[发明专利]一种风险样本识别方法、装置及电子设备

说明书

本申请实施例提供一种风险样本识别方法、装置及电子设备。其中，方法包括：对样本信息进行分析，以获取与风险相关的特征维度；确定至少一种异常检测维度相匹配客群划分方式；一个异常检测维度包括与风险相关的一个或多个特征维度；针对异常检测维度，按照对应的客群划分方式对所述样本信息中的样本进行分类，得到异常检测维度对应的分类后的数据集；对分类后的数据集按照该数据集对应的异常检测维度进行异常检测；基于异常检测结果，确定样本信息中的风险样本。

技术领域

本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种风险样本识别方法、装置及电子设备。

背景技术

在安全领域里，风险防控体系会对各类型的风险进行有针对性的防控。现有的风险防控体系的风险识别能力过于依赖于对黑样本(即已发生的风险案件)的学习。在开发资源有限的情况下，无法毫无限制地为每个类型的风险标注黑样本。此外，若某类风险缺少足够的黑样本，或者黑样本分布不均，还会导致风险防控体系对该风险的识别能力存在缺陷。

有鉴于此，如何在不依赖对黑样本的学习的前提下，实现对风险样本的识别，是本申请所要解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例目的是提供一种风险样本识别方法、装置及电子设备，能够在不依赖对黑样本的学习的前提下，实现对风险样本的识别。

为了实现上述目的，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，提供一种风险样本识别方法，包括：

对样本信息进行分析，以获取与风险相关的特征维度；

确定至少一种异常检测维度相匹配客群划分方式；一个异常检测维度包括与风险相关的一个或多个特征维度；

针对异常检测维度，按照对应的客群划分方式对所述样本信息中的样本进行分类，得到异常检测维度对应的分类后的数据集；

对分类后的数据集按照该数据集对应的异常检测维度进行异常检测；

基于异常检测结果，确定样本信息中的风险样本。

第二方面，提供一种风险样本识别装置，包括：

特征维度分析模块，对样本信息进行分析，以获取与风险相关的特征维度；

客群划分配置模块，确定至少一种异常检测维度相匹配客群划分方式；一个异常检测维度包括与风险相关的一个或多个特征维度；

客群划分执行模块，针对异常检测维度，按照对应的客群划分方式对所述样本信息中的样本进行分类，得到异常检测维度对应的分类后的数据集；

异常检测模块，对分类后的数据集按照该数据集对应的异常检测维度进行异常检测；

风险评估模块，基于异常检测结果，确定样本信息中的风险样本。

第三方面，提供一种电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行：

对样本信息进行分析，以获取与风险相关的特征维度；

确定至少一种异常检测维度相匹配客群划分方式；一个异常检测维度包括与风险相关的一个或多个特征维度；

针对异常检测维度，按照对应的客群划分方式对所述样本信息中的样本进行分类，得到异常检测维度对应的分类后的数据集；

对分类后的数据集按照该数据集对应的异常检测维度进行异常检测；

基于异常检测结果，确定样本信息中的风险样本。

第四方面，提供一种算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：