[发明专利]一种风险识别方法、装置、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202011118242.2 申请日: 2020-10-19
公开(公告)号: CN114386727A 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 莫家文;郭懿心;韦德志;王章 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q40/04;G06F16/28
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 熊永强;贾允
地址: 518057 广东省深圳*** 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: 一种 风险 识别 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种风险识别方法,其特征在于,所述方法包括:

获取目标实体的交易数据,分别以所述目标实体和所述交易数据中各个关联实体为节点,以所述目标实体与所述各个关联实体之间的上下游关系为边,构建所述目标实体的交易关系图谱,其中,所述交易关系图谱中的每条边对应一条风险传导路径;

针对每条所述风险传导路径,从所述交易数据中获取所述风险传导路径对应的两个节点之间的每笔交易,并计算每笔所述交易的时间衰减系数,根据每笔所述交易的时间衰减系数确定所述风险传导路径的权重因子;

基于各条所述风险传导路径的权重因子,确定所述目标实体的目标风险评分。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算每笔所述交易的时间衰减系数,包括:

计算所述交易对应的交易时间与当前时间之间的时间间隔;

根据所述时间间隔,按照预先建立的时间衰减函数得到所述交易的时间衰减系数,其中,所述时间衰减函数指示由时间间隔引起的衰减。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每笔所述交易的时间衰减系数确定所述风险传导路径的权重因子,包括:

针对每笔所述交易,将所述交易的时间衰减系数与所述交易对应的交易属性值的乘积,确定为所述交易的权重因子,其中,所述交易属性值包括交易金额或交易重要度;

将所有所述交易的权重因子进行叠加,得到所述风险传导路径的权重因子。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于各条所述风险传导路径的权重因子,确定所述目标实体的目标风险评分之前,所述方法还包括:

获取所述交易关系图谱中每个节点的初始风险评分;

相应的,所述基于各条所述风险传导路径的权重因子,确定所述目标实体的目标风险评分,包括:

基于每条所述风险传导路径对应的两个节点的初始风险评分,以及所述风险传导路径的权重因子,确定所述目标实体的目标风险评分。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述基于每条所述风险传导路径对应的两个节点的初始风险评分,以及所述风险传导路径的权重因子,确定所述目标实体的目标风险评分之前,所述方法还包括:

在所述交易关系图谱中,将具有相同方向属性的风险传导路径确定为一个风险传导集合,所述方向属性指示所述风险传导路径对应的关联实体为上游实体或下游实体;

相应的,所述基于每条所述风险传导路径对应的两个节点的初始风险评分,以及所述风险传导路径的权重因子,确定所述目标实体的目标风险评分,包括:

针对每个所述风险传导集合,根据所述风险传导集合中各条所述风险传导路径的权重因子,计算每条所述风险传导路径的权重值,并根据每条所述风险传导路径对应的两个节点的初始风险评分,以及所述风险传导路径的权重值,确定所述目标实体的一个目标风险评分。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述风险传导集合中各条所述风险传导路径的权重因子,计算每条所述风险传导路径的权重值,包括:

将所述风险传导集合中各条所述风险传导路径的权重因子相加,得到所述风险传导集合的权重因子;

基于所述风险传导集合的权重因子,对每条所述风险传导路径的权重因子进行归一化处理,得到每条所述风险传导路径的权重值。

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据每条所述风险传导路径对应的两个节点的初始风险评分,以及所述风险传导路径的权重值,确定所述目标实体的一个目标风险评分,包括:

对于每条所述风险传导路径,计算所述风险传导路径对应的关联实体的初始风险评分,与所述风险传导路径的权重值的乘积,得到所述风险传导路径的风险传导值;

将各条所述风险传导路径的风险传导值进行叠加,得到所述目标实体的风险偏移值;

将所述目标实体的初始风险评分与风险偏移值之和,确定为所述目标实体对应的一个目标风险评分。

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腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)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/202011118242.2/1.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