目标数据库构建方法、目标申请人识别方法及装置、系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开提供一种目标数据库构建方法、目标申请人识别方法及装置、系统，该目标数据库构建方法具体为：首先基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱，然后基于预设的疑似团伙特征对申请人关系图谱进行切分以获得若干团伙图谱，接着根据每一团伙谱图中申请人之间的相似度判断贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙，最后基于所有目标恶意贷款团伙的团伙特征构建目标数据库，该方法能基于当前的全量贷款申请人构建包括所有目标恶意贷款团伙的团伙特征的数据库，其通过关系图谱的方式，直接针对可能存在欺诈的团伙特征及节点切分出贷款团伙并进一步验证确认，从而缩短识别团伙的时间，识别效率较高。

【技术实现步骤摘要】
目标数据库构建方法、目标申请人识别方法及装置、系统
本专利技术涉及数据处理领域，特别涉及一种目标数据库构建方法、目标申请人识别方法及装置、系统。
技术介绍
随着互联网金融的发展，很多机构贷款可以完全通过线上进行贷款申请和审批，造成许多贷款恶意申请贷款，拿到额度后立即失联，给金融机构带来了极大损失，如何识别恶意贷款成为了各家金融机构面临的问题。当前技术中，贷款的识别主要分为两个步骤，首先是找出疑似的贷款团伙，通常是使用一定的条件直接在申请人信息数据表中进行探查，找出具有一定共性且表现可疑的申请人，作为疑似的贷款团伙。其次，在找出疑似的团伙名单后，需要对名单进行验证，此步骤通常由人工进行手动检查，根据名单中申请人一些地址信息，进一步判断是否为聚集的申请人，从而来判断这批申请人是否为有组织的贷款团伙。在找出疑似的贷款团伙时，传统的数据表结构需要在全量数据上进行搜索和探查，往往搜索效率极其低下，并且占用大量的资源，且随着数据量的增加，搜索时长将不断增加，造成资源浪费。并且，在对疑似名单进行验证时，人工验证的工作非常繁琐、成本较高，且容易有错漏。因此，需要寻求一种能快速、准确识别贷款团伙并形成数据库的方法，基于该数据库能有效判断贷款申请人是否属于贷款团伙。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种目标数据库构建方法、目标申请人识别方法及装置、系统，该方法能基于全量贷款申请人构建包括所有恶意贷款团伙的团伙特征的数据库，其构建过程准确、高效，且能有效用于对新贷款申请人是否为恶意贷款团伙的判断。本专利技术提供的技术方案如下：第一方面，提供一种目标数据库构建方法，所述方法至少包括如下步骤：基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱；基于预设的疑似团伙特征对所述申请人关系图谱进行切分以获得若干团伙图谱，所述团伙图谱对应于包括若干满足所述疑似团伙特征的申请人的贷款团伙；根据每一所述团伙谱图中申请人之间的相似度判断所述贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙；基于所有所述目标恶意贷款团伙的团伙特征构建目标数据库。在一种实施方式中，所述基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱，包括如下子步骤：提取当前全量贷款申请人的申请人信息；根据所述申请人信息获取任意两个申请人之间的关联关系；以所述申请人为目标节点，所述申请人之间的关联关系为所述目标节点之间的目标关系构建申请人关系图谱。在一种实施方式中，所述基于预设的疑似团伙特征对所述申请人关系图谱进行切分以获得团伙图谱，所述团伙图谱对应于包括若干满足所述疑似团伙特征的申请人的贷款团伙，包括如下子步骤：在所述申请人关系图谱中提取符合同一预设的疑似团伙特征的若干目标关系及其对应的若干目标节点；以每一所述疑似团伙特征所对应的若干目标节点为单位对所述申请人关系图谱逐层切分以形成若干团伙图谱。在一种实施方式中，所述根据每一所述团伙谱图中申请人之间的相似度判断所述贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙，包括如下子步骤：提取每一所述团伙谱图中每一申请人的若干目标特征，所述目标特征包括申请人信息中除所述目标关系之外的其余特征；计算每一所述贷款团伙中所有申请人之间的每一目标特征之间的相似度；当任一所述目标特征的相似度符合预设相似度阈值和/或所述目标特征符合一定阈值时，判定所述贷款团伙为目标恶意贷款团伙。在一种实施方式中，所述目标特征包括结构化数据和非结构化数据中的至少一种；所述结构化数据包括申请地区、申请地址、IP地址、申请设备、密码及申请页面停留时长中的至少一种；所述非结构化数据包括录入人脸、录入语音、视频背景、音频背景中的至少一种。在一种实施方式中，所述基于所有所述目标恶意贷款团伙构建目标数据库，包括如下子步骤：对每一所述目标恶意贷款团伙进行团伙特征标注；基于每一所述目标恶意贷款团伙的团伙特征构建目标数据库。第二方面，提供一种基于所述目标数据库构建方法的目标申请人识别方法，包括如下步骤：获取当前贷款申请人的当前申请信息；将所述当前申请信息与所述目标数据库中的每一目标恶意贷款团伙的团伙特征按照预设的匹配规则进行匹配；当所述当前申请信息与所述目标恶意贷款团伙的团伙特征匹配，则判定所述当前贷款申请人为目标申请人。第三方面，提供一种目标数据库构建装置，所述装置包括：第一构建模块，用于基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱；切分模块，用于基于预设的疑似团伙特征对所述申请人关系图谱进行切分以获得若干团伙图谱，所述团伙图谱对应于包括若干满足所述疑似团伙特征的申请人的贷款团伙；判断模块，用于根据每一所述团伙谱图中申请人之间的相似度判断所述贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙；第二构建模块，用于基于所有所述目标恶意贷款团伙的团伙特征构建目标数据库。