一种欺诈风险节点的挖掘方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种欺诈风险节点的挖掘方法、装置、设备及存储介质，本方案根据企业数据建立企业图谱，依照已知的黑名单对企业图谱中的节点进行筛选，将不属于黑名单中的节点进行中介中心性计算，将中介中心性大于预设值的作为复杂节点，并进行欺诈风险分析，若存在则添加至黑名单中，得到目标黑名单，实现对存在欺诈风险的节点的挖掘。能够全面的对所有节点进行分析，通过采用中介中心性的计算，对节点进行分类筛选，从而只对存在欺诈风险可能的节点采用各种方法具体分析，在保证全面性的同时，极大的提高了对欺诈风险节点挖掘的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种欺诈风险节点的挖掘方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种欺诈风险节点的挖掘方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
欺诈风险是消费金融业务中存在的主要风险之一，它是指信贷客户完全不具备还款意愿一类的风险，很多金融机构的坏账都是由欺诈产生。因此，需要构建有效的风险控制体系，贷前反欺诈环节是帮助金融机构过滤劣质用户，筛除欺诈人员的第一道风控环节。传统的反欺诈风险方法主要是基于通过SDK采集的个人行为数据、利用爬虫等技术爬取的消费和通信数据以及来源于第三方机构的用户数据，使用逻辑回归、随机森林、神经网络等机器学习方法构建评分模型，定量评估新进客户的欺诈风险。在如今的大数据时代，通过对海量数据的整合，建立的反欺诈系统为金融机构的风控打开了一扇天窗。但是，欺诈风险目前日益呈现产业链化的特征，围绕着欺诈的实施，形成了专业的技术开发产业，比如虚拟模拟资料，账单造假等；身份信用包装和虚假身份提供产业，比如到农村收一些大爷大妈的身份证等；业务漏洞发现和欺诈方法传授产业，而且从事这些产业的人都具有较高的智商，他们会各种试探金融机构的反欺诈规则，然后利用前两种产业提供的技术、资料实施欺诈。这种团伙欺诈有时不容易被侦测，使用人工智能算法识别可能产生漏网之鱼，而人工筛查则进程十分缓慢。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种欺诈风险节点的挖掘方法、装置、设备及存储介质。一种欺诈风险节点的挖掘方法，所述方法包括：接收企业数据，根据所述企业数据建立企业图谱，所述企业图谱由多个企业族群构成，每个企业族群为图谱中的一个子图，图谱中包括节点和节点间的关系及权重，所述节点具体为企业和投资人；根据预知的黑名单，将属于所述黑名单的节点进行标注；根据所述企业图谱，计算不属于黑名单的节点的中介中心性，将中介中心性大于预设值的节点作为复杂节点；基于所述企业数据，对所述复杂节点进行特征分析，判断是否存在欺诈风险；当判断为存在欺诈风险时，将所述复杂节点纳入所述黑名单中，得到更新后的目标黑名单。在其中一个实施例中，所述根据所述企业图谱，计算不属于黑名单的节点的中介中心性，将中介中心性大于预设值的节点作为复杂节点步骤之后，还包括：将中介中心性小于预设值的节点作为普通节点；将所述普通节点进行输出并存档为正常名单。在其中一个实施例中，所述基于所述企业数据，对所述复杂节点进行特征分析，判断是否存在欺诈风险步骤之后，还包括：当判断结果为不存在欺诈风险时，将所述复杂节点进行输出并存档为正常名单。在其中一个实施例中，所述当判断为存在欺诈风险时，将所述复杂节点纳入所述黑名单中，得到更新后的目标黑名单步骤之后，还包括：将属于目标黑名单中的复杂节点所在的族群作为目标族群，并对所述目标族群进行特征分析，判断是否存在欺诈风险；当所述目标族群存在欺诈风险时，所述目标族群为欺诈风险族群，并存储为族群黑名单。在其中一个实施例中，所述当判断为存在欺诈风险时，将所述复杂节点纳入所述黑名单中，得到更新后的目标黑名单步骤之后，还包括：根据新的企业数据，更新所述企业图谱，得到更新后的目标企业图谱；基于所述目标企业图谱，计算所述目标企业图谱中新节点与欺诈风险族群的关联关系，得到所述新节点的欺诈倾向值。一种欺诈风险节点的挖掘装置，包括图谱建立模块、节点标注模块、介性计算模块、特征分析模块和黑名单更新模块，其中：所述图谱建立模块用于，接收企业数据，根据所述企业数据建立企业图谱，所述企业图谱由多个子图谱构成，每个子图谱则为一个族群，子图谱中包括节点和节点间的关系及权重，所述节点具体为企业和投资人；所述节点标注模块用于，根据预知的黑名单，将属于所述黑名单的节点进行标注；所述介性计算模块用于，根据所述企业图谱，计算不属于黑名单的节点的中介中心性，将中介中心性大于预设值的节点作为复杂节点；所述特征分析模块用于，基于所述企业数据，对所述复杂节点进行特征分析，判断是否存在欺诈风险；所述黑名单更新模块用于，当判断为存在欺诈风险时，将所述复杂节点纳入所述黑名单中，得到更新后的目标黑名单。在其中一个实施例中，所述装置还包括族群风险模块，具体包括族群分析单元和名单建立单元，其中：所述族群分析单元用于，将属于目标黑名单中的复杂节点所在的族群作为目标族群，并对所述目标族群进行特征分析，判断是否存在欺诈风险；所述名单建立单元还用于，当所述目标族群存在欺诈风险时，所述目标族群为欺诈风险族群，并存储为族群黑名单。在其中一个实施例中，所述装置还包括欺诈倾向计算模块，具体包括图片更新单元和欺诈倾向计算单元，其中：所述图片更新单元用于，根据新的企业数据，更新所述企业图谱，得到更新后的目标企业图谱；所述欺诈倾向计算单元用于，基于所述目标企业图谱，计算所述目标企业图谱中新节点与欺诈风险族群的关联关系，得到所述新节点的欺诈倾向值。