【技术实现步骤摘要】
一种欺诈受骗识别方法和系统
[0001]本专利技术涉及支付安全
，特别涉及一种欺诈受骗识别方法和系统。
技术介绍
[0002]由于消费者欺诈实际上属于一种对个人特征信息进行攻击从而进行欺诈的行为，但多数相关研究都集中在单个或少数几个因素上，很少将不同类型的因素放在一起进行考虑。现有的金融支付相关的欺诈缺乏准确的判断规则，且现有的判断规则仅限于欺诈方式本身，缺少被欺骗人个人因素的考虑。
技术实现思路
[0003]本专利技术其中一个专利技术目的在于提供一种欺诈受骗识别方法和系统，所述方法和系统通过获取消费者遇到欺诈事实和消费者被欺诈财务损失相关信息，分别构建欺诈暴露模型和欺诈受害模型，通过双模型机制可以预测出消费者是否遇到欺诈暴露场景和欺诈损失可能，从而在消费过程中给出精准的防欺诈提示，减少消费者的损失。
[0004]本专利技术另一个专利技术目的在于提供一种欺诈受骗识别方法和系统，所述方法和系统不仅仅考虑了欺诈类型特征，还结合了消费者自身的资产、收入、负载支出等个人属性信息，因此结合个人属性和欺诈类...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种欺诈受骗识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取消费者个人属性数据和对应的欺诈数据，根据所述个人属性数据和对应欺诈数据构建欺诈暴露特征数据和欺诈受损特征数据；根据所述欺诈暴露特征数据以及对应的个人属性数据、欺诈受损特征数据和对应的个人属性数据分别构建测试集和训练集；利用随机森林分类算法和所述训练集进行模型训练，获取最佳模型参数并得到对应的欺诈暴露模型和欺诈受损模型；利用对应测试集分别检测所述欺诈暴露模型和欺诈受损模型。2.根据权利要求1所述的一种欺诈受骗识别方法，其特征在于，所述个人属性数据包括每一个参与个人的人口特征、金融财务特征和性格特征的多维度特征。3.根据权利要求1所述的一种欺诈受骗识别方法，其特征在于，其中所述欺诈暴露特征数据的构建方法包括：提供包含不同欺诈类型的问卷，用于获取参与个人是否存在问卷中欺诈类型的数据，每一个参与个人答复问卷内容，根据问卷内容将非连续的判断结果构建为0和1的二元特征数据，将问卷每一个单选多分类问题答复结果转换为1
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n的特征数据，其中n为选项数量，将连续数值特征线性缩放到0
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1的区间。4.根据权利要求1所述的一种欺诈受骗识别方法，其特征在于，其中所述欺诈受损特征模型的构建方法包括：提供包含不同欺诈类型受损问卷，用于获取参与个人是否存在问卷中所列的欺诈类型的受损数据，每一个参与个人答复问卷内容，根据问卷内容将非连续的判断结果构建为0和1的二元特征数据，将问卷每一单选多分类问题答复结果转换为1
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n的特征数据，其中n为选项数量，将连续数值特征线性缩放到0
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1的区间。5.根据权利要求4所述的一种欺诈受骗识别方法，其特征在于，将所述问卷中的多选项多分类题目答复结果转换为虚拟变量，将所述虚拟变量作为所述多选项多分类题目答复结果的特征值。6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐流畅，徐亮，夏天舒，刘洪久，张嘉俊，姚俊伟，高强，
申请(专利权)人：信雅达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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