【技术实现步骤摘要】
风险评估方法、装置、服务器及可读存储介质
本专利技术涉及网络金融防控
，具体而言，涉及一种风险评估方法、装置、服务器及可读存储介质。
技术介绍
当前网络科技迅猛发展，网络欺诈风险也随之愈演愈烈，给国家和人民带来了巨大损失。许多银行及机构为应对日益猖獗的电信诈骗、网络欺诈等风险，建立了专门防范欺诈风险的侦测引擎，对交易风险进行识别及控制。该种风险侦测引擎主要是根据已知的风险案例，分析其交易特征并部署针对性的监控规则，从而识别该类风险交易，并拦截其后续发生。然而，传统风险防控方法主要基于已知风险的识别及管控后续交易。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种风险评估方法、装置、服务器及可读存储介质，能够提升未知风险的识别率。为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种风险评估方法，所述方法包括：确定出目标用户的多个风险因子，以获得所述目标用户的风险因子向量，其中，所述风险因子向量由所述多个风险因子组成；计算所述风险因子向量对应的第一风险评分，其中，所述第一风险评分表征所述风险因子向量中多个风险因子按照各自的权重值计算出...
【技术保护点】
1.一种风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：确定出目标用户的多个风险因子，以获得所述目标用户的风险因子向量，其中，所述风险因子向量由所述多个风险因子组成；计算所述风险因子向量对应的第一风险评分，其中，所述第一风险评分表征所述风险因子向量中多个风险因子按照各自的权重值计算出的评分；计算所述风险因子向量对应的第二风险评分，其中，所述第二风险评分表征所述风险因子向量中多个风险因子按照各自的支持度值计算出的评分；以所述第一风险评分和所述第二风险评分之和作为所述目标用户的目标风险评分。
【技术特征摘要】
1.一种风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：确定出目标用户的多个风险因子，以获得所述目标用户的风险因子向量，其中，所述风险因子向量由所述多个风险因子组成；计算所述风险因子向量对应的第一风险评分，其中，所述第一风险评分表征所述风险因子向量中多个风险因子按照各自的权重值计算出的评分；计算所述风险因子向量对应的第二风险评分，其中，所述第二风险评分表征所述风险因子向量中多个风险因子按照各自的支持度值计算出的评分；以所述第一风险评分和所述第二风险评分之和作为所述目标用户的目标风险评分。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述风险因子包括场景要素和风险要素，所述确定出目标用户的多个风险因子，以获得所述目标用户的风险因子向量的步骤，包括：依据目标用户的至少一个场景要素和多个风险要素，在预设的数据库中确定出所述目标用户的多个风险因子；以所述多个风险因子，生成所述风险因子向量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定出目标用户的多个风险因子，以获得所述目标用户的风险因子向量的步骤，还包括：在所述预设的数据库中，确定出所述目标用户所对应的历史风险因子向量；以所述历史风险因子向量更新所述风险因子向量。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述风险因子向量对应的第一风险评分的步骤，包括：在预设的数据库中，确定出所述目标用户所对应的风险因子权重向量，其中，所述风险因子权重向量为所述目标用户全部风险因子各自的权重值所构成的向量；以所述风险因子权重向量处理所述风险因子向量，生成所述第一风险评分。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述风险因子权重向量为多个训练历史数据在多元线性回归模型中计算获得；或由多个训练风险因子向量在BP神经网络模型中计算获得。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述风险因子向量对应的第二风险评分的步骤，包括：在预设的数据库中，依据所述风险因子向量包含的所有风险因子，确定出所述风险因子向量对应的第一支持度集和第二支持度集，其中，所述第一支持度集由所述风险因子向量确定出的第一风险因子频繁项集中所包含的所有第一风险因子频繁项各自所对应的支持度值组成，所述第二支持度集由所述风险因...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨利民，赵志松，朱敬根，王赟，宋亦非，王瑞，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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