一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述各个实施例中所述的一种欺诈风险节点的挖掘方法的步骤。一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的一种欺诈风险节点的挖掘方法的步骤。上述一种欺诈风险节点的挖掘方法、装置、设备及存储介质，通过根据企业数据建立企业图谱，依照已知的黑名单对企业图谱中的节点进行筛选，将不属于黑名单中的节点进行中介中心性计算，将中介中心性大于预设值的作为复杂节点，并进行欺诈风险分析，若存在则添加至黑名单中，得到目标黑名单，实现对存在欺诈风险的节点的挖掘，同时根据复杂节点所在族群进行欺诈风险评估，实现对存在欺诈风险的族群的挖掘。能够全面的对所有节点进行分析，通过采用中介中心性的计算，对节点进行分类筛选，从而只对存在欺诈风险可能的节点采用各种方法具体分析，在保证全面性的同时，极大的提高了对欺诈风险节点挖掘的效率。附图说明图1为一个实施例中一种欺诈风险节点的挖掘方法的应用场景图；图2为一个实施例中一种欺诈风险节点的挖掘方法的流程示意图；图3为一个实施例中一种欺诈风险节点的挖掘装置的结构框图；图4是一个实施例中设备的内部结构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术做进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本申请提供的一种欺诈风险节点的挖掘方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端1则是本方法所实施的场所，终端1可以服务器2进行网络交互，其中，终端1接收来自服务器2的企业数据，最终得到的目标企业的目标风险程度，是可以通过网络传输至服务器2中，同样的，本方案实施场所也可以是通过服务器的形式，这里只是一种场景，并不限于本场景。其中，终端1可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器2可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。首先，通过SDK可以实时采集用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种欺诈风险节点的挖掘方法，其特征在于，包括：/n接收企业数据，根据所述企业数据建立企业图谱，所述企业图谱由多个企业族群构成，每个企业族群为图谱中的一个子图，图谱中包括节点和节点间的关系及权重，所述节点具体为企业和投资人；/n根据预知的黑名单，将属于所述黑名单的节点进行标注；/n根据所述企业图谱，计算不属于黑名单的节点的中介中心性，将中介中心性大于预设值的节点作为复杂节点；/n基于所述企业数据，对所述复杂节点进行特征分析，判断是否存在欺诈风险；/n当判断为存在欺诈风险时，将所述复杂节点纳入所述黑名单中，得到更新后的目标黑名单。/n

【技术特征摘要】
1.一种欺诈风险节点的挖掘方法，其特征在于，包括：
接收企业数据，根据所述企业数据建立企业图谱，所述企业图谱由多个企业族群构成，每个企业族群为图谱中的一个子图，图谱中包括节点和节点间的关系及权重，所述节点具体为企业和投资人；
根据预知的黑名单，将属于所述黑名单的节点进行标注；
根据所述企业图谱，计算不属于黑名单的节点的中介中心性，将中介中心性大于预设值的节点作为复杂节点；
基于所述企业数据，对所述复杂节点进行特征分析，判断是否存在欺诈风险；
当判断为存在欺诈风险时，将所述复杂节点纳入所述黑名单中，得到更新后的目标黑名单。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述企业图谱，计算不属于黑名单的节点的中介中心性，将中介中心性大于预设值的节点作为复杂节点步骤之后，还包括：
将中介中心性小于预设值的节点作为普通节点；
将所述普通节点进行输出并存档为正常名单。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述企业数据，对所述复杂节点进行特征分析，判断是否存在欺诈风险步骤之后，还包括：
当判断结果为不存在欺诈风险时，将所述复杂节点进行输出并存档为正常名单。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当判断为存在欺诈风险时，将所述复杂节点纳入所述黑名单中，得到更新后的目标黑名单步骤之后，还包括：
将属于目标黑名单中的复杂节点所在的族群作为目标族群，并对所述目标族群进行特征分析，判断是否存在欺诈风险；
当所述目标族群存在欺诈风险时，所述目标族群为欺诈风险族群，并存储为族群黑名单。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当判断为存在欺诈风险时，将所述复杂节点纳入所述黑名单中，得到更新后的目标黑名单步骤之后，还包括：
根据新的企业数据，更新所述企业图谱，得到更新后的目标企业图谱；
基于所述目标企业图谱，计算所述目标企业图谱中新节点与欺诈风险族群的关联关系，得到所述新节点的欺诈倾向值。


6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：何浪，郭亚萌，张炫，
申请(专利权)人：撼地数智重庆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50