[发明专利]一种欺诈的定性方法、装置及设备

权利要求书

1.一种欺诈的定性方法，所述方法包括：

获取与目标业务相关的法律信息；

基于与所述目标业务相关的法律信息，确定欺诈要素信息；

获取所述欺诈要素信息的第一判定论点信息，并获取用于判定所述第一判定论点信息的第二判定论点信息和所述第二判定论点信息对应的特征信息，所述第二判定论点信息是对所述第一判定论点信息进行逻辑细化处理，同时，兼顾后续特征层面中的特征信息可行性而设置的信息；

基于所述欺诈要素信息、所述特征信息、所述第一判定论点信息和所述第二判定论点信息对用户进行所述目标业务过程中是否存在欺诈风险进行定性分析。

2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述欺诈要素信息、所述特征信息、所述第一判定论点信息和所述第二判定论点信息对用户进行所述目标业务过程中是否存在欺诈风险进行定性分析，包括：

基于所述欺诈要素信息、所述特征信息、所述第一判定论点信息和所述第二判定论点信息确定欺诈定性模型的架构，以对用户进行所述目标业务过程中是否存在欺诈风险进行定性分析。

3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：

获取所述目标业务的历史业务数据；

根据所述特征信息，对所述历史业务数据进行特征提取，得到所述历史业务数据对应的历史数据特征；

使用所述历史数据特征对所述欺诈定性模型进行训练，得到训练后的欺诈定性模型。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，所述获取所述欺诈要素信息的第一判定论点信息，包括：

基于网络爬虫爬取与所述欺诈要素信息相关的数据；

基于爬取的与所述欺诈要素信息相关的数据，确定所述欺诈要素信息的第一判定论点信息。

5.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括：

获取用户进行所述目标业务的目标业务数据；

对所述目标业务数据进行特征提取，得到所述目标业务数据对应的数据特征；

将所述数据特征输入到所述欺诈定性模型中，得到所述用户存在欺诈风险的概率。

6.根据权利要求5所述的方法，所述目标业务数据为通讯网络数据。

7.根据权利要求6所述的方法，所述第一判定论点信息包括中断联系、收款账户可疑、虚构身份、虚构事实、被害人行为异常、交易异常、无其他交易动机、交易成功和被动方的账户是可疑账户中的一项或多项。

8.根据权利要求6所述的方法，所述欺诈要素信息包括非法占有为目的、行为人使用诈术、被害人陷入错误和转移资源中一项或多项。

9.根据权利要求5所述的方法，所述将所述数据特征输入到预定的欺诈定性模型中，得到所述用户存在欺诈风险的概率，包括：

将所述数据特征输入到预定的欺诈定性模型中，得到所述欺诈要素信息有效的概率；

从预定的欺诈案例数据库中获取与所述欺诈要素信息有效的概率相匹配的欺诈案例，并基于获取的欺诈案例的结论，确定所述用户存在欺诈风险的概率。

10.一种欺诈的定性装置，所述装置包括：

法律信息获取模块，获取与目标业务相关的法律信息；

欺诈要素确定模块，基于与所述目标业务相关的法律信息，确定欺诈要素信息；

信息获取模块，获取所述欺诈要素信息的第一判定论点信息，并获取用于判定所述第一判定论点信息的第二判定论点信息和所述第二判定论点信息对应的特征信息，所述第二判定论点信息是对所述第一判定论点信息进行逻辑细化处理，同时，兼顾后续特征层面中的特征信息可行性而设置的信息；

定性分析模块，基于所述欺诈要素信息、所述特征信息、所述第一判定论点信息和所述第二判定论点信息对用户进行所述目标业务过程中是否存在欺诈风险进行定性分析。