
獲得目標圖數據中每兩個相鄰節點連邊的權重值。
4.根據權利要求2所述的金融欺詐的檢測方法,其特征在于,所述根據所述異常賬戶,對所述目標圖數據進行圖計算,獲得異常商戶包括:
根據所述異常賬戶,對所述目標圖數據進行基于賬戶節點特征,商戶節點特征,交易流水信息邊特征的圖計算,獲得異常商戶,所述交易流水信息至少包括交易金額,類型,出入度中的一種。
5.根據權利要求3所述的金融欺詐的檢測方法,其特征在于,所述根據所述異常商戶,對所述目標圖數據運行圖算法,獲得關聯商戶和關聯賬戶包括:
獲取第i個出發節點的關聯值以及與所述第i個出發節點的一階鄰節點對應的N個目的節點,其中,i≥1,N≥1;
獲取所述N個目的節點中每個目的節點的關聯值,每個所述目的節點的關聯值為所述第i個出發節點的關聯值和所述第i個出發節點與所述目的節點連邊的權重值;
將所述N個目的節點中的每個所述目的節點確定為第i+1個出發節點,獲取第i+1個出發節點的關聯值以及所述第i+1個出發節點的一階鄰節點對應的M個目的節點,其中,M≥1;
重復預設次數后,輸出關聯值大于或等于第一預設閾值,欺詐交易數量大于第二預設閾值、且欺詐交易數量的比例大于第三預設閾值的商戶,確定為關聯商戶;
輸出關聯值大于或等于第四預設閾值,且為所述異常賬戶的賬戶,確定為關聯賬戶。
6.根據權利要求5所述的金融欺詐的檢測方法,其特征在于,在i=1時,所述第i個出發節點為所述異常商戶,設置所述第i個出發節點的關聯值為第五預設閾值。
7.一種金融欺詐的檢測裝置,其特征在于,包括第一獲取模塊、第二獲取模塊、第三獲取模塊和第四獲取模塊;
所述第一獲取模塊,用于獲取目標圖數據;
所述第二獲取模塊,用于對所述目標圖數據進行圖神經網絡模型學習,獲得異常賬戶;
所述第三獲取模塊,用于根據所述異常賬戶,對所述目標圖數據進行圖計算,獲得異常商戶;
所述第四獲取模塊,用于根據所述異常商戶,對所述目標圖數據運行圖算法,獲得關聯商戶和關聯賬戶。
8.根據權利要求7所述的金融欺詐的檢測裝置,其特征在于,所述第一獲取模塊具體用于獲取原始數據,所述原始數據包括賬戶的借記卡信息、信用卡信息以及所述賬戶對應的交易流水信息;
對所述原始數據添加節點特征和邊特征,獲得圖數據庫,所述節點特征包括賬戶和商戶,所述邊特征包括交易流水信息;
在所述圖數據庫中提取所述目標圖數據。
9.根據權利要求8所述的金融欺詐的檢測裝置,其特征在于,所述第二獲取模塊,還用于獲取目標圖數據中每兩個相鄰節點連邊的權重值。
10.根據權利要求9所述的金融欺詐的檢測裝置,其特征在于,所述第四獲取模塊包括第一獲取單元、第二獲取單元、確定單元和輸出單元:
所述第一獲取單元,用于獲取第i個出發節點的關聯值以及與所述第i個出發節點的一階鄰節點對應的N個目的節點,其中,i≥1,N≥1;
所述第二獲取單元,用于獲取所述N個目的節點中每個目的節點的關聯值,每個所述目的節點的關聯值為所述第i個出發節點的關聯值和所述第i個出發節點與所述目的節點連邊的權重值;
所述確定單元,用于將所述N個目的節點中的每個所述目的節點確定為第i+1個出發節點;
所述第一獲取單元,還用于獲取第i+1個出發節點的關聯值以及所述第i+1個出發節點的一階鄰節點對應的M個目的節點,其中,M≥1;
所述輸出單元,用于輸出關聯值大于或等于第一預設閾值,欺詐交易數量大于第二預設閾值、且欺詐交易數量的比例大于第三預設閾值的商戶,確定為關聯商戶;
所述輸出單元,還用于輸出關聯值大于或等于第四預設閾值,且為所述異常賬戶的賬戶,確定為關聯賬戶。
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