[發明專利]一種風險識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202111200830.5
• 申請日: 2021-10-14
• 公開（公告）號: CN113870014A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 劉志強;王麗虹;李菲;余雨竹
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q40/04;G06F16/2458
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強

本申請實施例公開了一種風險識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質，其中，方法包括：獲取N個用戶的用戶數據，基于N個用戶的用戶數據創建N個用戶之間的關系網絡，一個用戶的用戶數據包括該一個用戶與其他用戶之間的關聯數據，關聯數據包括用戶之間的交易數據、擔保數據以及投資數據中的至少一種，N為正整數；基于N個用戶之間的關系網絡對N個用戶進行劃分，確定M個用戶集合，每個用戶集合中包括至少一個用戶，M為小于或等于N的正整數；基于M個用戶集合中每個用戶集合中用戶的用戶數據，確定M個用戶集合中每個用戶集合的風險指數，輸出該風險指數。采用本申請實施例，可以提高風險識別準確率。

技術領域

本申請涉及數據分析技術領域，尤其涉及一種風險識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

銀行業欺詐風險已由傳統的信貸、柜面、外部盜搶，向貿易融資、理財產品、銀行卡以及電子銀行等業務領域延伸，對銀行資金安全、社會聲譽乃至正常運營造成嚴重威脅。

現有技術中對公交易反欺詐是在特定交易場景或渠道上做完數據分析后，針對欺詐用戶的交易風險特征制定相應的規則并應用于特定的交易場景或渠道。然而，隨著銀行業務的發展，對公的交易場景或渠道日漸繁雜，這種針對每一種場景都制定對應的反欺詐規則顯然已不能快速地響應業務發展的需求，且現有技術的對公交易中的欺詐識別都是針對存在風險的某個用戶進行識別，風險識別準確率較低。

發明內容

本申請實施例提供一種風險識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質，可以提高風險識別的準確率。

第一方面，本申請提供一種風險識別方法，包括：

獲取N個用戶的用戶數據，基于該N個用戶的用戶數據創建該N個用戶之間的關系網絡，一個用戶的用戶數據包括該一個用戶與其他用戶之間的關聯數據，該關聯數據包括用戶之間的交易數據、擔保數據以及投資數據中的至少一種，N為正整數；

基于該N個用戶之間的關系網絡對該N個用戶進行劃分，確定M個用戶集合，每個用戶集合中包括至少一個用戶，M為小于或等于N的正整數；

基于該M個用戶集合中每個用戶集合包括的用戶的用戶數據，確定該M個用戶集合中每個用戶集合的風險指數，輸出該風險指數。

結合第一方面，在一種可能的實現方式中，該基于該N個用戶之間的關系網絡對該N個用戶進行劃分，確定M個用戶集合，包括：

將該N個用戶確定為N個節點，一個用戶對應一個節點；

計算該N個節點中的第一目標節點與其他N-1個節點之間的第一模塊度，得到N-1個第一模塊度，該第一模塊度用于反映節點之間的關聯程度，該第一目標節點為該N個節點中的任意一個節點；

若該N-1個第一模塊度中的最大第一模塊度大于模塊度閾值，則將該第一目標節點和該N-1個模塊度中的最大第一模塊度對應的節點加入第一節點集合；

計算第二目標節點與其他N-3個節點之間的第二模塊度，得到N-3個第二模塊度，該第二目標節點為該N個節點中除該第一節點集合以外的任意一個節點；

若該N-3個第二模塊度中的最大第二模塊度大于該模塊度閾值，則將該第二目標節點和該N-3個第二模塊度中的最大第二模塊度對應的節點加入第二節點集合，從該N個節點中除該第一節點集合和該第二節點集合以外的剩余節點中選擇任意一個剩余節點，計算該任意一個剩余節點與其他剩余節點之間的第三模塊度，將該任意一個剩余節點和最大第三模塊度對應的剩余節點加入第三節點集合，直至該N個節點全部加入節點集合得到M個節點集合為止，一個節點集合對應一個用戶集合，該M個節點集合包括該第一節點集合、該第二節點集合以及該第三節點集合。

結合第一方面，在一種可能的實現方式中，該基于該N個用戶之間的關系網絡對該N個用戶進行劃分，確定M個用戶集合，包括：

將該N個用戶確定為N個節點，一個用戶對應一個節點；