[發明專利]風險因素追蹤方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202110760123.5
• 申請日: 2021-07-05
• 公開（公告）號: CN113435764B
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發明（設計）人: 肖曉東
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 晏波

本發明公開了一種風險因素追蹤方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，該方法包括：在實時采集到在線的信用行為數據時，根據在線的信用行為數據，確定第一欺詐事件集合；獲取離線的信用行為數據對應的第二欺詐事件集合，并整合第一欺詐事件集合和第二欺詐事件集合，確定第三欺詐事件集合；根據第三欺詐事件集合，確定第三欺詐事件集合中的第三欺詐事件對應的目標風險因素；在各第三欺詐事件對應的目標風險因素中確定所需要重點監控的重點風險因素，以基于重點風險因素對風險事件進行監控。本發明增加了用于分析風險因素的數據，增加了能夠分析欺詐事件的類型，提升風險因素分析的準確性，從而提升風險事件的監控效果。

技術領域

本發明涉及金融科技(Fintech)領域，尤其涉及一種風險因素追蹤方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的發展，越來越多的技術(大數據、分布式、人工智能等)應用在金融領域，傳統金融業正在逐步向金融科技(Fintech)轉變，但由于金融行業的安全性、通用性要求，也對風險事件監控技術提出了更高的要求。

現有的風險事件監控方案為：在事先發生不符合預期的欺詐損失之后，再根據客戶的歷史數據，利用離線分析建模的手段(如循環神經網絡RNN、文本分析技術LDA、線性回歸技術等)，對各個風險事件的業務因素進行歸結事件發生的原因，找出各個事件的重要影響因素，再重新反饋到前端，進行線上的重新部署。現有的風險事件監控方案根據歷史數據進行離線分析，導致了無法動態追蹤近期變化的重要因素，導致對風險事件的監控效果差的技術問題。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種風險因素追蹤方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，旨在解決對風險事件的監控效果差的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種風險因素追蹤方法，所述風險因素追蹤方法包括以下步驟：

在實時采集到在線的信用行為數據時，根據所述在線的信用行為數據，確定第一欺詐事件集合；

獲取離線的信用行為數據對應的第二欺詐事件集合，并整合所述第一欺詐事件集合和所述第二欺詐事件集合，確定第三欺詐事件集合；

根據所述第三欺詐事件集合，確定所述第三欺詐事件集合中的第三欺詐事件對應的目標風險因素；

在各所述第三欺詐事件對應的目標風險因素中確定所需要重點監控的重點風險因素，以基于所述重點風險因素對風險事件進行監控。

可選地，所述根據所述第三欺詐事件集合，確定所述第三欺詐事件集合中的第三欺詐事件對應的目標風險因素的步驟包括：

獲取與所述第三欺詐事件對應的預設風險因素；

通過灰色關聯分析算法，確定所述預設風險因素與所述第三欺詐事件之間的關聯度；

將大于第一預設閾值的關聯度對應的預設風險因素作為所述第三欺詐事件對應的目標風險因素。

可選地，所述基于所述重點風險因素對風險事件進行監控的步驟包括：

獲取待監控的風險事件，并確定所述風險事件對應的風險因素；

若屬于所述重點風險因素的風險因素達到預設數量閾值，則確定所述風險事件屬于欺詐事件。

可選地，所述獲取待監控的風險事件，并確定所述風險事件對應的風險因素的步驟之后，還包括：

將所述風險事件對應的風險因素分別與各所述第三欺詐事件對應的目標風險因素進行比較，以分別確定所述風險因素與各所述第三欺詐事件的目標風險因素的相似度；

將所述相似度最大的第三欺詐事件作為所述風險事件所屬的目標風險事件。