【技术实现步骤摘要】
一种用于信贷的反欺诈方法、装置、系统和记录介质
本专利技术属于数据处理
，具体涉及用于商业、金融等目的的数据处理系统和方法，特别是用于信贷的反欺诈方法、装置、系统和记录介质。
技术介绍
通过互联网申请贷款的信贷模式已得到长足发展。然而，相比于传统的信贷模式，网上申请贷款在带给人们便利性同时，也给信贷业务部门带来了欺诈骗贷风险的增加。如果不能很好的进行欺诈行为的识别和处理，将会给互联网金融平台带来了难以估量的损失。为了降低信贷风险，可以直接利用现有的信用评分模型对信贷申请人进行评分，根据评分来量化借贷申请人的信用风险或还款能力。但是，这对于专门通过欺诈手段来进行骗贷等操作的人来说，可能起不到实际作用，因为他们可能通过伪造或屏蔽数据等方式来获得较高的信用评分。同此，为了进行有效的反欺诈，现有技术通过建立专门的反欺诈模型对信贷申请人进行欺诈评分，但是，由于欺诈行为发生的概率较少，数据量不足，因此目前的反欺诈模型基于的数据较为单一，通常缺少大量的样本数据来进行模型的优化，这使得当前的反欺诈方法不能准确、高效地进行欺诈人的识别，导致用户的体验性较差。
技术实现思路
本专利...
【技术保护点】
1.一种用于信贷的反欺诈方法，包括如下步骤：获取信贷用户数据并建立基于标签的反欺诈评分模型；根据所述信贷用户数据以及信贷用户的关联人信息，获取信贷用户关联人数据；将所述信贷用户数据和信贷用户关联人数据制作成标签后输入所述反欺诈评分模型，获得信贷用户的欺诈评分，并根据该欺诈评分采取相应的反欺诈措施。
【技术特征摘要】
1.一种用于信贷的反欺诈方法，包括如下步骤：获取信贷用户数据并建立基于标签的反欺诈评分模型；根据所述信贷用户数据以及信贷用户的关联人信息，获取信贷用户关联人数据；将所述信贷用户数据和信贷用户关联人数据制作成标签后输入所述反欺诈评分模型，获得信贷用户的欺诈评分，并根据该欺诈评分采取相应的反欺诈措施。2.如权利要求1所述的用于信贷的反欺诈方法，其特征在于：还包括对所述反欺诈评分模型训练的步骤，训练样本包括信贷用户数据和信贷用户关联人数据。3.如权利要求1所述的用于信贷的反欺诈方法，其特征在于：所述信贷用户关联人数据包括关联人个体数据。4.如权利要求1所述的用于信贷的反欺诈方法，其特征在于：所述信贷用户关联人数据包括关联人统计数据。5.如权利要求4所述的用于信贷的反欺诈方法，其特征在于：所述关联人统计数据包括以下数据的至少一种：关联人人数、有拒贷记录的关联人人数、有拒贷记录的关联人占比、有逾期记录的关联人人数、有逾期记录的关联人占比、有催收记录的关联人人数、有催收记录的关联人占比。6.一种用于信贷的反欺诈装置，包括：信贷用户数据获取模块，用于获取信贷用户数据；信贷用户关联人数据获取模块，用于根据所述信贷用户数据以及信贷用户的关联人信息，获取信贷用户关联人数据；欺诈评分计算模块，用于建立基于标签的反欺诈评...
【专利技术属性】
技术研发人员：代守磊，苏绥绥，常富洋，
申请(专利权)人：北京淇瑀信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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