[发明专利]一种风险账户的确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种应用于数据处理技术领域的风险账户的确定方法、装置、设备及存储介质，通过获取待检测账户的账户特征，并且将账户特征输入识别模型中，得到所述识别模型的识别结果，根据识别结果确定待检测账户是否为风险账户。其中，识别模型是利用黑样本的样本特征和白样本的样本特征训练得到的。利用过滤规则进行过滤，能够得到的较为合适的黑样本和白样本，避免将无关的数据作为黑样本或者白样本，提高黑样本和白样本的准确性。并且，黑样本的样本特征和白样本的样本特征是采用全排列算法排序后筛选确定的。如此能够利用更为有效的样本特征进行识别模型的训练。训练得到的识别模型能够较为准确地识别风险账户。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种风险账户的确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术以及人工智能等新兴技术的快速发展，部分犯罪分子利用新兴技术实现违法犯罪活动，使得违法犯罪活动呈现更高的欺骗性和隐蔽性。为了打击违法犯罪活动，会排查涉嫌违法犯罪活动的有风险的账户，以便及时阻断犯罪分子的交易。

目前，依靠传统的专家模型排查涉嫌违法犯罪活动的风险账户。但是，利用专家模型难以较为准确地确定风险账户。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种风险账户的确定方法、装置、设备及存储介质，能够较为准确地确定风险账户。

为解决上述问题，本申请提供的技术方案如下：

第一方面，本申请提供一种风险账户的确定方法，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。

在一种可能的实现方式中，所述黑样本和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。

在一种可能的实现方式中，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。

在一种可能的实现方式中，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。

在一种可能的实现方式中，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；