[发明专利]基于机器学习的反欺诈模型建模方法和反欺诈监控方法在审
| 申请号： | 201810722677.4 | 申请日： | 2018-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN109035003A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 肖尊雷;赵钢;庞闪闪;刘婷婷;康丽娜;李翠静 | 申请（专利权）人： | 北京玖富普惠信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06N99/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京正理专利代理有限公司 11257 | 代理人： | 付生辉 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的反欺诈模型建模方法和反欺诈监控方法，所述基于机器学习的反欺诈模型建模方法包括：从数据库中提取建模所需的样本数据，并对每个样本数据进行标签化处理；从数据库中匹配每个样本数据的关联信息，结合标签化处理结果建立基于用户的多维度征信数据，对征信数据进行数据处理并划分为训练集数据和测试集数据；利用训练集数据训练并调整反欺诈模型的参数；利用测试集数据测试反欺诈模型，获得测试集数据为欺诈用户的欺诈概率值；利用获得的欺诈概率值与对应的实际样本情况进行比对，根据比对结果判断所述反欺诈模型的稳定性并制定反欺诈统计阈值。本方法通过标签处理和有监督的机器学习，能够有效降低欺诈风险。 | ||
| 搜索关键词： | 欺诈 测试集数据 基于机器 模型建模 样本数据 训练集数据 标签化 数据库 比对结果 标签处理 关联信息 机器学习 数据处理 多维度 监控 比对 概率 建模 匹配 学习 样本 测试 统计 监督 制定 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的反欺诈模型建模方法，其特征在于，包括：从数据库中提取建模所需的样本数据，并对每个所述样本数据进行标签化处理；从数据库中匹配每个所述样本数据的关联信息，结合所述标签化处理结果建立基于用户的多维度征信数据，对所述征信数据进行数据处理并划分为训练集数据和测试集数据；利用所述训练集数据训练并调整所述反欺诈模型的参数；利用所述测试集数据测试所述反欺诈模型，获得所述测试集数据是欺诈用户的欺诈概率值，利用获得的所述欺诈概率值与对应的实际样本情况进行比对，根据比对结果判断所述反欺诈模型的稳定性并制定反欺诈统计阈值。
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