[发明专利]基于大数据的信贷反欺诈识别方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于大数据的信贷反欺诈识别方法，其特征在于，所述方法由信贷反欺诈识别模块执行，所述反欺诈识别模块包括企业数据库、企业反欺诈策略库、企业反欺诈评估指标体系、企业反欺诈评分模型与企业欺诈决策引擎，所述方法包括：

根据预先获取的多方数据，建立所述企业数据库；

基于所述企业数据库，抽取企业反欺诈规则集，并根据所述企业反欺诈规则集建立所述企业反欺诈策略库；

针对企业数据库建立融合企业基础属性和企业设备关系属性的所述企业反欺诈评估指标体系；

基于所述企业反欺诈评估指标体系，并通过深度学习算法建立所述企业反欺诈评分模型；

基于所述企业反欺诈策略库与所述企业反欺诈评分模型建立所述企业欺诈决策引擎，并通过所述企业欺诈决策引擎进行策略配置，确定出企业反欺诈策略，以便识别出企业反欺诈风险。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述企业数据库，抽取企业反欺诈规则集，并根据所述企业反欺诈规则集建立所述企业反欺诈策略库，具体包括：

针对企业欺诈行为的特征模式，从所述企业数据库中抽取形成用于企业欺诈预判的规则策略集，建立企业反欺诈策略库，其中，所述企业反欺诈策略库包括用于企业反欺诈规则拦截的规则策略集以及用于企业反欺诈重要信息监测的提示性规则策略集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述企业强规则拦截的规则策略集包括企业网贷、非法集资、环保、安全生产、海关中一项或多项的黑名单数据，以及企业严重司法、涉诉、开庭公告中一项或多项的司法判决数据；

所述企业强规则拦截的规则策略集用于拦截各指标设置的阈值，企业反欺诈监测时一旦触发指标设置的阈值则对该企业进行欺诈拦截。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述企业反欺诈重要信息监测的提示性规则策略集包括抽查抽检不合格、开庭公告、司法协助、经营异常、五险一金欠缴费中一项或多项中从侧面反映企业欺诈风险的数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对企业数据库建立融合企业基础属性和企业设备关系属性的所述企业发欺诈评估指标体系，具体包括：

所述企业反欺诈评估指标体系包括针对企业基础属性的反欺诈指标及基于企业关系图谱抽取的企业关系特征；其中，

所述企业基础属性的反欺诈指标从所述企业数据库中获取，包括企业工商、变更、注销、认定、分支、网店、被执行人、法院公告、行政处罚、失信被执行中一项或多项来源；

所述基于企业关系图谱抽取的企业关系特征是基于关系图谱确定，包括企业中心度、一度关联中黑名单企业占比、二度关联中黑名单企业占比中一项或多项特征，所述企业关系图谱从所述企业数据库中获取，包括针对企业投资、担保、分支机构、法人、控股中一项或多项关联关系。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述企业欺诈决策引擎用于融合所述企业反欺诈策略库中的企业反欺诈策略、所述企业反欺诈评分模型得出的评分结果，并通过所述企业欺诈决策引擎进行策略配置，确定出企业反欺诈策略，以便识别出企业反欺诈风险。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多方数据包括工商、社保、公积金、行政处罚、企业认定中一项或多项的政府数据，司法、经营、企业投资、知识产权中一项或多项的互联网数据，以及，对外担保、用水用电、股权质押、土地抵押及转让、重要股东质押中一项或多项的企业第三方数据。