一种反欺诈灰名单生成方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种反欺诈灰名单生成方法、装置、设备和介质，该方法包括以下步骤：获取历史欺诈行为信息，所述历史欺诈行为信息包括欺诈账户；基于所述历史欺诈行为信息构建欺诈关系图谱；提取所述欺诈关系谱图中与所述欺诈账户相关联的账户为疑似账户；根据所述疑似账户的交易特征筛选灰色账户；通过所述欺诈关系图谱对所述灰色账户进行信息拓展，生成灰名单。本发明专利技术为金融机构、金融监管体系提供灰名单以辅助金融机构、金融监管体系进行业务决策时提供参考依据。参考依据。参考依据。

【技术实现步骤摘要】
一种反欺诈灰名单生成方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别是一种反欺诈灰名单生成方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着数字金融的发展，金融欺诈由简单的盗号、盗刷逐步演变成现阶段借助信息技术的高精准数字金融欺诈，欺诈方式复杂多样、不易识别，其主要形式包括传统金融领域的贷款违约欺诈、信用卡欺诈和数字金融领域的网贷欺诈、互联网信贷欺诈、虚拟货币洗钱等。人工智能技术在金融领域的成功应用，加速了金融服务和产品的数字化转型。一方面远程交易难以全面获取交易双方的身份验证信息，导致欺诈风险预测难度增大。另一方面，随着金融数字化，新型金融产品和服务不断涌现，交易数据规模迅速增加，监管政策的不完善有利于隐藏欺诈者的身份信息和融资历史，进而使得金融欺诈风险预测面临新挑战。因此，亟需研究面向金融欺诈的智能风险预测方法，为金融机构、金融监管体系提供辅助支持。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种反欺诈灰名单生成方法，为金融机构、金融监管体系提供灰名单以辅助金融机构、金融监管体系进行业务决策时提供参考依据。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]一种反欺诈灰名单生成方法，其包括以下步骤：
[0006]获取历史欺诈行为信息，所述历史欺诈行为信息包括欺诈账户；
[0007]基于所述历史欺诈行为信息构建欺诈关系图谱；
[0008]提取所述欺诈关系谱图中与所述欺诈账户相关联的账户为疑似账户；
[0009]根据所述疑似账户的交易特征筛选色账户；
[0010]通过所述欺诈关系图谱对所述灰色账户进行信息拓展，生成灰名单。
[0011]进一步的，所述历史欺诈行为信息包括欺诈主体、主体信息、欺诈类型、欺诈交易流水。
[0012]进一步的，所述欺诈主体包括姓名、身份证号码，所述主体信息包括手机号码、家庭成员、家庭地址、公司名称、公司地址，所述欺诈类型包括刷单返利类型、贷款代办信用卡类型、冒充特定身份类型、网络婚恋交友类型、网络游戏产品虚假交易类型，所述欺诈交易流水包括所述欺诈账户、交易账户、交易金额、交易时间、交易设备、交易IP地址、MAC地址。
[0013]进一步的，基于所述历史欺诈行为信息构建欺诈关系图谱的方法包括：
[0014]通过身份证号码对欺诈主体进行标识；
[0015]将所述历史欺诈行为信息中的字段作为节点，将所述字段之间的联系作为边；
[0016]通过所述节点和边构建所述欺诈关系图谱。
[0017]进一步的，所述疑似账户的提取方式包括：以欺诈账户为起点，基于交易关系三步
以内关联到的账户为疑似账户；或者，在所述欺诈账户直接关联的交易设备上进行过交易的账户为疑似账户；或者，在所述欺诈账户直接关联的交易IP地址上进行过交易的账户为疑似账户；或者，所述欺诈账户的欺诈主体人际相关主体的账户为疑似账户。
[0018]进一步的，根据所述疑似账户的交易特征筛选所述灰色账户的方式包括：当所述疑似账户单位时间内的交易次数大于预设的次数阈值时为灰色账户；或者，所述疑似账户单位时间内的交易账户个数大于预设的账户数阈值时为灰色账户；或者，所述疑似账户单位时间内交易的借贷金额差值低于预设的差额阈值时为灰色账户；或者，所述疑似账户单位时间内小金额交易次数大于预设的试卡次数时为灰色账户。
[0019]进一步的，通过所述欺诈关系图谱对所述灰色账户进行信息拓展包括：通过关系图谱补充所述灰色账户的户主信息，所述户主信息包括户主姓名、户主身份、户主的其它银行账户。
[0020]本专利技术还提供了一种反欺诈灰名单的生成装置，其包括：
[0021]历史欺诈行为信息获取模块：用于获取历史欺诈行为信息，所述历史欺诈行为信息包括欺诈账户；
[0022]构建欺诈关系图谱模块：用于基于所述历史欺诈行为信息构建欺诈关系图谱；
[0023]疑似账户提取模块：用于提取所述欺诈关系谱图中与所述欺诈账户相关联的账户为疑似账户；
