[发明专利]一种基于知识图谱的欺诈客户识别方法

权利要求书

1.一种基于知识图谱的欺诈客户识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取客户白名单、欺诈客户名单、待观察客户名单、客户关联关系以及待观察客户的资金交易数据；

S2、根据步骤S1获取的信息数据，构建对应的客户关联关系知识图谱；

S3、基于客户关联关系知识图谱，分别计算得到触黑指标和触白指标；

基于待观察客户的资金交易数据，计算得到资金指标；

S4、从计算得到的触黑指标、触白指标和资金指标中筛选得到规则指标；

S5、基于规则指标，得到对应的欺诈规则；

S6、根据欺诈规则，从待观察客户名单中筛选出满足欺诈规则的疑似欺诈客户，以及不满足欺诈规则的排除客户；

S7、将排除客户合并至客户白名单中，将疑似欺诈客户合并至欺诈客户名单中，之后返回步骤S1，通过迭代训练，即可得到最终的欺诈客户名单。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的欺诈客户识别方法，其特征在于，所述步骤S1中客户白名单中的客户包括政府机构、金融机构、国有企业、公共事业单位、公司分支机构以及银行授信客户；

欺诈客户名单中的客户包括存在过电信欺诈行为的客户。

3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的欺诈客户识别方法，其特征在于，所述步骤S1中客户白名单、欺诈客户名单和待观察客户名单的数据均包括客户名称、客户所属地区、注册资本、实收资本、企业成立时间、账户开户时间以及企业经济性质；

客户关联关系的数据包括股权关系、人员任职关系、担保关系、贸易关系和集团关系；

资金交易数据包括交易时间、交易金额、交易方向、交易对手、交易渠道、交易IP、交易设备以及交易摘要。

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的欺诈客户识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体是将步骤S1中客户白名单、欺诈客户名单、待观察客户名单以及客户关联关系数据导入tigerGraph图数据库，即可得到客户关联关系知识图谱。

5.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的欺诈客户识别方法，其特征在于，所述步骤S3中触黑指标的计算过程为：

根据欺诈客户名单，在客户关联关系知识图谱中定位查找到已知的欺诈客户，以定位查找到的欺诈客户作为起点，基于股权关系和人员任职关系，其两步以内关联到的客户为触黑；

基于相同IP地址和资金密切关系，其一步以内关联到的客户为触黑。

6.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的欺诈客户识别方法，其特征在于，所述步骤S3中触白指标的计算过程为：

根据客户白名单，在客户关联关系知识图谱中定位查找到已知的白名单客户，以定位查找到的白名单客户作为起点，基于股权关系、人员任职关系、担保关系和贸易关系，其两步以内关联到的客户为触白。

7.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的欺诈客户识别方法，其特征在于，所述步骤S3中资金指标包括频率类指标、渠道类指标、时间类指标、地址类指标和交易对手类指标，所述频率类指标包括一段时间内客户交易总金额、一段时间内客户交易总笔数、一段时间内客户交易对手数量、一段时间内客户交易流入金额和笔数、一段时间内客户交易流出金额和笔数；

所述渠道类指标包括一段时间内客户通过手机交易的金额和笔数、一段时间内客户通过网银交易的金额和笔数、一段时间内客户通过现金交易的金额和笔数；

所述时间类指标包括一段时间内客户夜间交易的金额和笔数、一段时间内客户周末交易的金额和笔数；

所述地址类指标包括一段时间内客户交易地点在国内的金额和笔数、一段时间内客户交易地点在国外的金额和笔数；

所述交易对手类指标包括一段时间内客户相同交易对手的频率、一段时间内客户与自然人交易的金额和笔数。