风险标签处理方法、装置、风控方法、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种风险标签处理方法、装置、风控方法、设备及存储介质，包括：响应风险场景处理请求，获取风险模型对应的训练样本的特征矩阵及其训练样本标签；对训练样本的特征矩阵进行标签化重编码，生成标签化特征矩阵；对标签化特征矩阵进行标签重要度排序，根据排序结果提取多个重要标签；针对每个重要标签，获取重要标签多个历史周期下的真实特征数据，并利用风险模型对获取重要标签多个历史周期下的预测特征数据，基于每个重要标签的组合特征数据，利用最大风险回撤模型计算每个重要标签的风险度。本发明专利技术基于最大风险回撤算法，可以自动选定高风险的标签客群，并且可以定期、自动的生成高风险标签客群的监控SQL，进行监控部署。控部署。控部署。

【技术实现步骤摘要】
风险标签处理方法、装置、风控方法、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于风险识别与监测控制
，具体涉及一种风险标签处理方法、装置、风控方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着信息技术和互联网技术的快速发展，在线业务得到了快速的发展和广泛的应用，如支付业务、注册业务、营销业务、信用贷等。但是，随着在线业务的快速发展，经常会出现一些在线业务中的欺诈行为。因此，如何提高在线业务的安全性、对在线业务的风险进行控制得到了越来越多的关注和重视。在这种背景下，在线业务(风险场景)对应的风险模型也随之产生了：通过对待分析的业务场景对应的客群或用户进行用户画像，在数据库中建立各维度的客群标签，提取用户在多维度标签下的特征数据，据此形成数据样本对AI模型进行训练形成相应的风险评估模型。
[0003]在线业务风控领域的风险模型在上线后，往往需要对一些高风险的建模标签客群在新数据上的表现进行分析、预警和监控，以保证模型上线后的稳健性、有效性，即风险控制。实际操作的时候，具体判定哪些标签为风险标签，具体对哪些标签客群的人进行分析，往往都是业务本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险标签处理方法，其特征在于，所述方法包括：响应风险场景处理请求，所述风险场景处理请求包括：目标风险场景及其对应的风险模型；获取所述风险模型对应的训练样本的特征矩阵及其训练样本标签；对所述训练样本的特征矩阵进行标签化重编码，生成标签化特征矩阵；以及，基于所述训练样本标签，对所述标签化特征矩阵进行标签重要度排序；根据排序结果从所述标签化后特征矩阵中提取多个重要标签；针对每个所述重要标签，获取所述重要标签多个历史周期下的真实特征数据，并利用所述风险模型对获取所述重要标签多个历史周期下的预测特征数据，将所述重要标签在多个历史周期下的真实特征数据与预测特征数据进行组合，得到每个所述重要标签对应的组合特征数据；基于每个所述重要标签的组合特征数据，利用最大风险回撤模型计算每个所述重要标签的风险度。2.根据权利要求1所述的风险标签处理方法，其特征在于，所述基于所述训练数据标签，对所述训练数据特征矩阵进行标签化重编码，包括：针对训练数据特征矩阵X中的每个特征x
i
，判断x
i
是否为枚举值，若是，则一个枚举值是一个标签，若否，即x
i
是连续值，则通过密度分箱策略，将x
i
切分为若干标签，根据切分得到的若干标签对x
i
进行重编码；依次遍历训练数据特征矩阵X的所有特征，生成所述标签化特征矩阵。3.根据权利要求2所述的风险标签处理方法，其特征在于，所述基于所述训练样本标签，对所述标签化特征矩阵进行标签重要度排序，包括：采用XGBOOST模型，基于所述训练样本标签，对所述标签化特征矩阵的标签重要度进行排序。4.根据权利要求1
‑
3任一所述的风险标签处理方法，其特征在于，所述目标风险场景，包括：违规违禁风险场景、反作弊风险场景、投资理财风险场景以及欺诈风险场景、借贷风险场景、保险业务场景。5.一种风控方法，其特征在于，包括：采用权利要求1
‑
4任一所述的风险标签处理方法计算得到目标风险场景对应的重要标签的风险度；根据重要标签的风险度对重要标签进行排序，根据排序结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴杨，向彪，赵占胜，
申请(专利权)人：中和农信项目管理有限公司，
类型：发明
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