风险对象的识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品制造方法及图纸

本公开提供了一种风险对象的识别方法，可以应用于大数据领域。该风险对象的识别方法包括：获取待识别对象发送的业务请求；确定业务请求的业务类型和与待识别对象关联的业务数据；以业务数据为数据基础，生成与业务类型对应的风险识别模型；以及通过风险识别模型，对待识别对象进行风险识别。本公开还提供了一种风险对象的识别装置、设备、存储介质和程序产品。品。品。

【技术实现步骤摘要】
风险对象的识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品


[0001]本公开涉及大数据领域，具体地涉及一种风险对象的识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

技术介绍

[0002]对处于交易状态的账户进行风险监控是保证账户财产安全的重要举措。但由于目前的风险管控系统通常存在功能过于单一，内置模型不够丰富，新增模型的成本高的问题，这使得原有的风险管控系统在面对不管更新的业务流程时，无法对账户进行全流程监控分析。
[0003]此外，账户的数据信息通常分散在多个系统中，风险管控系统对异构系统的不兼容性会导致数据信息无法实现共享，使得管控效果不理想。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本公开提供了风险对象的识别方法、装置、设备、介质和程序产品。
[0005]根据本公开的第一个方面，提供了一种风险对象的识别方法，包括：获取待识别对象发送的业务请求；确定所述业务请求的业务类型和与所述待识别对象关联的业务数据；以所述业务数据为数据基础，生成与所述业务类型对应的风险识别模型；以及通过所述风险识别模型，对所述待识别对象进行风险识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险对象的识别方法，包括：获取待识别对象发送的业务请求；确定所述业务请求的业务类型和与所述待识别对象关联的业务数据；以所述业务数据为数据基础，生成与所述业务类型对应的风险识别模型；以及通过所述风险识别模型，对所述待识别对象进行风险识别。2.根据权利要求1所述的识别方法，其中，所述方法还包括：获取多个系统组件的全量数据；根据所述全量数据生成贴源数据层；对所述贴源数据层的数据进行数据质量分析，得到明细数据层；以及对所述明细数据层的数据进行业务类型分析，得到服务数据层，所述服务数据层用于生成所述风险识别模型。3.根据权利要求2所述的识别方法，其中，所述以所述业务数据为数据基础，生成与所述业务类型对应的风险识别模型，包括：从所述服务数据层获取与所述业务数据对应的数据单元；根据所述业务类型和所述数据单元，生成所述风险识别模型。4.根据权利要求2所述的识别方法，其中，所述业务数据包括与所述业务请求相关的交易对象，所述以所述业务数据为数据基础，生成与所述业务类型对应的风险识别模型，包括：获取所述交易对象的历史数据，所述历史数据包括所述交易对象与所述待识别对象的第一历史交易数据和所述交易对象与第三方对象的第二历史交易数据；从所述服务数据层获取数据单元，所述数据单元包括与所述第一历史交易数据相关的第一数据单元、与第二历史交易数据相关的第二数据单元和与所述第三方对象相关的第三数据单元；以及根据所述业务类型、所述第一数据单元、所述第二数据单元和所述第三数据单元，生成所述风险识别模型。5.根据权利要求2所述的识别方法，其中，所述根据所述全量数据生成贴源数据层，包括：将所述全量数据汇集到贴源数据层，所述汇集方式包括文件导入、...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝振，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：