【技术实现步骤摘要】
基于图像背景识别的用户聚集识别方法及系统
[0001]本专利技术涉及反欺诈识别
,具体而言,涉及一种基于图像背景识别的用户聚集识别方法及系统。
技术介绍
[0002]在反欺诈识别过程中,当前通常仅对目标用户发起的业务申请请求本身的请求数据内容的特征进行识别,这种方式的准确性较低,没有考虑到用户在同一地理空间的聚集维度,往往会存在漏检情况发生。
技术实现思路
[0003]为了至少克服现有技术中的上述不足,本专利技术的目的在于提供一种基于图像背景识别的用户聚集识别方法及系统。
[0004]第一方面,本专利技术提供一种基于图像背景识别的用户聚集识别方法,应用于基于图像背景识别的用户聚集识别系统,所述方法包括:获取在业务申请和业务支用过程中采集的身份核验图片数据集;对所述身份核验图片数据集进行分析,判断同一地理空间中是否存在进行业务申请和业务支用的聚集用户;当确定同一地理空间中存在进行业务申请和业务支用的聚集用户时,对所述同一地理空间的业务申请和业务支用过程进行拦截。
[0005]第二方面,本专利技术实施例还提供一种基于图像背景识别的用户聚集识别系统,所述基于图像背景识别的用户聚集识别系统包括处理器和机器可读存储介质,所述机器可读存储介质中存储有机器可执行指令,所述机器可执行指令由所述处理器加载并执行以实现前述的基于图像背景识别的用户聚集识别方法。
[0006]依据上述任意一个方面,通过获取在业务申请和业务支用过程中采集的身份核验图片数据集,对所述身份核验图片数据集进行分析,判断 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像背景识别的用户聚集识别方法,其特征在于,应用于基于图像背景识别的用户聚集识别系统,所述方法包括:获取在业务申请和业务支用过程中采集的身份核验图片数据集;对所述身份核验图片数据集进行分析,判断同一地理空间中是否存在进行业务申请和业务支用的聚集用户;当确定同一地理空间中存在进行业务申请和业务支用的聚集用户时,对所述同一地理空间的业务申请和业务支用过程进行拦截。2.根据权利要求1所述的基于图像背景识别的用户聚集识别方法,其特征在于,所述对所述身份核验图片数据集进行分析,判断同一地理空间中是否存在进行业务申请和业务支用的聚集用户的步骤,包括:对所述身份核验图片数据集进行分析,获取每个地理空间对应的每个目标用户;针对每个地理空间,判断该地理空间中是否存在预设数量以上的目标用户同时进行过业务申请和业务支用;如果该地理空间中存在预设数量以上的目标用户同时进行过业务申请和业务支用,则确定地理空间中存在进行业务申请和业务支用的聚集用户。3.根据权利要求1所述的基于图像背景识别的用户聚集识别方法,其特征在于,所述方法还包括:获取每个地理空间所对应的拦截行为日志数据;对所述拦截行为日志数据进行分析,获取拦截意图分布;基于所述拦截意图分布对对应的业务项目的风控策略进行优化;其中,所述基于所述拦截意图分布对对应的业务项目的风控策略进行优化的步骤,包括:确定所述拦截意图分布中每个拦截意图的拦截业务标签;根据所述拦截意图的拦截业务标签,在风控更新策略中进行索引确认,确定所述拦截意图的风控更新策略规则,并根据所述风控更新策略规则确定风控优化网络中的触发风控指令标签、执行风控指令标签以及触发风控节点与执行风控节点之间的关系属性;根据所述触发风控指令标签、所述执行风控指令标签以及所述关系属性,确定风控挖掘属性,并根据所述风控挖掘属性,从所述拦截意图中挖掘所述触发风控指令标签对应的触发风控节点,以及所述执行风控指令标签对应的执行风控节点;根据所述触发风控节点以及所述执行风控节点,对所述风控优化网络进行属性配置,并根据属性配置后的风控优化网络对对应的业务项目的风控策略进行优化;其中,所述确定拦截意图的拦截业务标签,包括:确定所述拦截意图的意图向量分布中是否存在设定关键意图向量,如果是,则根据设定关键意图向量与拦截意图标签之间的联系信息,确定所述拦截意图的拦截业务标签;如果否,则根据所述拦截意图中拦截摘要下的摘要关键标签,确定所述拦截意图的拦截业务标签。