[发明专利]风险控制方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910605224.8 申请日: 2019-07-05
公开(公告)号: CN110503563B 公开(公告)日: 2023-07-21
发明(设计)人: 王进;刘行行 申请(专利权)人: 中国平安人寿保险股份有限公司
主分类号: G06Q40/08 分类号: G06Q40/08
代理公司: 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 代理人: 林彦之
地址: 518033 广东省深圳市福田区益田路5033号*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 风险 控制 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种风险控制方法,其特征在于,包括步骤:

利用APP埋点数据,获取客户登录所述APP时目标位置的第一GPS坐标信息,其中,所述第一GPS坐标信息包括第一纬度信息X1及第一经度信息Y1;

获取所述客户预设位置的预设地址信息,其中,所述预设地址信息包括家庭地址信息、学习地址信息及工作地址信息;

通过调取应用程序接口,将所述预设地址信息转化成第二GPS坐标信息,其中,所述第二GPS坐标信息包括第二纬度信息X2及第二经度信息Y2;

将所述第一GPS坐标信息及所述第二GPS坐标信息按照预设计算公式计算所述目标位置与所述预设位置之间的距离;

将所述距离输入至预先训练的分类模型中以对所述距离进行分类,并根据分类结果判断所述目标位置的风险等级;及

根据所述风险等级,设置对应的验证规则对所述客户进行身份验证,以对风险进行控制,其中,所述验证规则包括身份证号校验、短信验证码校验、人脸识别校验和/或邮箱验证码校验中的一种或多种的组合;

其中,所述预设计算公式为:

x1=2πX1/360;

y1=2πY1/360;

x2=2πX2/360;

y2=2πY2/360;

D=R*arccos(sin(x1)*sin(x2)+cos(x1)*cos(x2)*cos(y1-y2));

其中,X1为所述第一纬度信息,Y1为所述第一经度信息,X2为所述第二纬度信息,Y2为所述第二经度信息,x1为所述第一纬度信息的弧度单位,y1为所述第一经度信息的弧度单位,x2为所述第二纬度信息的弧度单位,y2为所述第二经度信息的弧度单位,D为所述距离,R为地球半径,数值为6378137m;

其中,所述根据所述风险等级,设置对应的验证规则对所述客户进行身份验证,以对风险进行控制,包括:

根据所述验证规则获取所述客户的输入信息,以对所述客户进行身份验证并获取验证结果;

当所述验证结果为验证通过时,授予所述客户操作权限,以使所述客户办理所述APP中的相应业务,其中所述相应业务包括:保全办理、保单核保、理赔;及

当所述验证结果为不通过时,不授予所述客户操作权限,以禁止所述客户办理所述相应业务。

2. 如权利要求1所述的风险控制方法,其特征在于,所述利用APP埋点数据,获取客户登录所述APP时目标位置的第一GPS坐标信息的步骤之前,还包括步骤:

监控所述客户是否登录所述APP;及

当监控到所述客户登录所述APP时,对所述客户登录所述APP的目标位置信息进行埋点。

3. 如权利要求1所述的风险控制方法,其特征在于,所述将所述距离输入至预先训练的分类模型中的步骤之前,还包括步骤:

从大数据中获取历史目标位置与历史预设位置之间的历史距离及与所述历史距离对应验证结果标签信息;及

根据所述历史距离及所述验证结果标签信息训练所述分类模型。

4.如权利要求3所述的风险控制方法,其特征在于,数据库中预先存储有通过率风险等级表,其中所述通过率风险登记表中保存有预设验证通过率及与所述验证通过率对应的风险等级,所述根据所述历史距离及所述验证结果标签信息训练所述分类模型的步骤,还包括步骤:

根据所述标签信息,统计所述历史距离的总数量及验证结果为验证通过的通过数量;

根据所述总数量及所述通过数量,计算所述历史距离的通过率;及

将所述通过率与所述通过率风险等级表中的预设验证通过率进行匹配,以获取所述历史距离的风险等级信息。

5.如权利要求4所述的风险控制方法,其特征在于,所述当所述验证结果为验证通过时,授予所述客户操作权限的步骤之后,还包括步骤:

获取所述验证结果;

将所述距离及所述验证结果输入至所述分类模型中;及

根据所述距离及所述验证结果调整所述分类模型中距离风险等级的对应关系,并更新所述对应关系,以完善所述分类模型。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国平安人寿保险股份有限公司,未经中国平安人寿保险股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910605224.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top