信息处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，可以应用于人工智能领域和大数据领域。该方法包括：获取待评价用户的信用卡申请信息；以及，利用信息评价模型处理信用卡申请信息，得到针对用户的评价结果，其中，评价结果用于表征用户存在欺诈行为的可能性，信息评价模型是基于第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息训练生成的，其中，第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息是由第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息进行降维处理后得到的。

【技术实现步骤摘要】
信息处理方法、装置、电子设备及存储介质
本公开实施例涉及计算机
，更具体地，涉及一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，在金融领域，随着欺诈方式升级和翻新速度较快，以及，精准化和高科技化趋势愈加显著，欺诈形势也愈加严峻，尤其是信用卡申请领域。针对信用卡申请，存在使用虚假申请资料和跨地区迁移等欺诈方式。当前信用卡申请业务的受理大部分已由线下转移到线上。相应的，相关技术中，采用基于大量实时在线数据的方式进行欺诈行为的判别。在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题：采用相关技术进行欺诈行为判别的准确率不高。
技术实现思路
有鉴于此，本公开实施例提供了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。本公开实施例的一个方面提供了一种信息处理方法，该方法包括：获取待评价用户的信用卡申请信息；以及，利用信息评价模型处理上述信用卡申请信息，得到针对上述用户的评价结果，其中，上述评价结果用于表征上述用户存在欺诈行为的可能性，上述信息评价模型是基于第一特征维度的样本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息处理方法，包括：/n获取待评价用户的信用卡申请信息；以及/n利用信息评价模型处理所述信用卡申请信息，得到针对所述用户的评价结果，其中，所述评价结果用于表征所述用户存在欺诈行为的可能性，所述信息评价模型是基于第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息训练生成的，其中，所述第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息是由第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息进行降维处理后得到的。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，包括：
获取待评价用户的信用卡申请信息；以及
利用信息评价模型处理所述信用卡申请信息，得到针对所述用户的评价结果，其中，所述评价结果用于表征所述用户存在欺诈行为的可能性，所述信息评价模型是基于第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息训练生成的，其中，所述第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息是由第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息进行降维处理后得到的。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息是由第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息进行降维处理后得到的，包括：
获取历史样本集，其中，所述历史样本集包括所述第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息；以及
利用降维算法处理所述第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息，得到所述第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述降维算法包括以下至少之一：主成分分析算法、线性判别式分析算法、多维尺度分析算法、等距映射算法、局部线性嵌入算法和拉普拉斯特征映射算法。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述历史样本集还包括所述样本用户的真实标签信息，其中，所述真实标签信息包括存在欺诈行为标签和不存在欺诈行为标签；
所述利用降维算法处理所述第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息，得到所述第一特征维度的样本用户的信用卡申请信息，包括：
从所述第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息中确定与每类所述真实标签信息对应的密度中心点，其中，所述密度中心点为当以所述密度中心点为中心时，在距所述中心的预设范围内包括的所述第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息的个数最多的第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息；
确定两类所述真实标签信息的密度中心点之间的测地距离；
根据预设距离放大系数和两类所述真实标签信息的密度中心点之间的测地距离，确定两类所述真实标签信息的密度中心点之间的放大距离；
根据所述放大距离确定每两个所述第二特征维度的样本用户的信用卡申请信息之间的测地距离；以及
利用多维尺度分析算法处理各个所述测地距离，得到所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李香元，罗琦山，李兴柯，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11