4.根据权利要求3所述的基于图像背景识别的用户聚集识别方法,其特征在于,所述风控更新策略规则包括静态风控策略规则以及动态风控策略规则;所述根据所述风控更新策略规则确定风控优化网络中的触发风控指令标签、执行风控
指令标签以及触发风控节点与执行风控节点之间的关系属性,包括:如果所述风控更新策略规则为静态风控策略规则,则将对应的设定关系属性作为所述关系属性,并根据所述关系属性确定所述触发风控指令标签以及所述执行风控指令标签;如果所述风控更新策略规则为动态风控策略规则,则将动态风控策略规则对应的拦截意图输入至关系属性预测网络中,得到所述关系属性预测网络生成的所述关系属性,并根据所述关系属性确定所述触发风控指令标签以及所述执行风控指令标签;其中,所述关系属性预测网络是根据示例拦截意图以及所述示例拦截意图的关系属性训练得到的。5.根据权利要求1所述的基于图像背景识别的用户聚集识别方法,其特征在于,所述方法还包括:获取同一地理空间中存在的进行业务申请和业务支用的聚集用户的异常欺诈行为,并获取所述聚集用户的历史业务操作行为大数据,对所述历史业务操作行为大数据进行分析,获取与所述异常欺诈行为关联的目标业务行为活动数据;生成所述目标业务行为活动数据对应的行为活动关系网络,获取所述行为活动关系网络关联的共享行为活动、所述共享行为活动关联的过往行为活动会话数据和所述共享行为活动关联的共享标注数据,所述共享标注数据依据所述行为活动关系网络在所述共享行为活动中的共享状态数据获得;基于频繁项挖掘模型,依据所述过往行为活动会话数据和所述共享标注数据的关联性数据,分别执行第一循环次数的频繁项挖掘,获得所述共享行为活动关联的第一频繁项挖掘变量;依据所述第一频繁项挖掘变量相关的融合挖掘变量,分别执行所述第一循环次数的变量衍生,获得所述共享行为活动关联的第二频繁项挖掘变量;对所述第二频繁项挖掘变量进行融合,获得所述共享行为活动关联的频繁项挖掘数据,所述频繁项挖掘数据代表所述共享行为活动中每个行为活动数据的目标频繁项标签,每个行为活动数据的目标频繁项标签代表所述每个行为活动数据的高频触发信息;依据所述频繁项挖掘数据,在所述共享行为活动中对所述行为活动关系网络进行特征添加,获得所述行为活动关系网络在所述共享行为活动中的关键特征片段,并汇总所述关键特征片段后得到所述目标业务行为活动数据中的关键特征信息,将所述关键特征信息与所述异常欺诈行为进行绑定后,依据绑定后的所述关键特征信息与所述异常欺诈行为对预设人工智能模型进行训练,获得训练后的异常欺诈行为识别模型。6.根据权利要求5所述的基于图像背景识别的用户聚集识别方法,其特征在于,所述基于频繁项挖掘模型,依据所述过往行为活动会话数据和所述共享标注数据,获取所述共享行为活动关联的频繁项挖掘数据之后,所述方法还包括:基于欺诈挖掘价值评估模型,依据所述过往行为活动会话数据和所述频繁项挖掘数据,获取目标欺诈挖掘价值数据;其中,所述欺诈挖掘价值评估模型...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘畅,余新士,席炎,
申请(专利权)人:杭银消费金融股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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