[发明专利]风控模型训练方法和装置

说明书

技术领域

本申请涉及网络安全技术领域，特别涉及一种风控模型训练方法和装置。

背景技术

随着网络安全技术的快速发展，利用网络技术进行在线交易的需求越来越多，如何避免用户在这些交易中遭遇例如银行卡盗刷、假冒货品等欺诈风险，有效提高交易的安全性，愈发受到业内重视。

现有技术中，一般通过人工审理方式来判断相关交易是否有欺诈风险，其包括如下步骤：首先根据历史经验针对交易制定判定规则，例如交易双方的身份具有诚信问题时，认定相关交易的欺诈风险等级高；然后，训练人工审核团队，对当前的交易进行风险审核，确定该交易是欺诈风险是高风险、低风险或无风险等。

然而，该现有技术中，通过人工审核方式来判断相关交易是否有欺诈风险，过于依赖审核人员的业务素质和工作状态，容易发生交易风险的错判和漏判，进而对用户造成财产损失。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种风控模型训练方法和装置，可以通过训练所得风控该模型对数据进行风控处理。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种风控模型训练方法，包括：

获取已知结果的历史数据；

将所述历史数据划分为第一数据集合和第二数据集合；

确定不同的损失函数；

针对每个不同的损失函数，根据该损失函数、所述第一数据集合中的历史 数据及其已知结果来训练风控模型，使根据训练得到的风控模型和该损失函数对所述第一数据集合中的历史数据计算的损失值最小；

根据所述第二数据集合中的历史数据，分别验证针对不同的损失函数训练得到的各风控模型；

根据验证结果，在各风控模型中确定出最优模型；

当接收到待处理数据时，根据所述最优模型对所述待处理数据进行风控处理。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种风控模型训练装置，包括：

数据获取模块，用于获取已知结果的历史数据；

数据划分模块，用于将所述历史数据划分为第一数据集合和第二数据集合；

函数确定模块，用于确定不同的损失函数；

模型训练模块，用于针对每个不同的损失函数，根据该损失函数、所述第一数据集合中的历史数据及其已知结果来训练风控模型，使根据训练得到的风控模型和该损失函数对所述第一数据集合中的历史数据计算的损失值最小；

模型验证模块，用于根据所述第二数据集合中的历史数据，分别验证针对不同的损失函数训练得到的各风控模型；

模型确定模块，用于根据验证结果，在各风控模型中确定出最优模型；

数据处理模块，用于当接收到待处理数据时，根据所述最优模型对所述待处理数据进行风控处理。

由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例所提供的模型训练方法和装置，将已知结果的历史数据分为第一、第二数据集合，通过第一数据集合来训练损失函数不同的各个风控模型，在通过第二数据集合来验证各个风控模型，以根据验证结果来选定最优模型。后续，通过最优模型来对待处理数据进行风控处理。实现快速判断例如在线交易的数据风险，避免了数据风险的漏判，保证了用户的财产安全。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中风控模型训练方法的过程。

图2为本申请实施例中风控模型训练装置的结构。

具体实施方式

本申请实施例提供一种风控模型训练方法及装置。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例中风控模型训练方法的过程，该方法包括如下步骤。

S101、获取已知结果的历史数据。