[发明专利]一种反欺诈数据分析方法与系统

权利要求书

1.一种反欺诈数据分析方法，其特征在于，包括：

从一后端数据库中获取数据集市以及图数据库发送至一分析模型；其中，所述数据集市以及所述图数据库为根据预先搜集的关于欺诈的基础数据生成的；

所述分析模型对所述数据集市以及所述图数据库进行分析，以获得一分析结果；

将所述分析结果输出至一前端并展示。

2.根据权利要求1所述的反欺诈数据分析方法，其特征在于：

所述分析模型包括个体欺诈风险识别模型和群体欺诈风险识别模型，所述分析结果包括群体分析结果以及个体分析结果；

其中，根据所述个体欺诈风险识别模型对所述数据集市进行分析以获得所述个体分析结果，且根据所述群体欺诈风险识别模型对所述图数据库进行分析以获得所述群体分析结果。

3.根据权利要求2所述的反欺诈数据分析方法，其特征在于：还用以将所述群体分析结果作为所述个体欺诈风险识别模型的输入，以对所述个体分析结果进行补充。

4.根据权利要求2所述的反欺诈数据分析方法，其特征在于：所述个体欺诈风险识别模型包括监督学习模型、半监督学习模型以及无监督学习模型，其中所述监督学习模型至少包括以下模型的一种：逻辑回归模型、树网模型、神经网络模型，所述半监督学习模型包括随机森林模型；所述无监督学习模型包括孤立森林算法，所述孤立森林算法用以对输入所述分析模型的所述数据集市的异常数据进行检测。

5.根据权利要求2所述的反欺诈数据分析方法，其特征在于：所述群体欺诈风险识别模型包括一关系图谱复杂网络分析模型。

6.根据权利要求1所述的反欺诈数据分析方法，其特征在于：从所述后端数据库中获取所述数据集市后，将所述数据集市发送至一建模分析工具，以获得关联所述数据集市的建模数据，且将所述建模数据发送至所述分析模型，以供所述分析模型对所述建模数据进行分析。

7.根据权利要求1所述的反欺诈数据分析方法，其特征在于：将所述分析结果输出至一前端并展示包括：将根据所述分析结果获得的用户欺诈评分、风险标签预警以及用户关系图谱中的一种或多种进行展示。

8.根据权利要求1所述的反欺诈数据分析方法，其特征在于：所述图数据库可根据所述数据集市而进行更新，同时所述数据集市可根据所述图数据库而进行更新。

9.根据权利要求1所述的反欺诈数据分析方法，其特征在于：还用以将所述数据集市、所述图数据库以及所述分析结果进行存储，以供查询或导出。

10.一种反欺诈数据分析系统，其特征在于，包括：

数据生成模块，用以根据预先搜集的关于欺诈的基础数据生成数据集市以及图数据库；其中，所述基础数据、所述数据集市以及所述图数据库存储于一后端数据库中；

数据获取模块，用以从所述后端数据库中获取所述数据集市以及所述图数据库；

数据发送模块，用以将所述数据集市以及所述图数据库发送至一分析模型；

分析模块，用以根据所述分析模型对数据集市以及所述图数据库进行分析，以获得一分析结果，且将所述分析结果输出至一前端；

分析结果展示模块，运行于所述前端，用以在所述前端对所述分析结果进行展示。