[发明专利]风险控制方法和装置有效
申请号: | 201810712672.3 | 申请日: | 2018-06-29 |
公开(公告)号: | CN109191226B | 公开(公告)日: | 2021-10-12 |
发明(设计)人: | 丁安安;赵华 | 申请(专利权)人: | 创新先进技术有限公司 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 朱文杰 |
地址: | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风险 控制 方法 装置 | ||
1.一种风险控制方法,所述方法包括:
根据历史订单地址的风险特征从地址类簇中筛选出目标地址类簇;其中,所述地址类簇是通过对一段时间内的历史订单地址进行聚类而获得的;
根据所述目标地址类簇建立地址黑名单,并根据所述地址黑名单对当前订单进行风险控制,其中,所述地址黑名单中还包括拒付率大于预设值的历史订单地址,所述拒付率通过历史订单地址对应的订单及历史订单地址的变异地址对应的订单中被拒付的总订单数量,以及历史订单地址对应的订单及历史订单地址的变异地址对应的订单的总数量确定。
2.根据权利要求1所述的方法,根据所述目标地址类簇建立地址黑名单的步骤包括:
将所述目标地址类簇的质心地址加入地址黑名单。
3.根据权利要求1所述的方法,根据所述地址黑名单对当前订单进行风险控制的步骤包括:
分别计算当前订单地址与地址黑名单中各个黑地址的相似度;
若所述相似度大于预设的第一相似度阈值,对当前订单进行风险控制。
4.根据权利要求3所述的方法,分别计算当前订单地址与地址黑名单中各个黑地址的相似度的步骤包括:
对所述当前订单地址进行分词,得到第一分词结果,根据所述第一分词结果计算第一向量;
分别计算所述第一向量与各个黑地址对应的第二向量的相似度;
其中,所述第二向量根据所述黑地址的第二分词结果得到。
5.根据权利要求4所述的方法,根据所述第一分词结果计算第一向量的步骤包括:
将所述第一分词结果输入神经网络,获取所述第一向量。
6.根据权利要求4所述的方法,根据所述第一分词结果计算第一向量的步骤包括:
获取所述第一分词结果和第二分词结果的并集,根据所述并集计算所述第一向量;
其中,若所述当前订单地址中存在所述并集中的分词结果,将所述第一向量中与并集中分词结果对应的元素的取值设为1,否则,将所述第一向量中与并集中分词结果对应的元素的取值设为0。
7.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
以其中一个未聚类的历史订单地址为起点地址,获取与所述起点地址相似度大于预设的第二相似度阈值的历史订单地址;
若获取到的历史订单地址的数量大于预设的数量阈值,分别以获取到的各个历史订单地址为起点地址,并返回获取与所述起点地址相似度大于预设的第二相似度阈值的历史订单地址的步骤;
将所述起点地址与获取到的各个历史订单地址划分到同一个地址类簇中。
8.根据权利要求1至7任意一项所述的方法,所述聚类为离线聚类。
9.根据权利要求1至7任意一项所述的方法,所述风险特征包括所述地址类簇中所述历史订单地址的以下至少任一特征:时间分布特征、变异地址的数量特征、最早使用时间特征、历史信用特征、使用所述历史订单地址的用户中新用户的比例特征。
10.根据权利要求1至7任意一项所述的方法,所述拒付率通过以下方式计算:
式中,是所述拒付率,是历史订单地址对应的订单中被拒付的订单数量,是历史订单地址的变异地址对应的订单中被拒付的订单数量,是历史订单地址对应的订单数量,是历史订单地址的变异地址对应的订单数量。
11.根据权利要求1至7任意一项所述的方法,所述方法还包括:
对所述历史订单地址执行以下操作:大小写归一化;和/或标点符号清洗。
12.根据权利要求1至7任意一项所述的方法,所述变异地址包括根据以下方式生成的地址:
在所述历史订单地址中插入若干个字符;和/或
将所述历史订单地址中的若干个字符转换成其他语种;和/或
对所述历史订单地址中字符的顺序进行更改。
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