一种电信诈骗风险预测方法、系统、设备及可读存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种电信诈骗风险预测方法、系统、设备及可读存储介质，其方法包括获取案件数据、地区风险系数和目标人员信息，目标人员信息组成人员特征数据集；根据人员特征数据集、案件数据和数据处理规则，确定目标数据集；根据目标数据和数据分类规则，确定测试数据集和训练数据集；根据预设的训练框架和训练数据集，确定多个预测模型；根据多个预测模型、测试数据集和模型评分规则，确定每一预测模型对应的模型评分；根据模型评分、预测模型和受骗系数计算规则，确定模型联合评分受骗风险值；根据地区风险系数、模型联合评分受骗风险值和风险预测规则，确定目标风险值。本发明专利技术具有提高识别易受电信诈骗危害用户的准确度的效果。识别易受电信诈骗危害用户的准确度的效果。识别易受电信诈骗危害用户的准确度的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种电信诈骗风险预测方法、系统、设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及风险评估的
，尤其是涉及一种电信诈骗风险预测方法、系统、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]电信诈骗是指不法分子通过电话、网络和短信方式，编造虚假信息，对受害人实施远程、非接触式诈骗，诱使受害人给不法分子打款或转账的犯罪行为。
[0003]电信诈骗严重威胁了人民财产安全。虽然目前公安可以通过多种渠道获取大量诈骗预警信息，并通过经验或部分指标对诈骗预警信息进行分析进而对易受骗人群做简单分类，根据分类结果对易受骗人群做相应的劝阻措施。但是由于诈骗防范警力不足，依然存在诈骗防范难的问题，所以需要在电信诈骗预警方面做到更加精准的风险评估，即需要更加准确的识别出较易受到电信诈骗危害的用户，根据用户未来受害的可能性对用户做出针对性的劝阻。需要解决的问题是如何提高识别易受电信诈骗危害用户的准确度。

技术实现思路

[0004]为了提高识别易受电信诈骗危害用户的准确度，本申请提供了一种电信诈骗风险预测方案。
[0005]在本申请的第一方面，提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电信诈骗风险预测方法，其特征在于，包括：获取案件数据、地区风险系数和目标人员信息，所述目标人员信息组成人员特征数据集；根据所述人员特征数据集、所述案件数据和数据处理规则，确定目标数据集；根据所述目标数据集和数据分类规则，确定测试数据集和训练数据集，所述训练数据集用于训练模型，所述测试数据集用于对模型进行评分；根据预设的训练框架和所述训练数据集，确定多个预测模型；根据所述多个预测模型、所述测试数据集和模型评分规则，确定每一预测模型对应的模型评分；根据所述模型评分、所述预测模型和受骗系数计算规则，确定模型联合评分受骗风险值；根据所述地区风险系数、所述模型联合评分受骗风险值和风险预测规则，确定目标风险值。2.根据权利要求1所述的电信诈骗风险预测方法，其特征在于，所述根据所述人员特征数据集、所述案件数据和数据处理规则，确定目标数据集，包括：根据所述人员特征数据集、所述案件数据和被骗周期计算规则，确定被骗周期阈值；根据所述人员特征数据集和所述案件数据，对于已经报警的目标人员信息做被骗标记，将有被骗标记的目标人员信息组成第一数据集；根据所述人员特征数据集和所述案件数据，在被骗周期阈值内未报警的目标人员信息做未被骗标记，将有未被骗标记的目标人员信息组成第二数据集；所述第一数据集和所述第二数据集组成目标数据集。3.根据权利要求1所述的电信诈骗风险预测方法，其特征在于，所述根据所述多个预测模型、所述测试数据集和模型评分规则，确定每一预测模型对应的模型评分，包括：所述测试数据集中包括b个被骗人员信息，b为大于1的正整数；所述b个被骗人员信息组成第三数据集；将所述测试数据集输入至所述预测模型中，得到c个被骗人员信息；所述c个被骗人员信息组成第四数据集；对所述第三数据集和所述第四数据集取交集，所述交集包含d个被骗人员信息；所述预测模型的模型评分=d/b。4.根据权利要求1所述的电信诈骗风险预测方法，其特征在于，所述根据所述模型评分、所述预测模型和受骗系数计算规则，确定模型联合评分受骗风险值，包括：将个人信息输入至多个所述预测模型，得到与所述预测模型对应的受骗概率；根据所述受骗概率、所述模型评分和系数确定规则，确定模型联合评分受骗风险值。5.根据权利要求1所述的电信诈骗风险预测方法，其特征在于，获取地区风险系数，包括：获取地区诈骗案件数据，所述地区诈骗案件数据为多个地区...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐涛，吴楠，蒋修强，胡大明，卢小军，王金涛，王方舟，
申请(专利权)人：北京码牛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：