确定用户欺诈行为的方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种确定用户欺诈行为的方法、装置、存储介质及电子设备，以避免由于用户个人信息有限或者用户个人信息的真实性较低而导致的欺诈行为判断不准确的问题，提高确定用户欺诈行为的准确性。该方法包括：确定监测到多个异常业务事件，所述多个异常业务事件分别为满足预设业务规则的业务事件，所述预设业务规则至少是根据业务类型、业务申请方式、业务区域、以及业务申请的用户类型而设定的；对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息；根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为。

Methods, devices, storage media and electronic devices for determining user fraud

【技术实现步骤摘要】
确定用户欺诈行为的方法、装置、存储介质及电子设备
本公开涉及计算机
，具体地，涉及一种确定用户欺诈行为的方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
目前，应用平台(例如网贷平台、网上保险平台、网购平台等)对于用户的业务申请，通常需要判断用户是否存在欺诈行为。相关技术中，应用平台可以根据用户填写的个人信息判断用户是否存在欺诈行为。但是，在实际应用中，一方面，照顾到用户体验，要求用户填写的信息很少，因此难以获取到丰富的用户个人信息用于判断用户欺诈行为。另一方面，用户可以从网上获取各种教程和中介的帮助来包装个人信息，因此难以保证用户填写的个人信息的真实性。另外，应用平台还可以针对用户的个人信息从外部匹配该用户的个人信息，比如通过用户的手机号和身份证号去匹配外部数据，从而根据从外部获取到的信息判断用户是否存在欺诈行为。此种方式增加了获取用户信息的成本，并且获取到的用户信息仍然有限，从而无法较好地判断用户是否存在欺诈行为。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种确定用户欺诈行为的方法、装置、存储介质及电子设备，以更好地判断用户是否存在欺诈行为。为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种确定用户欺诈行为的方法，包括：确定监测到多个异常业务事件，所述多个异常业务事件分别为满足预设业务规则的业务事件，所述预设业务规则至少是根据业务类型、业务申请方式、业务区域、以及业务申请的用户类型而设定的；对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息；根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为。可选地，在确定监测到多个异常业务事件之后，所述方法还包括：确定所述多个异常业务事件对应的目标业务终端；向所述目标业务终端发送用于表征业务异常的提示信息。可选地，对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息，包括：对所述多个异常业务事件中每个异常业务事件分别关联的用户进行分析，确定不同用户分别关联的所有异常业务事件信息；根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为，包括：根据用户关联的所有异常业务事件，按照贝叶斯概率计算所述用户的业务欺诈或业务违约的概率；若所述业务欺诈或业务违约的概率达到预设概率，则确定所述用户存在欺诈行为；若所述业务欺诈或业务违约的概率未达到所述预设概率，则确定所述用户不存在欺诈行为。可选地，对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息，包括：对所述多个异常业务事件中每个异常业务事件分别关联的用户的用户信息进行分析，确定每个用户的用户信息之间的相似度；根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为，包括：若所述每个用户的用户信息之间的相似度达到第一预设相似度，则分别确定所述每个用户存在业务欺诈行为；若所述每个用户的用户信息之间的相似度未达到所述第一预设相似度，则分别确定所述每个用户不存在业务欺诈行为。可选地，在分别确定所述每个用户存在业务欺诈行为之后，所述方法还包括：根据所述多个异常业务事件，生成异常业务网络；若新用户触发的业务事件与所述异常业务网络中的任一异常业务事件之间的相似度达到第二预设相似度，则确定所述新用户存在欺诈行为。可选地，所述预设业务规则包括以下至少一者：第一预设时间段内的业务量达到预设业务量；用户的当前信用评分与所述用户的历史信用评分之间的差异超过预设评分阈值；第二预设时间段内同一业务区域内出现同类型的多个用户；第三预设时间段内用户的设备信息之间的相似度达到第三预设相似度；第四预设时间段内用户的IP地址之间的相似度达到第四预设相似度；第五预设时间段内用户的信用记录与所述用户的历史信用记录不同。可选地，所述方法还包括：监测与业务相关的环境因素；所述对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息，包括：结合所述环境因素对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息。