本申请提供一种涉诈贩卡客户管控方法、装置、设备及存储介质，包括通过基于预设数据特征维度抽取出各客户的目标特征数据，对目标特征数据进行预设特征衍生处理得到特征数据表，并从特征数据表中抽取出符合目标涉诈贩卡特征的目标客户的特征数据；将目标客户的特征数据输入预设识别模型，获取各目标客户的预测涉诈贩卡概率，并基于各目标客户的预测涉诈贩卡概率对各目标客户进行分箱标记，得到分箱标记后的各级管控名单；根据各级管控名单及实际业务需求生成并输出相应的分级管控策略至业务前端系统，以使业务前端系统基于分级管控策略进行分级管控，由此即可满足业务发展的准确性和时效性要求，又可精准定位客群进行管控，进而提高客户体验。而提高客户体验。而提高客户体验。
【技术实现步骤摘要】
涉诈贩卡客户管控方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及金融安全
，尤其涉及一种涉诈贩卡客户管控方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]诈骗和洗钱等已经成为影响社会金融安全、社会稳定和社会进步的一大毒瘤。对银行卡诈骗或贩卡这种犯罪形式，受骗的单位或个人，轻则损失钱财，重则危害生命。
[0003]银行行业为了杜绝此类事件发生，通常采用人力对银行系统中的客户数据进行分析和筛选，来提前预防，然而随着互联网经济的不断发展，数据量呈爆炸式上升的状态，人工处理的方式已经无法满足业务发展的准确性和时效性要求。
[0004]目前为了满足业务发展的准确性和时效性要求，出现了采取使用机器学习等其他算法借助欺诈行为产生的数据标签对客户进行识别，然而目前大多采用针对全部客户进行是否涉诈贩卡的识别，然而由于机器学习的局限性，识别的结果与实际结果之间会存在偏差，则必定会导致部分正常客户受到影响。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种涉诈贩卡客户管控方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中在人工处理的方式已经无法满足业务发展的准确性和时效性要求的情况下，使用机器学习对全部客户进行是否涉诈贩卡的识别则必定会导致部分正常客户受到影响的缺陷。
[0006]本申请提供一种涉诈贩卡客户管控方法，包括：
[0007]基于预设数据特征维度从数据库中抽取出各客户的目标特征数据，对所述目标特征数据进行预设特征衍生处理，得到特征数据表，并从所述特征数据表中抽取出符合目标涉诈贩卡特征的目标客户的特征数据；
[0008]将所述目标客户的特征数据输入预设识别模型，获取所述预设识别模型输出的各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率，并基于各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率对各所述目标客户进行分箱标记，得到分箱标记后的各级管控名单；
[0009]根据所述各级管控名单及实际业务需求生成并输出相应的分级管控策略至业务前端系统，以使所述业务前端系统基于所述分级管控策略进行分级管控。
[0010]根据本申请提供的一种涉诈贩卡客户管控方法，所述对所述目标特征数据进行预设特征衍生处理，得到特征数据表之后，还包括：
[0011]计算出所述特征数据表中各特征维度下的数据的缺失率及波动率；
[0012]在所述缺失率大于预设缺失率阈值的情况下，对所述特征数据表进行缺失数据补充处理；
[0013]在所述波动率大于预设波动率阈值的情况下，调整预设识别模型的模型参数。
[0014]根据本申请提供的一种涉诈贩卡客户管控方法，所述基于各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率对各所述目标客户进行分箱标记，得到分箱标记后的各级管控名单，包括：
[0015]基于实际业务需求确定分级参数；
[0016]基于所述分级参数及各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率对各所述目标客户进行分箱标记，以标记出各所述目标客户的管控等级；
[0017]基于各所述目标客户的管控等级排序整理各所述目标客户匹配的客户数据，以汇总得到各级管控名单。
[0018]根据本申请提供的一种涉诈贩卡客户管控方法，所述从所述特征数据表中抽取出符合目标涉诈贩卡特征的目标客户的特征数据，包括：
[0019]基于各客户的目标特征数据对所述客户进行用户画像，得到多维度的用户画像特征；
[0020]从所述多维度的用户画像特征中抽象出目标涉诈贩卡特征。
[0021]根据本申请提供的一种涉诈贩卡客户管控方法，所述从所述多维度的用户画像特征中抽象出目标涉诈贩卡特征之后，还包括：
[0022]基于所述目标涉诈贩卡特征从数据库中选取出高危客户群体；
[0023]基于所述高危客户群体的目标特征数据训练预设识别模型。
[0024]根据本申请提供的一种涉诈贩卡客户管控方法，所述根据所述各级管控名单及实际业务需求输出相应的分级管控策略至业务前端系统之后，还包括：
[0025]接收所述业务前端系统反馈的各级管控名单对应的核查管控结果；
[0026]基于所述核查管控结果优化调整目标参数，并返回执行所述基于预设数据特征维度从数据库中抽取出各客户的目标特征数据的步骤，直至完成分级管控；
[0027]其中，所述目标参数包括预设数据特征维度、预设涉诈贩卡特征、模型参数及分级参数中的至少一种。