第四方面，提供一种目标申请人识别装置，所述装置至少包括：获取模块，用于获取当前贷款申请人的当前申请信息；匹配模块，用于将所述当前申请信息与所述目标数据库中的每一目标恶意贷款团伙的团伙特征按照预设的匹配规则进行匹配；判定模块，用于当所述当前申请信息与所述目标恶意贷款团伙的团伙特征匹配，则判定所述当前贷款申请人为目标申请人。第五方面，提供一种计算机系统，包括：一个或多个处理器；以及与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令，所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行如下操作：基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱；基于预设的疑似团伙特征对所述申请人关系图谱进行切分以获得若干团伙图谱，所述团伙图谱对应于包括若干满足所述疑似团伙特征的申请人的贷款团伙；根据每一所述团伙谱图中申请人之间的相似度判断所述贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙；基于所有所述目标恶意贷款团伙的团伙特征构建目标数据库。本专利技术相比现有技术而言的有益效果在于：本专利技术提供一种目标数据库构建方法、目标申请人识别方法及装置、系统，该目标数据库构建方法具体为：首先基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱，然后基于预设的疑似团伙特征对申请人关系图谱进行切分以获得若干团伙图谱，接着根据每一团伙谱图中申请人之间的相似度判断贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙，最后基于所有目标恶意贷款团伙的团伙特征构建目标数据库，该方法能基于当前的全量贷款申请人构建包括所有目标恶意贷款团伙的团伙特征的数据库，其通过关系图谱的方式，直接针对可能存在欺诈的团伙特征及节点切分出贷款团伙并进一步验证确认，从而缩短识别团伙的时间，识别效率较高；另外，在对贷款团伙进行验证时，充分利用了结构化数据及非结构化数据相结合的方式，采用机器学习的方式对相关数据进行自动处理，避免人工核对，进一步提高目标恶意团伙的验证效率；再者，本实施例还提出一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标数据库构建方法，其特征在于，所述方法至少包括如下步骤：/n基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱；/n基于预设的疑似团伙特征对所述申请人关系图谱进行切分以获得若干团伙图谱，所述团伙图谱对应于包括若干满足所述团伙特征的申请人的贷款团伙；/n根据每一所述团伙谱图中申请人之间的相似度判断所述贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙；/n基于所有所述目标恶意贷款团伙的团伙特征构建目标数据库。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标数据库构建方法，其特征在于，所述方法至少包括如下步骤：
基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱；
基于预设的疑似团伙特征对所述申请人关系图谱进行切分以获得若干团伙图谱，所述团伙图谱对应于包括若干满足所述团伙特征的申请人的贷款团伙；
根据每一所述团伙谱图中申请人之间的相似度判断所述贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙；
基于所有所述目标恶意贷款团伙的团伙特征构建目标数据库。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前全量贷款申请人及相应的申请人信息构建申请人关系图谱，包括如下子步骤：
提取当前全量贷款申请人的申请人信息；
根据所述申请人信息获取任意两个申请人之间的关联关系；
以所述申请人为目标节点，所述申请人之间的关联关系为所述目标节点之间的目标关系构建申请人关系图谱。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设的疑似团伙特征对所述申请人关系图谱进行切分以获得团伙图谱，所述团伙图谱对应于包括若干满足所述团伙特征的申请人的贷款团伙，包括如下子步骤：
在所述申请人关系图谱中提取符合同一预设的疑似团伙特征的若干目标关系及其对应的若干目标节点；
以每一所述疑似团伙特征所对应的若干目标节点为单位对所述申请人关系图谱逐层切分以形成若干团伙图谱。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每一所述团伙谱图中申请人之间的相似度判断所述贷款团伙是否为目标恶意贷款团伙，包括如下子步骤：
提取每一所述团伙谱图中每一申请人的若干目标特征，所述目标特征包括申请人信息中除所述目标关系之外的其余特征；
计算每一所述贷款团伙中所有申请人之间的每一目标特征之间的相似度；
当任一所述目标特征的相似度符合预设相似度阈值和/或所述目标特征符合一定阈值时，判定所述贷款团伙为目标恶意贷款团伙。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标特征包括结构化数据和非结构化数据中的至少一种；
所述结构化数据包括申请地区、申请地址、IP地址、申请设备、密码及申请页面停留时长中的至少一种；
所述非结构化数据包括录入人脸、录入语音、视频背景、音频背景中的至少一种。


6.根据权利要求4所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄馨，李怡文，
申请(专利权)人：苏宁金融科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32