一种风险防控处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种风险防控处理方法、装置及设备，所述方法包括：基于目标业务的当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，生成所述目标业务的目标风险防控模型；对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估；如果所述目标风险防控模型满足预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新。

【技术实现步骤摘要】
一种风险防控处理方法、装置及设备
本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种风险防控处理方法、装置及设备。
技术介绍
随着网络技和终端技术的日益普遍，网络交易中存在的风险也越来越多，尽管网路交易等业务系统中存在风险防控规则，但是，网络交易风险并没有因此而降低，业务系统中的风险防控仍然面临巨大的挑战。业务系统中通常会具有一套基于风险数据的风险防控体系，当前，风险防控模型的训练是通过训练样本数据来实现的，而训练样本数据是基于离线数据库清洗的T+1历史数据，由于该历史数据在时间上是滞后的，这样会到导致基于该历史数据训练出来的风险防控模型不能很好的对突变的风险进行防控。另外，目前离线训练出来的风险防控模型需要部署到生产环境中，此时，需要手工进行风险防控模型的部署、需要手工对风险防控模型进行Beta测试、需要手工对风险防控模型进行灰度验证、需要通过人工的方式在灰度验证阶段对风险防控模型的新老模型进行效果评估等，直到最终发布上线。上述处理过程会导致大量的人力资源和物力资源被浪费，而且还需要消耗大量的时间，在当前风险攻防节奏逐渐加快的情况下，以上述历史数据训练模型的方式已无法满足用户需求，因此，在风险防控领域，需要一种时效性更高、响应更及时的解决方案。
技术实现思路
本说明书实施例的目的是提供一种风险防控处理方法、装置及设备，以提供一种时效性更高、响应更及时的风险防控处理解决方案。为实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：本说明书实施例提供的一种风险防控处理方法，所述方法包括：基于目标业务的当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，生成所述目标业务的目标风险防控模型；对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估；如果所述目标风险防控模型满足预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新。可选地，所述对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估，包括：对所述目标风险防控模型进行Beta测试，并在Beta测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估；或者，对所述目标风险防控模型进行灰度验证，并在灰度验证的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估。可选地，所述对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估，包括：对所述目标风险防控模型进行Beta测试，并在Beta测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行第一稳定性评估；如果所述目标风险防控模型通过所述第一稳定性评估，则对所述目标风险防控模型进行灰度验证，并在灰度验证的过程中，对所述目标风险防控模型进行第二稳定性评估。可选地，所述如果所述目标风险防控模型通过预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新，包括：如果所述目标风险防控模型的群体稳定性指标满足预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新。可选地，所述群体稳定性指标通过以下公式确定，其中，PSI为群体稳定性指标，A为实际占比，E为预期占比，n>1的整数。可选地，所述对所述目标风险防控模型进行第一稳定性评估，包括：计算所述目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的第一PSI值；如果所述第一PSI值不大于预定的第一阈值，则所述目标风险防控模型通过所述第一稳定性评估；所述对所述目标风险防控模型进行灰度验证，并在灰度验证的过程中，对所述目标风险防控模型进行第二稳定性评估，包括：分别对所述目标风险防控模型执行多个不同预定比例的灰度验证，并在每次灰度验证后，计算所述目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的PSI值，直到多个不同预定比例的灰度验证执行完成，或者，多个不同预定比例的灰度验证中的任一预定比例的灰度验证未通过。可选地，所述分别对所述目标风险防控模型执行多个不同预定比例的灰度验证，并在每次灰度验证后，计算所述目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的PSI值，直到多个不同预定比例的灰度验证执行完成，包括：对所述目标风险防控模型执行第一预定比例的灰度验证；计算进行第一预定比例的灰度验证后的目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的第二PSI值；如果所述第二PSI值不大于预定的第二阈值，则对所述目标风险防控模型执行进行第二预定比例的灰度验证；计算进行第二预定比例的灰度验证后的目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的第三PSI值；如果所述第三PSI值不大于预定的第三阈值，则对所述目标风险防控模型执行进行第三预定比例的灰度验证；计算进行第三预定比例的灰度验证后的目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的第四PSI值；如果所述第四PSI值不大于预定的第四阈值，则确定所述目标风险防控模型满足预定的稳定性评估条件。可选地，所述第一预定比例为10％，所述第二预定比例为50％，所述第三预定比例为80％。可选地，所述第三阈值和所述第四阈值分别与所述第二阈值相等。可选地，所述方法还包括：获取当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，并从离线数据库中获取历史样本数据；所述基于目标业务的当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，生成所述目标业务的目标风险防控模型，包括：将所述历史样本数据、所述识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及所述特征变量数据作为训练数据，对所述目标风险防控模型进行训练，得到训练后的目标风险防控模型。可选地，所述对所述目标风险防控模型进行上线测试，包括：对所述目标风险防控模型和所述当前风险防控模型进行比对评估；如果比对评估的结果为所述目标风险防控模型优于所述当前风险防控模型，则对所述目标风险防控模型进行上线测试。本说明书实施例提供的一种风险防控处理装置，所述装置包括：模型生成模块，用于基于目标业务的当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，生成所述目标业务的目标风险防控模型；评估模块，用于对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估；模型更新模块，用于如果所述目标风险防控模型满足预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新。可选地，所述评估模块，用于对所述目标风险防控模型进行Beta测试，并在Beta测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估；或者，对所述目标风险防控模型进行灰度验证，并在灰度验证的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估。可选地，所述评估模块，包括：第一评估单元，用于对所述目标风险防控模型进行Beta测试，并在Beta测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行第一稳定性评估；第二评估单元，用于如果所述目标风险防控模型通过所述第一稳定性评估，则对所述目标风险防控模型进行灰度验证，并在灰度验证的过程中，对所述目标风险防控模型进行第二稳定性评估。可选地，所述模型更新模块，用于如果所述目标风险本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风险防控处理方法，所述方法包括：基于目标业务的当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，生成所述目标业务的目标风险防控模型；对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估；如果所述目标风险防控模型满足预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新。

