一种电子银行线上反欺诈方法及系统技术方案

本申请提供了一种电子银行线上反欺诈方法及系统，其中，该方法包括获取操作请求、特征数据和操作类型；根据所述操作类型调用对应的第一算法对所述特征数据进行计算，得到第一概率值，所述第一概率值表征所述操作请求属于欺诈操作的概率；调用第二算法对预设操作请求的所述第一概率值进行计算，得到第二概率值；如果所述第二概率值高于预设阈值，拦截所述操作请求；并且分别根据不同操作类型的特征数据进行算法模型的训练。根据不同操作类型进行欺诈概率计算和算法模型训练，一方面解决电子银行业务本身操作流程复杂性和多样性的问题；另一方面解决对于提升新的欺诈模式和欺诈用户识别率的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种电子银行线上反欺诈方法及系统
本申请涉及计算机信息
，尤其是涉及一种电子银行线上反欺诈方法及系统。
技术介绍
互联网的快速发展以及智能终端的普及，使得人们在使用电子银行办理查询余额、转账、购物支付、理财等业务时获得了极大的便捷，便捷的同时，在利益的驱使下也滋生了大量的黑产军团。调查显示，网络犯罪日益复杂并向不同行业渗透，每年给全球带来高达4450亿美元的经济损失。在国内，网络诈骗的黑色产业链规模超过1100亿元，从业人员超过160万人。据中国互联网协会发布的数据显示，63.4％的网民通话记录、网上购物记录等信息遭泄露；78.2％的网民个人身份信息曾被泄露。单个诈骗金额不断攀升，其欺诈行为已从单一个体行为，发展成为一个组织严密、专业分工明确的黑色产业链条，为银行发展网络金融业务带来了严峻挑战。目前业内的电子银行反欺诈系统防控策略一般使用两种实现方案：一是基于专家规则的方法，简称专家法，结合专家的理论和经验事先设定好风控规则，计算借款人是否存在欺诈风险的分数或概率，从而实现对业务活动或交易过程中的风险事件进行筛选、甄别和管理；二是采用机器学习模型对业务全流程的风险特征进行机器学本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子银行线上反欺诈方法，其特征在于，包括如下步骤：获取模块获取操作请求、操作请求对应的特征数据和操作请求对应的操作类型；第一计算模块根据所述操作类型调用对应的第一算法对所述特征数据进行计算，得到第一概率值，所述第一概率值表征所述操作请求属于欺诈操作的概率；第二计算模块获取预设操作请求的所述第一概率值，调用第二算法对所述第一概率值进行加权计算，得到第二概率值；评估模块评估所述第二概率值高于预设阈值时，发起对所述操作请求的拦截；所述评估模块将所述拦截的操作请求对应的用户的历史操作请求、对应的第一概率值和第二概率值以及所述历史操作请求对应的历史特征数据写入数据库；所述获取模块定时获取所述数据...

【技术特征摘要】
1.一种电子银行线上反欺诈方法，其特征在于，包括如下步骤：获取模块获取操作请求、操作请求对应的特征数据和操作请求对应的操作类型；第一计算模块根据所述操作类型调用对应的第一算法对所述特征数据进行计算，得到第一概率值，所述第一概率值表征所述操作请求属于欺诈操作的概率；第二计算模块获取预设操作请求的所述第一概率值，调用第二算法对所述第一概率值进行加权计算，得到第二概率值；评估模块评估所述第二概率值高于预设阈值时，发起对所述操作请求的拦截；所述评估模块将所述拦截的操作请求对应的用户的历史操作请求、对应的第一概率值和第二概率值以及所述历史操作请求对应的历史特征数据写入数据库；所述获取模块定时获取所述数据库；所述第一计算模块和所述第二计算模块根据所述数据库进行算法模型训练，得到第一参数和第二参数，利用所述第一参数和第二参数更新所述第一算法和第二算法。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更新第一算法和所述更新第二算法之前，更新模块评估使用更新后的第一算法和更新后的第二算法的所述方法的质量，如果所述质量符合要求，则进行所述更新第一算法和所述更新第二算法的操作。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述操作类型包括基础操作和业务操作；所述基础操作包括注册或登录；所述业务操作包括转账、缴费或消费。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，包括如下步骤：如果所述操作类型为基础操作，所述获取模块记录所述基础操作对应的第一特征数据；如果所述操作类型为业务操作，所述获取模块获取所述业务操作对应的第二特征数据，将所述第二特征数据和所述第一特征数据发送给第一计算模块；第一计算模块分别调用对应的第一算法对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行计算，分别得到所述基础操作对应的第三概率值和所述业务操作对应的第四概率值；第二计算模块调用第二算法对所述第三概率值和所述第四概率值进行加权计算，得到所述第二概率值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括如下步骤：所述第一计算模块根据所述历史操作请求的操作类型对所述历史特征数据进行分类，得到基础操作对应的特征数据和业务操作对应的特征数据，调用对应的第一算法根据所述基础操作对应的特征数据、业务操作对应的特征数据和对应的第一概率值进行算法模型训练，得到所述第一参数，利用所述第一参数更新第一算法；所述第二计算模块根据所述数据库调用所述第二算法进行算法模型训练，得到所述第二参数，利用所述第二参数更新第二算法。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，包括如下步骤：进行所述算法模型训练时，在所述基础操作对应的所述第二算法参数计算过程中和所述业务操对应的所述第二算法参数计算过程中加入不同的权重参数。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括如下步骤：所述更新模块评估使用更...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭豪，孙善萍，康晓中，蔡准，孙悦，郭晓鹏，
申请(专利权)人：北京芯盾时代科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11