[發明專利]風險賬戶檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202211329063.2
• 申請日: 2022-10-27
• 公開（公告）號: CN115545957A
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發明（設計）人: 童楚婕
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06Q40/04
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 李艷艷

1.一種風險賬戶檢測方法，其特征在于，包括：

獲取交易信息；所述交易信息包括：交易時間、賬戶信息及交易金額；所述賬戶信息包括賬戶標識、預設的賬戶風險屬性及賬戶關聯設備信息；

根據交易信息構建賬戶關系圖；

對賬戶信息進行篩選，得到第一風險賬戶集合；

采用網頁排名算法根據賬戶關系圖及第一風險賬戶集合確定第二風險賬戶集合及第二風險賬戶集合中各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量；所述第二風險賬戶集合中的各個第二風險賬戶為所述第一風險賬戶集合中的各個第一風險賬戶在賬戶關系圖中的相鄰賬戶；

采用層次聚類根據各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量確定多個聚類及各個聚類對應的風險等級。

2.如權利要求1所述的風險賬戶檢測方法，其特征在于，對賬戶信息進行篩選，得到第一風險賬戶集合，包括：

根據預設的賬戶風險屬性確定潛在風險賬戶集合；

根據賬戶信息，確定與潛在風險賬戶集合中各個潛在風險賬戶相似度距離小于預設閾值的賬戶，得到第一風險賬戶集合。

3.如權利要求1所述的風險賬戶檢測方法，其特征在于，在采用層次聚類根據各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量確定多個聚類及各個聚類對應的風險等級之前，還包括：

根據各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量對第二風險賬戶集合中的多個第二風險賬戶進行篩選。

4.如權利要求1所述的風險賬戶檢測方法，其特征在于，在采用層次聚類根據各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量確定多個聚類及各個聚類對應的風險等級之后，還包括：

將第二風險賬戶集合輸入至訓練好的風險預測模型，得到第二風險賬戶集合中各個第二風險賬戶對應的風險值；所述風險值用于指示各個第二風險賬戶為風險賬戶的概率；所述訓練好的風險預測模型為利用歷史賬戶及對應的風險結果對機器學習模型進行訓練后得到；

根據風險值對第二風險賬戶集合中的多個第二風險賬戶進行篩選。

5.如權利要求4所述的風險賬戶檢測方法，其特征在于，在將第二風險賬戶集合輸入至訓練好的風險預測模型之前，還包括：

將歷史賬戶及對應的風險結果作為樣本數據，構建訓練集和測試集；

利用訓練集對機器學習模型進行訓練，得到所述訓練好的風險預測模型；

利用測試集對所述訓練好的風險預測模型進行測試。

6.一種風險賬戶檢測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取交易信息；所述交易信息包括：交易時間、賬戶信息及交易金額；所述賬戶信息包括賬戶標識、預設的賬戶風險屬性及賬戶關聯設備信息；

處理模塊，用于根據交易信息構建賬戶關系圖；對賬戶信息進行篩選，得到第一風險賬戶集合；采用網頁排名算法根據賬戶關系圖及第一風險賬戶集合確定第二風險賬戶集合及第二風險賬戶集合中各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量；所述第二風險賬戶集合中的各個第二風險賬戶為所述第一風險賬戶集合中的各個第一風險賬戶在賬戶關系圖中的相鄰賬戶；采用層次聚類根據各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量確定多個聚類及各個聚類對應的風險等級。

7.如權利要求6所述的風險賬戶檢測裝置，其特征在于，所述處理模塊具體用于：

根據預設的賬戶風險屬性確定潛在風險賬戶集合；

根據賬戶信息，確定與潛在風險賬戶集合中各個潛在風險賬戶相似度距離小于預設閾值的賬戶，得到第一風險賬戶集合。

8.如權利要求6所述的風險賬戶檢測裝置，其特征在于，所述處理模塊還用于：

在采用層次聚類根據各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量確定多個聚類及各個聚類對應的風險等級之前，根據各個第二風險賬戶對應的網頁排名向量對第二風險賬戶集合中的多個第二風險賬戶進行篩選。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至5任一所述方法。