[发明专利]一种群体欺诈识别方法和系统

说明书

本发明公开了一种群体欺诈识别方法和系统，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据保单信息的保单字段与预创建的点边关系图的节点和边之间的映射关系，将所述保单信息加载到所述点边关系图，生成相应的保单关系网络；根据设定的筛选条件，对所述保单关系网络的子网络进行风险级别的标注，得到所述子网络的标注结果，将归属于目标风险级别的子网络组合为群体欺诈网络；接收对目标保单的风险评估请求，根据所述风险评估请求的参数，计算所述目标保单与所述群体欺诈网络的关联度，根据所述关联度确定所述目标保单的欺诈风险。该实施方式能够实时、高效、完整的识别存在群体欺诈行为的保单，降低业务风险。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种群体欺诈识别方法和系统。

背景技术

近些年保险产品的出险率和赔付率逐步升高，以航班延误险(简称航延险)为例，其赔付率从2019年的8％提升到2021年的38％，升高了30个百分点。导致上述现象的一部分原因在于保险公司在承保、理赔等环节存在种种问题，造成保险欺诈行为频繁，因此为了降低业务风险，需识别保险欺诈行为并进行拦截。

保险欺诈的类型包括个体欺诈和群体欺诈，现有技术在识别群体欺诈时，是通过编写SQL语句的方式来构建群体欺诈网络，该方式代码繁琐、运行效率低且无法识别出完整的欺诈群体。另外，构建的群体欺诈网络，通常以黑名单的方式进行应用，该方式下只有用户再次购买保险产品时才会进行拦截，应用范围小，无法充分发挥群体欺诈网络的价值。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种群体欺诈识别方法和系统，该方法通过将保单信息加载到基于图数据库技术创建的点边关系图中，生成保单关系网络，进而对保单关系网络的子网络进行标注，以根据标注结果对目标保单进行实时欺诈风险分析，能够实时、高效、完整的识别存在群体欺诈行为的保单，降低业务风险。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种群体欺诈识别方法。

本发明实施例的一种群体欺诈识别方法，包括：根据保单信息的保单字段与预创建的点边关系图的节点和边之间的映射关系，将所述保单信息加载到所述点边关系图，生成相应的保单关系网络；根据设定的筛选条件，对所述保单关系网络的子网络进行风险级别的标注，得到所述子网络的标注结果，将归属于目标风险级别的子网络组合为群体欺诈网络；接收对目标保单的风险评估请求，根据所述风险评估请求的参数，计算所述目标保单与所述群体欺诈网络的关联度，根据所述关联度确定所述目标保单的欺诈风险。

可选地，所述将所述保单信息加载到所述点边关系图，包括：创建数据加载任务，其中，所述数据加载任务用于定义待加载文件和加载命令，所述待加载文件用于存储所述保单信息，所述加载命令用于为所述节点和所述边加载相应保单字段的字段数据；运行所述数据加载任务，以使得所述待加载文件的字段数据被加载到所述点边关系图的相应节点和相应边。

可选地，所述保单信息包括设定时间段内生成的多个保单的保单记录；所述生成相应的保单关系网络，包括：重复执行以下步骤，直至达到设定的结束条件：判断步骤：从多个当前社群中不重复的选择两个当前社群，判断所述两个当前社群的同一目标节点是否具有相同属性信息；其中，所述当前社群的初始值为加载有一个保单的保单记录的点边关系图；处理步骤：若是，则将所述两个当前社群合并为新社群，将所述新社群更新为所述当前社群，执行所述判断步骤；若否，则执行所述判断步骤。

可选地，所述方法还包括：对所述保单信息进行格式化处理，得到格式化信息；将所述格式化信息存储到所述待加载文件。

可选地，所述根据所述风险评估请求的参数，计算所述目标保单与所述群体欺诈网络的关联度，包括：根据所述风险评估请求的参数和所述节点的属性信息，在所述保单关系网络中查询相匹配的节点作为关键节点；判断所述关键节点是否属于所述群体欺诈网络的子网络，若是，则确定所述目标保单与所述群体欺诈网络相关联；若否，则确定所述目标保单与所述群体欺诈网络无关联。