[0028]根据本申请提供的一种涉诈贩卡客户管控方法，所述预设特征衍生处理包括特征聚合、特征转换、基于业务需求的变量衍生中的至少一种。
[0029]本申请还提供一种涉诈贩卡客户管控装置，包括：
[0030]数据处理单元，用于基于预设数据特征维度从数据库中抽取出各客户的目标特征数据，对所述目标特征数据进行预设特征衍生处理，得到特征数据表，并从所述特征数据表中抽取出符合目标涉诈贩卡特征的目标客户的特征数据；
[0031]识别单元，用于将所述目标客户的特征数据输入预设识别模型，获取所述预设识别模型输出的各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率，并基于各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率对各所述目标客户进行分箱标记，得到分箱标记后的各级管控名单；
[0032]管控单元，用于根据所述各级管控名单及实际业务需求生成并输出相应的分级管控策略至业务前端系统，以使所述业务前端系统基于所述分级管控策略进行分级管控。
[0033]本申请还提供一种电子设备，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如上述任一种所述涉诈贩卡客户管控方法。
[0034]本申请还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述涉诈贩卡客户管控方法。
[0035]本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述涉诈贩卡客户管控方法。
[0036]本申请提供的涉诈贩卡客户管控方法、装置、设备及存储介质，通过基于预设数据特征维度从数据库中抽取出各客户的目标特征数据，对目标特征数据进行预设特征衍生处理，得到特征数据表，并从特征数据表中抽取出符合目标涉诈贩卡特征的目标客户的特征数据；将目标客户的特征数据输入预设识别模型，获取预设识别模型输出的各目标客户的预测涉诈贩卡概率，并基于各目标客户的预测涉诈贩卡概率对各目标客户进行分箱标记，得到分箱标记后的各级管控名单；根据各级管控名单及实际业务需求生成并输出相应的分级管控策略至业务前端系统，以使业务前端系统基于分级管控策略进行分级管控，由此本申请提出的涉诈贩卡客户管控方法，在数据处理阶段，通过设置的预设数据特征维度、目标涉诈贩卡特征等从数据库中选取特定客群的客户，有效缩小需要探索的客户范围，且在对需要探索的客户范围内的目标客户进行分箱标记后，根据实际业务需求进行分级管控，由此即可满足业务发展的准确性和时效性要求，又可精准定位客群进行管控，进而提高客户体验。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本申请或本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种涉诈贩卡客户管控方法，其特征在于，包括：基于预设数据特征维度从数据库中抽取出各客户的目标特征数据，对所述目标特征数据进行预设特征衍生处理，得到特征数据表，并从所述特征数据表中抽取出符合目标涉诈贩卡特征的目标客户的特征数据；将所述目标客户的特征数据输入预设识别模型，获取所述预设识别模型输出的各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率，并基于各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率对各所述目标客户进行分箱标记，得到分箱标记后的各级管控名单；根据所述各级管控名单及实际业务需求生成并输出相应的分级管控策略至业务前端系统，以使所述业务前端系统基于所述分级管控策略进行分级管控。2.根据权利要求1所述的涉诈贩卡客户管控方法，其特征在于，所述对所述目标特征数据进行预设特征衍生处理，得到特征数据表之后，还包括：计算出所述特征数据表中各特征维度下的数据的缺失率及波动率；在所述缺失率大于预设缺失率阈值的情况下，对所述特征数据表进行缺失数据补充处理；在所述波动率大于预设波动率阈值的情况下，调整预设识别模型的模型参数。3.根据权利要求1所述的涉诈贩卡客户管控方法，其特征在于，所述基于各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率对各所述目标客户进行分箱标记，得到分箱标记后的各级管控名单，包括：基于实际业务需求确定分级参数；基于所述分级参数及各所述目标客户的预测涉诈贩卡概率对各所述目标客户进行分箱标记，以标记出各所述目标客户的管控等级；基于各所述目标客户的管控等级排序整理各所述目标客户匹配的客户数据，以汇总得到各级管控名单。4.根据权利要求1所述的涉诈贩卡客户管控方法，其特征在于，所述从所述特征数据表中抽取出符合目标涉诈贩卡特征的目标客户的特征数据，包括：基于各客户的目标特征数据对所述客户进行用户画像，得到多维度的用户画像特征；从所述多维度的用户画像特征中抽象出目标涉诈贩卡特征。5.根据权利要求4所述的涉诈贩卡客户管控方法，其特征在于，所述从所述多维度的用户画像特征中抽象出目标涉诈贩卡特...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈文哲，
申请(专利权)人：中银金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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