【技术特征摘要】
1.一种风险防控处理方法，所述方法包括：基于目标业务的当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，生成所述目标业务的目标风险防控模型；对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估；如果所述目标风险防控模型满足预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新。2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估，包括：对所述目标风险防控模型进行Beta测试，并在Beta测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估；或者，对所述目标风险防控模型进行灰度验证，并在灰度验证的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估。3.根据权利要求1所述的方法，所述对所述目标风险防控模型进行上线测试，并在上线测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行稳定性评估，包括：对所述目标风险防控模型进行Beta测试，并在Beta测试的过程中，对所述目标风险防控模型进行第一稳定性评估；如果所述目标风险防控模型通过所述第一稳定性评估，则对所述目标风险防控模型进行灰度验证，并在灰度验证的过程中，对所述目标风险防控模型进行第二稳定性评估。4.根据权利要求1所述的方法，所述如果所述目标风险防控模型通过预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新，包括：如果所述目标风险防控模型的群体稳定性指标满足预定的稳定性评估条件，则使用所述目标风险防控模型对所述当前风险防控模型进行更新。5.根据权利要求4所述的方法，所述群体稳定性指标通过以下公式确定，其中，PSI为群体稳定性指标，A为实际占比，E为预期占比，n>1的整数。6.根据权利要求5所述的方法，所述对所述目标风险防控模型进行第一稳定性评估，包括：计算所述目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的第一PSI值；如果所述第一PSI值不大于预定的第一阈值，则所述目标风险防控模型通过所述第一稳定性评估；所述对所述目标风险防控模型进行灰度验证，并在灰度验证的过程中，对所述目标风险防控模型进行第二稳定性评估，包括：分别对所述目标风险防控模型执行多个不同预定比例的灰度验证，并在每次灰度验证后，计算所述目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的PSI值，直到多个不同预定比例的灰度验证执行完成，或者，多个不同预定比例的灰度验证中的任一预定比例的灰度验证未通过。7.根据权利要求6所述的方法，所述分别对所述目标风险防控模型执行多个不同预定比例的灰度验证，并在每次灰度验证后，计算所述目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的PSI值，直到多个不同预定比例的灰度验证执行完成，包括：对所述目标风险防控模型执行第一预定比例的灰度验证；计算进行第一预定比例的灰度验证后的目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的第二PSI值；如果所述第二PSI值不大于预定的第二阈值，则对所述目标风险防控模型执行进行第二预定比例的灰度验证；计算进行第二预定比例的灰度验证后的目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的第三PSI值；如果所述第三PSI值不大于预定的第三阈值，则对所述目标风险防控模型执行进行第三预定比例的灰度验证；计算进行第三预定比例的灰度验证后的目标风险防控模型和所述当前风险防控模型的第四PSI值；如果所述第四PSI值不大于预定的第四阈值，则确定所述目标风险防控模型满足预定的稳定性评估条件。8.根据权利要求7所述的方法，所述第一预定比例为10％，所述第二预定比例为50％，所述第三预定比例为80％。9.根据权利要求8所述的方法，所述第三阈值和所述第四阈值分别与所述第二阈值相等。10.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：获取当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，并从离线数据库中获取历史样本数据；所述基于目标业务的当前风险防控模型识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及当前风险防控模型在风险识别过程中产生的特征变量数据，生成所述目标业务的目标风险防控模型，包括：将所述历史样本数据、所述识别的风险交易数据和无交易风险数据，以及所述特征变量数据作为训练数据，对所述目标风险防控模型进行训练，得到训练后的目标风险防控模型。11.根据权利要求1所述的方法，所述对所述目标风险防控模型进行上线测试，包括：对所述目标风险防控模型和所述当前风险防控模型进行比对评估；如果比对评估的结果为所述目标风险防控模型优于所述当前风险防控模型，则对所述目标风险...

【专利技术属性】
技术研发人员：邬浩艳，张华，朱传群，沈涛，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY