[发明专利]一种反欺诈预警方法及系统在审
申请号: | 201811029363.2 | 申请日: | 2018-09-05 |
公开(公告)号: | CN109522317A | 公开(公告)日: | 2019-03-26 |
发明(设计)人: | 韩忠凯;吴烜;张敏 | 申请(专利权)人: | 深圳市佰仟金融服务有限公司 |
主分类号: | G06F16/24 | 分类号: | G06F16/24;G06F16/28;G06Q30/06;G06Q40/02 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
地址: | 518000 广东省深圳市福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 匹配结果 预警策略 预警 欺诈 匹配 数据库 关联 查找 申请 成功 | ||
1.一种反欺诈预警方法,其特征在于,包括:
获取输入数据;
根据所述输入数据从数据库中查找与所述输入数据关联的相关数据,所述相关数据与预警策略存在对应关系;
将所述输入数据和所述相关数据与所述预警策略进行匹配以得到匹配结果;
在所述匹配结果为成功的情况下,执行预警操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述输入数据从数据库中查找与所述输入数据关联的相关数据之前,所述方法还包括:
将所述输入数据输入客群预警模型进行高风险客户匹配,获得匹配结果,所述客群预警模型是通过历史高风险客户数据进行训练得到的神经网络模型;
在所述匹配结果为成功的情况下,执行预警操作;
在所述匹配结果为不成功的情况下,根据所述输入数据从数据库中查找与所述输入数据关联的相关数据。
3.根据权利要求1至2任一权利要求所述的方法,其特征在于,在所述执行预警操作后,所述方法还包括:
对执行所述预警操作后的反欺诈预警效果定期输出监控报表;
根据所述监控报表,调整预警低的、效果差的预警策略对应的预警方案。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述输入数据是将客户贷款生命周期的数据经过分类量化处理后获得的数据,所述输入数据包括客户数据、销售店员数据以及门店数据中的一种或者多种,其中,
所述客户数据包括客户贷前数据、客户贷中数据以及客户贷后数据;
所述销售店员数据是根据销售店员名下所办单的客户数据得到销售店员提单行为数据,按日、周、月形成的衍生变量数据;
所述门店数据是根据门店下的销售店员数据及门店下的客户数据,按日、周、月形成的衍生变量数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预警策略包括客户欺诈预警策略,销售店员欺诈预警策略以及门店欺诈预警策略中的一种或者多种,其中,
所述客户欺诈预警包括自有信息欺诈预警策略、重复申请欺诈预警策略、身份证欺诈预警策略、地址类欺诈预警策略、电话号码欺诈预警策略以及逾期类欺诈预警策略中的一种或者多种;
所述销售店员欺诈预警策略包括提单量异常预警策略、拒单量异常预警策略、客户逾期异常预警策略、办单地址异常预警策略中的一种或者多种;
所述门店欺诈预警策略包括门店办单量异常预警策略、贷款金额异常预警策略、失联客户量异常预警策略中的一种或者多种。
6.一种反欺诈预警系统,其特征在于,包括获取单元、关联单元、匹配单元以及预警单元:
所述获取单元获取输入数据;
所述关联单元用于根据所述输入数据从数据库中查找与所述输入数据关联的相关数据,所述相关数据与预警策略存在对应关系;
所述匹配单元用于将所述输入数据和所述相关数据与所述预警策略进行匹配以得到匹配结果;
所述预警单元用于在所述匹配结果为成功的情况下,执行预警操作。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述关联单元在生成所述关联数据之前,还用于将所述输入数据输入客群预警模型进行高风险客户匹配,获得匹配结果,所述客群预警模型是通过历史高风险客户数据进行训练得到的神经网络模型;在所述匹配结果为成功的情况下,执行预警操作;在所述匹配结果为不成功的情况下,根据所述输入数据从数据库中查找与所述输入数据关联的相关数据。
8.根据权利要求6至7任一权利要求所述的系统,其特征在于,所述预警单元在执行所述预警操作后,还用于对执行所述预警操作后的反欺诈预警效果定期输出监控报表;根据所述监控报表,调整预警低的、效果差的预警策略对应的预警方案。
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