基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法及相关设备技术

本申请公开了一种基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法，应用于风险控制领域。本申请提供的方法包括：获取保险用户的用户信息数据、业务关联数据作为待处理数据；对所述待处理数据依次进行实体抽取、属性抽取、关系抽取，分别得到用户命名实体、用户命名实体属性、用户命名实体关联关系；将所述用户命名实体、所述用户命名实体属性和所述用户命名实体关联关系导入第一图数据库，得到用户信息知识图谱；通过知识图谱分析工具根据历史欺诈黑名单用户数据和所述用户信息知识图谱得到团伙欺诈风险关联规则；将所述团伙欺诈风险关联规则发送至预警平台，以使所述预警平台根据所述团伙欺诈风险关联规则实时扫描全平台数据以产生预警风险异常信息。生预警风险异常信息。生预警风险异常信息。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法及相关设备


[0001]本申请涉及风险控制领域，尤其涉及一种基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法及相关设备。

技术介绍

[0002]随着互联网的快速发展，保险业务线上化的程度不断加深，线上投保、线上理赔等保险业务为用户带来了便利与服务体验提升的同时，也给保险风险控制能力提出了更大的挑战。其中，团伙欺诈风险具有危害性大、隐蔽性强等特点。
[0003]但是，现有技术针对团伙欺诈风险的管控措施由于利用的数据信息有限和分析方法简单，在团伙欺诈风险的识别准确率和识别覆盖率较低，难以满足保险业务的发展需求。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术识别保险团伙欺诈风险准确率和覆盖率低的问题。
[0005]本申请的第一方面，提供一种基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法，包括：
[0006]从预设数据源获取所有保险用户的用户信息数据、业务关联数据，将所述用户信息数据和所述业务关联数据作为待处理数据，其中，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法，其特征在于，包括：从预设数据源获取所有保险用户的用户信息数据、业务关联数据，将所述用户信息数据和所述业务关联数据作为待处理数据，其中，所述数据源包括企业内部各系统历史数据、公网采集数据以及第三方机构提供数据；对所述待处理数据依次进行实体抽取、属性抽取、关系抽取，分别得到用户命名实体、所述用户命名实体关联的用户命名实体属性、所述用户命名实体之间的用户命名实体关联关系；将所述用户命名实体、所述用户命名实体属性和所述用户命名实体关联关系导入已经部署的第一图数据库，得到用户信息知识图谱；获取历史欺诈黑名单用户数据，通过知识图谱分析工具根据所述历史欺诈黑名单用户数据和所述用户信息知识图谱得到目标团伙欺诈风险关联规则，其中，所述目标团伙欺诈风险关联规则包含目标用户命名实体、目标用户命名实体属性和目标用户命名实体关联关系；将所述目标团伙欺诈风险关联规则发送至对应的预警平台，以使所述预警平台根据所述目标团伙欺诈风险关联规则实时扫描全平台数据，若所述实时扫描产生预警风险异常信息，则发送所述预警风险异常信息至相关业务人员，其中，所述预警风险异常信息包含对应的用户信息、用户属性信息和用户关联关系。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法，其特征在于，所述对所述待处理数据依次进行实体抽取、属性抽取、关系抽取，分别得到用户命名实体、所述用户命名实体关联的用户命名实体属性、所述用户命名实体之间的用户命名实体关联关系之后，还包括：对所述目标用户命名实体、所述目标用户命名实体属性、所述目标用户命名实体关联关系进行知识图谱实体对齐处理；对所述目标用户命名实体、所述目标用户命名实体属性、所述目标用户命名实体关联关系进行知识图谱冲突消解处理；对所述目标用户命名实体、所述目标用户命名实体属性、所述目标用户命名实体关联关系进行知识图谱知识融合处理。3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法，其特征在于，所述获取历史欺诈黑名单用户数据，通过知识图谱分析工具根据所述历史欺诈黑名单用户数据和所述用户信息知识图谱得到目标团伙欺诈风险关联规则之后，还包括：使用社区发现算法遍历处理所述用户信息知识图谱，得到所述用户信息知识图谱对应的目标层次性社区结构；计算所述目标层次性社区结构对应的保险赔付指标数据，根据所述目标层次性社区结构和所述保险赔付指标数据生成对应的保险风控规则；将所述保险风控规则发送至需要进行保险风险控制的保险业务系统。4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法，其特征在于，所述计算所述目标层次性社区结构对应的保险赔付指标数据，根据所述目标层次性社区结构和所述保险赔付指标数据生成对应的保险风控规则之后，还包括：在所述用户信息知识图谱中校验所述保险风控规则得到保险风控规则校验结果；
将所述保险风控规则校验结果与所述历史欺诈黑名单用户数据进行比较，移除未包含所述历史欺诈黑名单用户数据的所述保险风控规则校验结果对应的保险风控规则；移除不满足预设风控精度和预设风控覆盖率的所述保险风控规则校验结果对应的保险风控规则。5.根据权利要求3所述的基于知识图谱的团伙欺诈风险识别方法，其特征在于，所述使用社区发现算法遍历处理所述用户信息知识图谱，得到所述用户信息知识图谱对应的目标层次性社区结构之后，还包括：以所述用户命名实体属性为统计维度，统计所述目标层次性社区结构中所述目标用户命名实体对应的第一用户属性风险统计数据；提取所述目标层次性社区结构中所述目标用户命名实体对应的第一embedding特征风险数据；将所述第一用户属性风险统计数据和所述第一e...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘齐，
申请(专利权)人：平安健康保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：