[发明专利]一种风控变量识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种风控变量识别方法，其特征在于，包括：

获取贷款申请人的多源异构数据和欺诈人员信息；

基于所述申请人的多源异构数据，生成知识图谱，所述知识图谱包括多种申请人以及多种边，以及每个申请人的多个属性；

基于所述欺诈人员信息和所述多种边，更新所述知识图谱中的所有申请人的一个或多个属性；

从所述一个或多个属性中，确定一个或多个风控变量。

2.根据权利要求1所述的风控变量识别方法，其特征在于，所述基于所述欺诈人员信息和所述多种边，更新所述知识图谱中的所有申请人的一个或多个属性，包括：

基于所述欺诈人员信息，更新所述知识图谱中的所述欺诈人员的一个或多个属性；

基于所述更新的欺诈人员的一个或多个属性和多种边，采用标签传播算法更新知识图谱中其他申请人的所述一个或多个属性。

3.根据权利要求1所述的风控变量识别方法，其特征在于，所述从所述一个或多个属性中，确定一个或多个风控变量，包括：

针对所述一个或多个属性中的一个属性，确定预测模型，所述模型为机器学习模型；

基于所述预测模型，确定该属性的预测准确率；

当该属性的预测准确率高于或不低于预设阈值时，将该属性确定为风控变量。

4.根据权利要求3所述的风控变量识别方法，其特征在于，所述预设阈值基于一个或多个传统风控变量确定，所述基于一个或多个传统风控变量确定预设阈值，包括：

基于所述预测模型，确定一个或多个传统风控变量的一个或多个预测准确率；

基于所述一个或多个传统风控变量的一个或多个预测准确率，确定预设阈值。

5.一种风控变量识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取贷款申请人的多源异构数据和欺诈人员信息；

知识图谱生成模块，用于基于所述申请人的多源异构数据，生成知识图谱，所述知识图谱包括多种申请人以及多种边，以及每个申请人的多个属性；

更新模块，用于基于所述欺诈人员信息和所述多种边，更新所述知识图谱中的所有申请人的一个或多个属性；

风控变量确定模块，用于从所述一个或多个属性中，确定一个或多个风控变量。

6.根据权利要求5所述的风控变量识别装置，其特征在于，所述更新模块包括：

第一更新子模块，用于基于所述欺诈人员信息，更新所述知识图谱中的所述欺诈人员的一个或多个属性；

第二更新子模块，用于基于所述更新的欺诈人员的一个或多个属性和多种边，采用标签传播算法更新知识图谱中其他申请人的所述一个或多个属性。

7.根据权利要求5所述的风控变量识别装置，其特征在于，所述风控变量确定模块包括：

预测模型确定子模块，用于针对所述一个或多个属性中的一个属性，确定预测模型，所述模型为机器学习模型；

预测准确率确定子模块，用于基于所述预测模型，确定该属性的预测准确率；

风控变量确定子模块，用于当该属性的预测准确率高于或不低于预设阈值时，将该属性确定为风控变量。

8.根据权利要求7所述的风控变量识别装置，其特征在于，风控变量确定子模块包括：

传统风控变量预测准确率确定单元，用于基于所述预测模型，确定一个或多个传统风控变量的一个或多个预测准确率；

预设阈值确定单元，用于基于所述一个或多个传统风控变量的一个或多个预测准确率，确定预设阈值。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器以及一个或多个处理器；

其中，所述存储器与所述一个或多个处理器通信连接，所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行时，所述电子设备用于实现如权利要求1-4任一项所述的风控变量识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被计算装置执行时，可用来实现如权利要求1-4任一项所述的风控变量识别方法。