[发明专利]一种风险账户的确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种风险账户的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测账户的账户特征；

将所述账户特征输入识别模型中，得到所述识别模型的识别结果；所述识别模型利用黑样本的样本特征和白样本的样本特征训练得到，所述黑样本和所述白样本是利用过滤规则过滤得到的，所述黑样本的样本特征和所述白样本的样本特征是采用全排列算法排序后筛选确定的；

根据所述识别结果确定所述待检测账户是否为风险账户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述黑样本和所述白样本是采用如下方式确定的：

获取初始样本的账户流水信息，所述初始样本包括已确定的风险账户和非风险账户；

将账户流水信息满足所述过滤规则的初始样本作为训练样本，所述训练样本中已确定的风险账户为黑样本，所述训练样本包括的非风险账户为白样本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述账户流水信息包括交易对象以及交易总金额，所述过滤规则为交易对象大于或者等于第一数量以及交易总金额大于或者等于第二数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别模型是采用如下方式得到的：

获取训练样本的样本特征和所述训练样本的样本标识，所述训练样本包括黑样本以及白样本；

基于模型建立算法，利用所述训练样本的样本特征和所述训练样本的样本建立识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本的样本特征，包括：

获取所述黑样本的账户信息以及所述白样本的账户信息；

从所述黑样本的账户信息提取得到所述黑样本的多个初始特征，从所述白样本的账户信息提取得到所述白样本的多个初始特征，所述黑样本的多个初始特征的特征类型和所述白样本的多个初始特征的特征类型相同；

利用全排列算法对所述多个特征类型进行排列组合，得到多个特征类型组合；

从所述多个特征类型组合中，选取所述黑样本的初始特征与所述白样本的初始特征之间的区别度最大的特征类型组合，作为目标特征类型组合；

将特征类型属于所述目标特征类型组合的黑样本的初始特征，以及特征类型属于所述目标特征类型组合的白样本的初始特征，确定为训练样本的样本特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别结果为风险分值，所述根据所述识别结果确定所述待检测账户是否为风险账户，包括：

若所述风险分值属于危险分值范围，则确定所述待检测账户为风险账户；

若所述风险分值不属于所述危险分值范围，则确定所述待检测账户为非风险账户。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若确定所述待检测账户为风险账户，获取所述待检测账户的账户信息；

向审批流程发送所述待检测账户的账户信息。

8.一种风险账户的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取待检测账户的账户特征；

识别单元，用于将所述账户特征输入识别模型中，得到所述识别模型的识别结果；所述识别模型利用黑样本的样本特征和白样本的样本特征训练得到，所述黑样本和所述白样本是利用过滤规则过滤得到的，所述黑样本的样本特征和所述白样本的样本特征是采用全排列算法排序后筛选确定的；

确定单元，用于根据所述识别结果确定所述待检测账户是否为风险账户。

9.一种风险账户的确定设备，其特征在于，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的风险账户的确定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1-7任一项所述的风险账户的确定方法。