[发明专利]信用欺诈识别方法及装置、电子设备、存储介质在审

专利信息
申请号: 201910792220.5 申请日: 2019-08-26
公开(公告)号: CN110706090A 公开(公告)日: 2020-01-17
发明(设计)人: 刘永迅;陈新 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02;G06Q40/04
代理公司: 11403 北京风雅颂专利代理有限公司 代理人: 李莎
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 开曼群岛;KY
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摘要:
搜索关键词: 风险评估结果 支出 交易请求 交易双方 交易信息 设备信息 账号信息 交易 欺诈 存储介质 电子设备 风险提示 信用 发送
【说明书】:

发明公开了一种信用欺诈识别方法及装置,包括:接收交易请求;根据所述交易请求,获取交易信息、交易双方的账号信息、交易支出方的设备信息和对交易支出方作出的受骗风险评分;根据所述交易信息、交易双方的账号信息、交易支出方的设备信息和对交易支出方作出的受骗风险评分,生成风险评估结果;若所述风险评估结果为有风险,则发送风险提示。本发明还公开了一种实现所述信用欺诈识别方法的电子设备和存储介质。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域,特别是指一种信用欺诈识别方法及装置、电子设备、存储介质。

背景技术

信用欺诈,通常是指欺诈者使用某些话术和套路,让受害人误以为真,而自愿将资金转移,或者透过账号安全信息给欺诈者,导致受害人蒙受损失的欺诈行为。

信用欺诈案件是目前支付类产品的主要风控顽疾,如何识别信用欺诈行为是支付类产品的主要任务之一。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例的目的之一在于,提出一种信用欺诈识别方法及装置、电子设备、存储介质,在一定程度上能够较好地识别信用欺诈行为并实现风险提示。

基于上述目的,本发明实施例的第一个方面,提供了一种信用欺诈识别方法,应用于服务器端,包括:

接收交易请求;

根据所述交易请求,获取交易信息、交易双方的账号信息、交易支出方的设备信息和对交易支出方作出的受骗风险评分;

根据所述交易信息、交易双方的账号信息、交易支出方的设备信息和对交易支出方作出的受骗风险评分,生成风险评估结果;

若所述风险评估结果为有风险,则发送风险提示。

可选地,所述信用欺诈识别方法,还包括:

获取交易支出方的用户信息变量、消费信息变量、操作信息变量和安全意识信息变量;

对所述用户信息变量、消费信息变量、操作信息变量和安全意识信息变量分别进行证据权重评分,得到用户信息变量评分、消费信息变量评分、操作信息变量评分和安全意识信息变量评分;

根据所述用户信息变量评分、消费信息变量评分、操作信息变量评分和安全意识信息变量评分,计算得到所述受骗风险评分。

可选地,所述用户信息变量包括用户年龄、用户常驻地的案发频率、用户常驻地的城市等级、用户的账号认证时长、用户的账号资金等级中的至少一种;

所述消费信息变量包括第一预设期间内的交易次数、第一预设期间内购买商品的平均价格、第一预设期间内的酒店订单次数、第一预设期间内的机票订单次数、第一预设期间内网络游戏交易次数中的至少一种;

所述操作信息变量包括第二预设期间内浏览高危网页的次数、第二预设期间内搜索高危网页的次数、第二预设期间内使用外部WIFI和外部设备操作账号的次数、第二预设期间内账号登录城市个数、第二预设期间内账号有效登录次数、第二预设期间内营销活动点击次数中的至少一种;

所述安全意识信息变量包括使用安全产品的个数。

可选地,根据所述交易信息、交易双方的账号信息以及交易支出方的设备信息和受骗风险评分,生成风险评估结果,包括:

将所述交易信息、交易双方的账号信息以及交易支出方的设备信息和受骗风险评分代入有监督梯度提升决策树风险评估模型,得到风险评估结果。

可选地,所述信用欺诈识别方法,还包括:

利用梯度提升决策树,建立风险评估模型;

获取正常交易历史数据、正常用户数据、欺诈交易历史数据和欺诈用户数据,并将所述正常交易历史数据和正常用户数据标记为正常,将所述欺诈交易历史数据和欺诈用户数据标记为异常;

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