本公开涉及一种用户风险识别策略的分配方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取多个用户的用户信息，所述用户信息中包括基础数据和互动数据；基于社区发现算法确定所述多个用户中每一个用户所在社区的编号；基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签；基于所述用户群的标签为所述多个用户群分别分配用户风险识别策略。本公开涉及的用户风险识别策略的分配方法、装置，能够将用户划分为不同的风险客群，进而根据不同的风险客群结合不同处理方式，在控制合理的人力成本情况下，将更多的团案风险客户管控起来，避免与降低团队欺诈带来的损失。的损失。的损失。
【技术实现步骤摘要】
用户风险识别策略的分配方法、装置及电子设备
[0001]本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种用户风险识别策略的分配方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
[0002]金融风险防范是指金融市场主体在对相关分析的基础上运用一定的方法合规性地防范风险发生或规避风险以实现预期目标的行为。在当前的环境中，随着个人信贷需求的增加，涌现了越来越多的提供给个人用户的金融服务的公司，对于这些金融类的服务公司而言，提前预防用户个人的金融风险，是一个热门
[0003]传统金融机构对于用户的金融风险评估主要依据两种方式：一种是人为评估，主要依靠人类的历史经验进行评估，这种人工评判的方式一方面增加了人工成本和处理时间，而且具有滞后性；另一种是依据个人信用评分系统，现有技术中用户金融风险评估系统在进行用户金融风险评估时依赖于一些基础数据，得到用户的画像，进而为用户提供有针对性的服务。
[0004]随着金融服务平台的普及，越来越多的欺诈行为开始显现，金融服务平台面临着很多欺诈风险，包括借新还旧、中介、中介代办等具体分类，这类人伪装成用户后，往往会将用户信息伪装的很完美，仅仅从用户信息上是很难将这些人识别出来的，这种欺诈用户会导致金融机构在后续放款后造成巨大的坏账损失。
[0005]因此，需要一种新的用户风险识别策略的分配方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
[0006]在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0007]有鉴于此，本公开提供一种用户风险识别策略的分配方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够将用户划分为不同的风险客群，进而根据不同的风险客群结合直接管控、黑名单与人工审核排查的处理方式，在控制合理的人力成本情况下，将更多的团案风险客户管控起来，避免与降低团队欺诈带来的损失。
[0008]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0009]根据本公开的一方面，提出一种用户风险识别策略的分配方法，该方法包括：获取多个用户的用户信息，所述用户信息中包括基础数据和互动数据；基于社区发现算法确定所述多个用户中每一个用户所在社区的编号；基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签；基于所述用户群的标签为所述多个用户群分别分配用户风险识别策略。
[0010]可选地，还包括：基于所述风险识别策略依次确定所述多个用户群中每一个用户
的用户标签；基于所述用户的标签为所述每一个用户进行资源分配。
[0011]可选地，基于社区发现算法确定所述多个用户中每一个用户所在社区的编号，包括：基于所述互动数据构建社交关系网络，所述关系网络为有向关系网络；基于所述社交关系网络通过社区发现算法将所述多个用户分为多个社区；为所述多个社区和其对应的用户分配社区的编号。
[0012]可选地，基于社区发现算法确定所述多个用户中每一个用户所在社区的编号，还包括：基于所述多个社区和网页排名算法确定社区中每一个用户的影响力因子。
[0013]可选地，基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签，包括：基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息确定客户聚集性指标；基于所述客户聚集性指标和决策树算法将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签。
[0014]可选地，基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息确定客户聚集性指标，包括：基于所述社区的编号将多个用户分为多个用户组；基于用户组的用户数量和用户组中用户的用户信息确定客户聚集性指标。