第二方面，本公开还提供一种确定用户欺诈行为的装置，所述装置包括：第一确定模块，用于确定监测到多个异常业务事件，所述多个异常业务事件分别为满足预设业务规则的业务事件，所述预设业务规则至少是根据业务类型、业务申请方式、业务区域、以及业务申请的用户类型而设定的；第二确定模块，用于对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息；第三确定模块，用于根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为。第三方面，本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。第四方面，本公开还提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面中任一项所述方法的步骤。通过上述技术方案，可以监测异常业务事件，如果确定监测到多个异常业务事件，则可以对该多个异常业务事件进行分析，确定多个异常业务事件的用户关联信息，然后根据用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为。通过此种方式，从异常业务事件分析用户是否存在欺诈行为，而不仅是通过用户的个人信息分析用户是否存在欺诈行为，可以避免由于用户个人信息有限或者用户个人信息的真实性较低而导致的欺诈行为判断不准确的问题，提高确定用户欺诈行为的准确性。本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种业务审批方法的实施场景示意图；图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种确定用户欺诈行为的方法的流程图；图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种确定用户欺诈行为的方法中异常业务网络的示意图；图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种确定用户欺诈行为的装置的框图；图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。目前，应用平台(例如网贷平台、网上保险平台、网购平台等)对于用户的业务申请，通常需要判断用户是否存在欺诈行为。相关技术中，应用平台可以根据用户填写的个人信息判断用户是否存在欺诈行为。但是，在实际应用中，一方面，照顾到用户体验，要求用户填写的信息很少，因此难以获取到丰富的用户个人信息用于判断用户欺诈行为。另一方面，用户可以从网上获取各种教程和中介的帮助来包装个人信息，因此难以保证用户填写的个人信息的真实性。另外，应用平台还可以针对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定用户欺诈行为的方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定监测到多个异常业务事件，所述多个异常业务事件分别为满足预设业务规则的业务事件，所述预设业务规则至少是根据业务类型、业务申请方式、业务区域、以及业务申请的用户类型而设定的；/n对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息；/n根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种确定用户欺诈行为的方法，其特征在于，所述方法包括：
确定监测到多个异常业务事件，所述多个异常业务事件分别为满足预设业务规则的业务事件，所述预设业务规则至少是根据业务类型、业务申请方式、业务区域、以及业务申请的用户类型而设定的；
对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息；
根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定监测到多个异常业务事件之后，所述方法还包括：
确定所述多个异常业务事件对应的目标业务终端；
向所述目标业务终端发送用于表征业务异常的提示信息。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息，包括：
对所述多个异常业务事件中每个异常业务事件分别关联的用户进行分析，确定不同用户分别关联的所有异常业务事件信息；
根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为，包括：
根据用户关联的所有异常业务事件，按照贝叶斯概率计算所述用户的业务欺诈或业务违约的概率；
若所述业务欺诈或业务违约的概率达到预设概率，则确定所述用户存在欺诈行为；
若所述业务欺诈或业务违约的概率未达到所述预设概率，则确定所述用户不存在欺诈行为。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对所述多个异常业务事件进行分析，确定所述多个异常业务事件的用户关联信息，包括：
对所述多个异常业务事件中每个异常业务事件分别关联的用户的用户信息进行分析，确定每个用户的用户信息之间的相似度；
根据所述用户关联信息，确定用户是否存在欺诈行为，包括：
若所述每个用户的用户信息之间的相似度达到第一预设相似度，则分别确定所述每个用户存在业务欺诈行为；
若所述每个用户的用户信息之间的相似度未达到所述第一预设相似度，则分别确定所述每个用户不存在业务欺诈行为。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在分别确定所述每个用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄梦康，周立勇，谢炘业，
申请(专利权)人：深圳中兴飞贷金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44