[发明专利]一种风险防控处理方法、装置及设备

权利要求书

1.一种风险防控处理方法，所述方法包括：

获取目标业务近期的流式风险交易数据作为黑样本流数据，并获取所述目标业务的无交易风险的流式交易数据作为白样本流数据；

确定所述黑样本流数据和所述白样本流数据被重复采样的次数；

根据所述黑样本流数据和所述白样本流数据，以及所述黑样本流数据和所述白样本流数据被重复抽样的次数，建立第一决策树模型；

基于所述黑样本流数据和/或所述白样本流数据，使用所述第一决策树模型对所述目标业务当前的风险防控规则对应的决策树模型进行更新。

2.根据权利要求1所述的方法，所述使用所述第一决策树模型对所述目标业务当前的风险防控规则对应的决策树模型进行更新之后，所述方法还包括：

基于更新后的决策树模型，对所述目标业务当前的风险防控规则进行更新。

3.根据权利要求1所述的方法，所述黑样本流数据中包括用于指示流式交易数据为流式风险交易数据的标签，

所述获取目标业务近期的流式风险交易数据作为黑样本流数据，并获取所述目标业务的无交易风险的流式数据作为白样本流数据，包括：

获取目标业务的流式交易数据对应的特征变量；

从所述特征变量中获取无交易风险的流式交易数据对应的特征变量作为白样本流数据；

将所述标签的信息与所述特征变量进行匹配，得到相匹配的特征变量作为黑样本流数据。

4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

对所述黑样本流数据和所述白样本流数据进行延时处理，以确定所述黑样本流数据和所述白样本流数据的数量比例。

5.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：

对所述白样本流数据进行欠采样处理，以确定所述白样本流数据的数量比例。

6.根据权利要求1所述的方法，所述确定所述黑样本流数据和所述白样本流数据被重复采样的次数，包括：

分别为每个所述黑样本流数据和每个所述白样本流数据分配泊松分布的随机数；

根据所述泊松分布的随机数的数值，确定所述黑样本流数据和所述白样本流数据被重复抽样的次数。

7.根据权利要求6所述的方法，所述根据所述黑样本流数据和所述白样本流数据，以及所述黑样本流数据和所述白样本流数据被重复抽样的次数，建立第一决策树模型，包括：

分别从所述黑样本流数据和白样本流数据中选取第一黑样本流数据和第一白样本流数据；

根据所述第一黑样本流数据和所述第一白样本流数据，以及所述第一黑样本流数据和所述第一白样本流数据被重复抽样的次数，建立第一决策树模型。

8.根据权利要求7所述的方法，所述根据所述第一黑样本流数据和所述第一白样本流数据，以及所述第一黑样本流数据和所述第一白样本流数据被重复抽样的次数，建立第一决策树模型，包括：

创建决策树模型，在所述决策树模型的待分裂节点处创建不等式条件；

根据所述不等式条件，对所述第一黑样本流数据和所述第一白样本流数据进行子节点的预划分；

计算每个子节点的预划分对应的不等式条件的增益；

根据所述增益和对应的不等式条件，对所述待分裂节点进行子节点的分裂，得到分裂后的子节点；

基于所述分裂后的子节点，以及所述第一黑样本流数据和所述第一白样本流数据被重复抽样的次数，建立第一决策树模型。