[0015]可选地，基于所述客户聚集性指标和决策树算法将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签，包括：将所述客户聚集性指标划分为多个判别范围；为多个判别范围分别确定用户群的标签；基于所述多个判别范围和决策树算法将所述多个用户分为多个用户群并分配用户群的标签。
[0016]可选地，基于所述用户群的标签为所述多个用户群分别分配用户风险识别策略，还包括：在用户群的用户风险识别策略为高风险策略时，获取所述用户群中多个用户的影响力因子；在所述影响力因子高于阈值时，将所述影响力因子对应的用户进行人工审核。
[0017]可选地，基于所述风险识别策略依次确定所述多个用户群中每一个用户的用户标签，包括：基于所述风险识别策略确定用户群对应的风险识别模型；将用户的用户信息输入其用户群对应的所述风险识别模型中，得到用户风险值；基于所述用户风险值确定用户的用户标签。
[0018]可选地，还包括：在用户群的用户风险识别策略为高风险策略时，获取所述用户群中多个用户的用户信息；基于所述多个用户的用户信息进行综合审核，以确定是否存在团队欺诈风险。
[0019]根据本公开的一方面，提出一种用户风险识别策略的分配装置，该装置包括：信息模块，用于获取多个用户的用户信息，所述用户信息中包括基础数据和互动数据；社区模块，用于基于社区发现算法确定所述多个用户中每一个用户所在社区的编号；用户群模块，用于基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签；风险策略模块，用于基于所述用户群的标签为所述多个用户群分别分配用户风险识别策略。
[0020]可选地，还包括：标签模块，用于基于所述风险识别策略依次确定所述多个用户群中每一个用户的用户标签；资源模块，用于基于所述用户的标签为所述每一个用户进行资源分配。
[0021]可选地，所述社区模块，包括：网络单元，用于基于所述互动数据构建社交关系网络，所述关系网络为有向关系网络；社区单元，用于基于所述社交关系网络通过社区发现算
法将所述多个用户分为多个社区；编号单元，用于为所述多个社区和其对应的用户分配社区的编号。
[0022]可选地，所述社区模块，还包括：因子单元，用于基于所述多个社区和网页排名算法确定社区中每一个用户的影响力因子。
[0023]可选地，所述用户群模块，包括：指标单元，用于基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息确定客户聚集性指标；用户群单元，用于基于所述客户聚集性指标和决策树算法将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签。
[0024]可选地，所述指标单元，还用于基于所述社区的编号将多个用户分为多个用户组；基于用户组的用户数量和用户组中用户的用户信息确定客户聚集性指标。
[0025]可选地，所述用户群单元，还用于将所述客户聚集性指标划分为多个判别范围；为多个判别范围分别确定用户群的标签；基于所述多个判别范围和决策树算法将所述多个用户分为多个用户群并分配用户群的标签。
[0026]可选地，所述风险策略模块，还包括：审核单元，用于在本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户风险识别策略的分配方法，其特征在于，包括：获取多个用户的用户信息，所述用户信息中包括基础数据和互动数据；基于社区发现算法确定所述多个用户中每一个用户所在社区的编号；基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签；基于所述用户群的标签为所述多个用户群分别分配用户风险识别策略。2.如权利要求1所述的分配方法，其特征在于，还包括：基于所述风险识别策略依次确定所述多个用户群中每一个用户的用户标签；基于所述用户的标签为所述每一个用户进行资源分配。3.如权利要求1-2中任一所述的分配方法，其特征在于，基于社区发现算法确定所述多个用户中每一个用户所在社区的编号，包括：基于所述互动数据构建社交关系网络，所述关系网络为有向关系网络；基于所述社交关系网络通过社区发现算法将所述多个用户分为多个社区；为所述多个社区和其对应的用户分配社区的编号。4.如权利要求1-3中任一所述的分配方法，其特征在于，基于社区发现算法确定所述多个用户中每一个用户所在社区的编号，还包括：基于所述多个社区和网页排名算法确定社区中每一个用户的影响力因子。5.如权利要求1-4中任一所述的分配方法，其特征在于，基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户群的标签，包括：基于所述多个用户中每一个用户所在社区的编号和用户信息确定客户聚集性指标；基于所述客户聚集性指标和决策树算法将所述多个用户分为多个用户群，并确定所述多个用户...
【专利技术属性】
技术研发人员：马希龙，胡弘毅，
申请(专利权)人：上海淇玥信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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