[0024]灰色账户筛选模块：用于根据所述疑似账户的交易特征筛选灰色账户；
[0025]灰名单生成模块：用于通过所述欺诈关系图谱对所述灰色账户进行信息拓展，生成灰名单。
[0026]本专利技术还提供了一种电子设备，其包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行上述一种反欺诈灰名单生成方法。
[0027]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行上述一种反欺诈灰名单生成方法。
[0028]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0029]现有技术中，通常建立白名单库或者黑名单库，对于白名单库在办理相关金融业务时可以直接放行，对于黑名单库则直接拒绝，这两种反欺诈监管模型、方法得出的结果都是绝对的，不能抓获到隐藏的欺诈者。本专利技术由真实的欺诈行为案件信息入手，以真实的欺诈行为信息为坏样本，由欺诈账户通过关系图谱获取疑似账户，再对疑似账户进行识别，提取风险级别高的账户为灰色账户，并通过关系图谱拓展灰色账户的信息，从而生成灰名单，灰名单有别于现有技术的白名单或者黑名单，灰名单提示了名单人群主体具有金融欺诈的风险，对于具有欺诈风险的名单再进行人工审核或者通过其它的模型识别，兼顾了客户办理业务的体验感和欺诈风险的防范。
[0030]本专利技术以真实欺诈行为案件为坏样本，从数量充足的且准确的坏样本入手，通过真实欺诈账户进行关系图谱构建，模型的准确率高，并可实时交互更新，时效性高。
[0031]本专利技术中灰名单超越了传统的白名单、黑名单的广度和深度，挖掘的是隐蔽性强的具有潜在欺诈风险群体，可以作为电信反欺诈最有效的第一道防线，避免了大量的人工审核导致时效性低或者不审核存在巨大的风险。
附图说明
[0032]图1是本专利技术实施例公开的一种反欺诈灰名单生成方法的流程示意图；
[0033]图2是本专利技术实施例公开的一种反欺诈灰名单生成装置的结构示意图；
[0034]图3是本专利技术实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0036]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本专利技术实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，示例性地，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种反欺诈灰名单生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史欺诈行为信息，所述历史欺诈行为信息包括欺诈账户；基于所述历史欺诈行为信息构建欺诈关系图谱；提取所述欺诈关系谱图中与所述欺诈账户相关联的账户为疑似账户；根据所述疑似账户的交易特征筛选灰色账户；通过所述欺诈关系图谱对所述灰色账户进行信息拓展，生成灰名单。2.根据权利要求1所述的反欺诈灰名单生成方法，其特征在于:所述历史欺诈行为信息包括欺诈主体、主体信息、欺诈类型、欺诈交易流水。3.根据权利要求2所述的反欺诈灰名单生成方法，其特征在于：所述欺诈主体包括姓名、身份证号码，所述主体信息包括手机号码、家庭成员、家庭地址、公司名称、公司地址，所述欺诈类型包括刷单返利类型、贷款代办信用卡类型、冒充特定身份类型、网络婚恋交友类型、网络游戏产品虚假交易类型，所述欺诈交易流水包括所述欺诈账户、交易账户、交易金额、交易时间、交易设备、交易IP地址、MAC地址。4.根据权利要求3所述的反欺诈灰名单生成方法，其特征在于，基于所述历史欺诈行为信息构建欺诈关系图谱的方法包括：通过身份证号码对欺诈主体进行标识；将所述历史欺诈行为信息中的字段作为节点，将所述字段之间的联系作为边；通过所述节点和边构建所述欺诈关系图谱。5.根据权利要求4所述的反欺诈灰名单生成方法，其特征在于，所述疑似账户的提取方式包括：以欺诈账户为起点，基于交易关系三步以内关联到的账户为疑似账户；或者，在所述欺诈账户直接关联的交易设备上进行过交易的账户为疑似账户；或者，在所述欺诈账户直接关联的交易IP地址上进行过交易的账户为疑似账户；或者，所述欺诈账户的欺诈主体人际相关主体的账户为疑似账户。6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱小军，毕亚飞，
申请(专利权)人：广州利诚电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：