[发明专利]一种风险防控决策方法、装置、系统及设备

说明书

本说明书提供一种风险防控决策方法、装置、系统及设备，所述方法包括：利用风险防控系统调用风险决策模型，进行风险决策。其中，风险决策模型是利用强化学习算法，将历史风险事件数据作为样本数据训练构建获得。将强化学习应用到风险防控系统中，从使用优化算法去求一个满足多目标的决策空间问题，回归到决策问题本身。

技术领域

本说明书属于计算机领域，尤其涉及一种风险防控决策方法、装置、系统及设备。

背景技术

随着计算机技术和互联网技术的发展，工作、生活中使用互联网的场景越来越多，互联网方便了人们的生活和工作，但对于互联网交流或工作的安全性也越来越被看重，风险防控就显得越来越重要。如：利用互联网进行线上交易的用户逐渐增多，日常流量特别是在大促的流量呈指数式增长，风险形式也日趋复杂多变，风险防控越来越重要。风险防控中核心的功能可以认为是风险的识别和决策，识别是指需要快速并准确识别风险；决策是指依据识别出的风险进行决策如何管控，在需要在风险和体验之间进行平衡，既要防风险又要保体验。

发明内容

本说明书实施例的目的在于提供一种风险防控决策方法、装置、系统及设备，提高了风险防控决策的效率和准确性。

一方面，本说明书提供了一种风险防控决策方法，包括：

获取待防控的风险事件数据；

利用风险防控系统中的风险决策模型对所述风险事件数据进行风险防控，获得所述待防控的风险事件数据的风险决策结果，其中，所述风险决策模型是利用强化学习算法，将历史风险事件数据和所述历史风险事件数据对应的风险结果作为样本数据，进行模型训练构建获得。

另一方面，本说明书提供了一种风险防控决策装置，包括：

数据获取模块，用于获取待防控的风险事件数据；

风险决策模块，用于利用风险防控系统中的风险决策模型对所述风险事件数据进行风险防控，获得所述待防控的风险事件数据的风险决策结果，其中，所述风险决策模型是利用强化学习算法，将历史风险事件数据和所述历史风险事件数据对应的风险结果作为样本数据，进行模型训练构建获得。

又一方面，本说明书实施例提供了业务权限申请系统，包括：

不同等级的多个风险防控层，风险决策模型，所述风险决策模型是利用强化学习算法，将历史风险事件数据和所述历史风险事件数据对应的风险结果作为样本数据，进行模型训练构建获得；

各个风险防控层按照风险防控层的等级由低到高的次序，依次调用所述风险决策模型，对待防控的风险事件数据进行风险防控，其中，低一等级的风险防控层输出的风险防控结果为非安全事件的风险事件数据，作为高一等级的风险防控层的输入风险事件数据，直至目标风险防控层输出风险防控结果。

还一方面，本说明书提供了一种风险防控决策处理设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述风险防控决策方法。

本说明书提供的风险防控决策方法、装置、处理设备、系统，将强化学习应用到风险防控系统中，从使用优化算法去求一个满足多目标的决策空间问题，回归到决策问题本身。通过使用强化学习，管控强度依据环境变化，风险防控决策具有高对抗性，能适应风险形势的变化。利用风险防控系统调用基于强化学习算法构建获得的风险决策模型，进行风险决策，提高了风险决策的适应性和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书一个实施例中风险防控决策方法的流程示意图；