[发明专利]一种实时识别公积金代缴贷款诈骗的系统、方法

权利要求书

1.一种实时识别公积金代缴贷款诈骗的系统，其特征在于，包括：客户端信息收集模块、数据查询系统模块、特征计算模块、模型系统模块、风控系统模块、决策系统模块和案调系统模块，以上模块组合形成一个闭环化的系统，其中：

客户端信息收集模块，用于采集用户填写信息及设备信息；

数据查询系统模块，基于客户端信息收集模块收集的客户主键信息进行三方数据源的查询汇总；

特征计算模块，基于数据查询系统查询的数据信息构建公积金代缴贷款诈骗的客户画像、企业画像，以及交叉验证画像，记样本特征集为，N表示构建的特征个数，并将数据流传输至模型系统模块；

模型系统模块，进行公积金贷款诈骗模型的实时运算，并将模型结果传输至风控系统；

风控系统模块，进行公积金代缴诈骗的策略运算和风险判断；

决策系统模块，进行用户请求的通过拒绝的实时决策，如果客户被标记为高风险客户，系统自动将该风险客户传输至案调系统模块进行案调调查和风险核实；

案调系统模块，接受到公积金代缴贷款诈骗的高风险客户后，系统自动出发给审批同学进行案件排查，核实风险之后，由系统将公积金代缴公司加入“公积金代缴公司黑名单”中。

2.根据权利要求1所述的一种实时识别公积金代缴贷款诈骗的系统，其特征在于，所述决策系统模块包括实时决策子模块和准实时对接案调系统子模块。

3.一种实时识别公积金代缴贷款诈骗的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：为保证公积金代缴贷款诈骗识别的准确率，用户在客户端进行授信申请时，客户端信息收集模块采集用户的工作单位、工作地址信息，在用户完成整个授信流程点击“提交”时，自动实时将客户的笔授信申请传输至金融机构；

步骤2：数据查询系统模块收到客户端信息收集模块发起的一笔授信申请请求，自动解析其中的客户主键信息，并通过API接口的方式跟内外部数据系统进行查询交互，其中内部的数据源系统包括代缴公司黑名单库，外部的数据源系统包括人行系统的公积金缴纳记录和企业信用查询系统的工商企业信息；

步骤3：特征计算系统模块基于数据查询系统模块查询的数据信息，构建公积金代缴贷款诈骗的客户画像、企业画像，以及交叉验证画像，并记样本特征集为，表示构建的特征个数；

步骤4：模型系统模块基于Adaboost和逻辑回归模型，构建公积金代缴诈骗识别模型，假设训练样本数据集中包含个元素，记作,其中表示第个样本的特征集，表示第个样本对应的目标变量，取值为0或1，，样本目标变量集为；

步骤5：风控系统模块接收到模型系统模块将输出的模型结果，并部署模型策略规则，给贷款申请的客户打标，并输出公积金代缴诈骗风险等级和风险备注，设置公积金代缴贷款诈骗识别策略：当时，，；当时，，；

步骤6：决策系统模块接到收风控系统模块输出的公积金代缴诈骗风险等级和风险备注，对客户的笔授信申请求进行实时判断决策，输出授信决策结果，并将该结果准实时同步至案调系统；

步骤7：案调系统接受到公积金笔授信申请代缴贷款诈骗的高风险客户信息后，系统自动出发给审批部门进行案件排查，核实风险之后，由系统将公积金代缴公司加入“公积金代缴公司黑名单”中。

4.根据权利要求3所述的一种实时识别公积金代缴贷款诈骗的方法，其特征在于，所述步骤2具体为：以用户填写的公司名称以及人行公积金缴费单位为主键，查询用户填写的工作单位和人行公积金缴费单位是否在代缴公司黑名单库中、查询工作单位和人行公积金缴费单位的人行系统的公积金缴纳记录和企业信用查询系统的工商企业信息。

5.根据权利要求4所述的一种实时识别公积金代缴贷款诈骗的方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤3.1：构建公积金代缴贷款诈骗客户画像，所述客户画像包括5个维度的内容：个人基础属性画像、个人行为属性画像、个人关联属性画像、个人公积金缴存画像和个人地域属性画像；

步骤3.2：构建公积金代缴贷款诈骗企业画像，所述企业画像包括企业资质画像、企业类型画像和企业状态画像；

步骤3.3：构建交叉验证画像，基于客户画像和企业画像，客户填写的信息和人行系统查询的公积金信息之间的信息比对构建交叉验证画像，所述交叉验证画像包括交叉验证时间画像和交叉验证地域画像。