[发明专利]业务数据的风控分析处理方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及基于关系网络分析的一种业务数据的风控分析处理方法、装置和计算机设备。该方法包括：当风控服务器检测到风控数据库中的业务数据发生变更时，获取变更业务数据，根据变更业务数据确定目标用户标识和业务类型标识，根据目标用户标识从风控数据库中对应的预先根据业务数据和历史关联数据确定出多个实体数据以及多个实体数据之间的关联关系，并根据关联关系建立的关系图谱数据。根据业务类型标识获取风控分析模型，利用风控分析模型确定变更业务数据对应关系图谱数据的风险因子并计算风险指标值，根据风险指标值生成分析结果，根据分析结果生成对应的风控报告并发送至监控终端。采用本方法能够准确有效地对业务数据进行全面的风控分析。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及基于关系网络分析的一种业务数据的风控分析处理方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，互联网金融也随之迅速发展，目前互联网金融已经渗透到人们的衣食住行等方方面面，包含支付、理财、众筹、消费等功能的各类互联网金融产品和平台层出不穷。然而互联网金融存在一定的风险，因此需要建立良好的风险管理体系，以对互联网金融交易中的风险进行监控。

现有的风控分析方式中，大多是利用风险评分模型对一些数据进行评分分析，指标计算通常是基于离线数据计算，计算数据为某个时间点之前的数据，不包含新增数据，对风险分析的数据比较有限，且分析方式较简单，风控分析结果的准确率较低，风控报告数据不完整的问题。因此，如何有效提高风控分析的准确性成为目前需要解决的技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效提高风控分析的准确性的业务数据的风控分析处理方法、装置和计算机设备。

当检测到风控数据库中的业务数据发生变更时，获取变更业务数据，根据所述变更业务数据确定目标用户标识和业务类型标识；所述风控数据库中的信息用于描述业务数据、用户标识以及关系图谱数据之间的对应关系；

根据所述目标用户标识获取对应的关系图谱数据；其中，所述关系图谱数据为通过预设的关系分析模型基于业务服务器对业务请求进行处理产生的业务数据和历史关联数据，确定出多个实体数据以及多个实体数据之间的关联关系，并根据所述关联关系建立的关系图谱；

根据所述业务类型标识获取预设的风控分析模型，利用所述风控分析模型确定所述变更业务数据对应所述关系图谱数据的风险因子，根据所述风险因子和关系图谱数据计算风险指标值，根据所述风险指标值生成分析结果；

根据所述分析结果按照预设方式生成对应的风控报告，并将所述风控报告发送至监控终端。

在其中一个实施例中，所述建立关系图谱数据的步骤包括：获取业务服务器对业务请求进行处理产生的业务数据，并将所述业务数据以及所述业务数据携带的用户标识对应存储至风控数据库；根据用户标识获取对应的历史关联数据，并通过预设的关系分析模型基于所述业务数据和所述历史关联数据，确定出多个实体数据以及多个实体数据之间的关联关系；所述业务数据和历史关联数据均携带相应的业务类型标识；根据所述关联关系建立关系图谱，并将所述关系图谱和相应的关系图谱数据存储至所述风控数据库。

在其中一个实施例中，所述确定出多个实体数据以及多个实体数据之间的关联关系的步骤，包括：将所述业务数据和历史关联数据输入至所述关系分析模型中，对所述业务数据和历史关联数据进行特征提取，得到多个实体数据的特征向量；通过所述关系分析模型对所述特征向量进行分析，得到所述实体数据的数据属性和关键字标签；根据所述实体数据的业务类型、数据属性和关键字标签分析多个实体数据之间的关系特征，根据所述关系特征确定出所述多个实体数据之间的关联关系。