[发明专利]基于知识图谱的电子卡风险预警方法及装置

说明书

本申请实施例提供一种基于知识图谱的电子卡风险预警方法及装置，可用于人工智能领域，所述方法包括：获取电子卡申请件信息，根据所述电子卡申请件信息以及各所述电子卡申请件信息之间的关联关系，构建初始状态图谱；根据预设模块度算法模型对所述初始状态图谱进行社区切割，并根据经过所述切割后得到的各个社区与预设团伙欺诈规则模型的匹配程度，确定各所述社区的金融风险等级，并对所述金融风险等级超过风险阈值的社区进行风险预警操作；本申请能够准确对电子卡团伙欺诈行为进行风险防控。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，也可用于金融风控，具体涉及一种基于知识图谱的电子卡风险预警方法及装置。

背景技术

随着欺诈手段迭代升级，高科技化趋势明显，欺诈方式的团伙性逐渐显露，易形成上中下游结构完整的黑色产业链。特别是在网络和电子渠道增多情况下，使用包装申请资料、伪造虚假邮寄地址和跨区域迁移等多种作案手法明显。

以信用卡申请为例，当前线上交易数量庞大，在使用关系型数据库的情况下，现有手段较难发现各类卡申请件之间的内在联系，计算量大且工作效率低，不易发现和挖掘团伙欺诈风险，进而无法在事前对用户行为进行欺诈行为风险防控。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种基于知识图谱的电子卡风险预警方法及装置，能够准确对电子卡团伙欺诈行为进行风险防控。

为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种基于知识图谱的电子卡风险预警方法，包括：

获取电子卡申请件信息，根据所述电子卡申请件信息以及各所述电子卡申请件信息之间的关联关系，构建初始状态图谱；

根据预设模块度算法模型对所述初始状态图谱进行社区切割，并根据经过所述切割后得到的各个社区与预设团伙欺诈规则模型的匹配程度，确定各所述社区的金融风险等级，并对所述金融风险等级超过风险阈值的社区进行风险预警操作。

进一步地，所述根据所述电子卡申请件信息以及各所述电子卡申请件信息之间的关联关系，构建初始状态图谱，包括：

根据预设图谱关联关系构建组件对所述电子卡申请件信息进行强关联关系精准匹配操作和弱关联关系匹配度运算操作，并根据所述精准匹配操作和所述匹配度运算操作的结果确定初始状态图谱的中介节点；

根据所述中介节点与对应的申请节点确定所述初始状态图谱的关系边，其中，所述电子卡申请件信息为所述始状态图谱的申请节点；

根据所述申请节点、所述中介节点以及所述关系边，构建得到所述初始状态图谱。

进一步地，所述根据预设图谱关联关系构建组件对所述电子卡申请件信息进行弱关联关系匹配度运算操作，包括：

根据预设标准地址数据库对所述电子卡申请件信息中的地址类信息进行地址模糊匹配运算，得到地址类信息弱关联关系匹配度；

对所述电子卡申请件信息中的非地址类信息进行数字字符两两匹配运算，得到非地址类信息弱关联关系匹配度。

进一步地，在所述根据预设模块度算法模型对所述初始状态图谱进行社区切割之后，包括：

根据预设模块度算法模型确定所述初始状态图谱的初始模块度；

依次将所述初始状态图谱中的各节点分配至各相邻节点的社区中直至分配前后的模块度变化值最大，得到所述初始状态图谱的各个社区。

进一步地，所述根据经过所述切割后得到的各个社区与预设团伙欺诈规则模型的匹配程度，确定各所述社区的风险等级，包括：