[发明专利]基于大数据和人工智能的信息欺诈识别方法及大数据系统

权利要求书

1.一种基于大数据和人工智能的信息欺诈识别方法，其特征在于，应用于大数据系统，所述大数据系统与多个数字化业务设备通信连接，所述方法包括：

获取所述数字化业务设备的待识别的欺诈事件大数据；

根据满足模型收敛要求的欺诈行为识别模型对所述待识别的欺诈事件大数据进行判别向量提取，得到多个欺诈评估类别的第一欺诈判别向量；各个第一欺诈判别向量中包括对应的预设欺诈意图；

对所述各个第一欺诈判别向量进行欺诈意图识别，得到所述待识别的欺诈事件大数据上目标欺诈触发数据对应的候选欺诈意图；

根据第一欺诈判别向量得到第一欺诈判别向量对应的第二欺诈判别向量，将第一欺诈判别向量与对应的第二欺诈判别向量进行向量权重融合，得到对应的第三欺诈判别向量；

根据所述候选欺诈意图对所述第三欺诈判别向量进行欺诈意图识别，得到所述待识别的欺诈事件大数据上目标欺诈触发数据对应的目标欺诈意图，并根据所述目标欺诈意图对所述数字化业务设备进行欺诈参考内容推送。

2.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的信息欺诈识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取示例欺诈事件大数据，将所述示例欺诈事件大数据输入初始的欺诈行为识别模型，所述示例欺诈事件大数据包括目标欺诈触发数据对应的示例欺诈意图；

对所述示例欺诈事件大数据进行判别向量提取，得到多个欺诈评估类别的第一示例判别向量，各个第一示例判别向量中包括对应的预设欺诈意图；

对所述各个第一示例判别向量进行欺诈意图识别，得到各个预设欺诈意图对应的第一识别欺诈意图，根据各个预设欺诈意图和示例欺诈意图之间的意图损失数据，从各个第一识别欺诈意图中确定第二识别欺诈意图；

根据第一示例判别向量得到第一示例判别向量对应的第二示例判别向量，将第一示例判别向量与对应的第二示例判别向量进行向量权重融合，得到对应的第三示例判别向量；

根据所述第二识别欺诈意图对所述第三示例判别向量进行欺诈意图识别，得到第二识别欺诈意图对应的第三识别欺诈意图；

根据所述第一识别欺诈意图和所述示例欺诈意图的意图损失数据、所述第三识别欺诈意图和所述示例欺诈意图的意图损失数据生成模型损失数据，根据所述模型损失数据优化所述欺诈行为识别模型的模型参数配置数据，直至满足模型收敛条件，得到目标欺诈行为识别模型。

3.根据权利要求2所述的基于大数据和人工智能的信息欺诈识别方法，其特征在于，所述对所述各个第一示例判别向量进行欺诈意图识别，得到各个预设欺诈意图对应的第一识别欺诈意图，根据各个预设欺诈意图和示例欺诈意图之间的意图损失数据，从各个第一识别欺诈意图中确定第二识别欺诈意图，包括：

分别对各个第一示例判别向量进行欺诈意图识别，得到各个第一示例判别向量分别对应的第一识别差异数据序列；所述第一识别差异数据序列包括第一示例判别向量上各个预设欺诈意图分别对应的第一识别差异数据；

根据预设欺诈意图和对应的第一识别差异数据得到对应的第一识别欺诈意图；

在当前第一示例判别向量中，根据各个预设欺诈意图和示例欺诈意图之间的意图匹配度，从各个预设欺诈意图中确定参考预设欺诈意图，将所述参考预设欺诈意图对应的第一识别欺诈意图作为所述当前第一示例判别向量对应的候选识别欺诈意图；

根据各个第一示例判别向量分别对应的候选识别欺诈意图得到所述第二识别欺诈意图。

4.根据权利要求2所述的基于大数据和人工智能的信息欺诈识别方法，其特征在于，所述多个欺诈评估类别的第一示例判别向量为按欺诈评估类别的评估级别排列的第一示例判别向量；

所述根据第一示例判别向量得到第一示例判别向量对应的第二示例判别向量，包括：

将当前第一示例判别向量的欺诈评估类别衍生为所述当前第一示例判别向量对应的衍生评估级别的欺诈评估类别，将衍生后的当前第一示例判别向量作为与所述衍生后的当前第一示例判别向量的欺诈评估类别相同的第一示例判别向量所对应的第二示例判别向量。