[发明专利]基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法及装置在审
申请号: | 201910580958.5 | 申请日: | 2019-06-27 |
公开(公告)号: | CN110348998A | 公开(公告)日: | 2019-10-18 |
发明(设计)人: | 胡晓悦;陈佳瑶;张婧雯 | 申请(专利权)人: | 上海淇馥信息技术有限公司 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06F16/2455 |
代理公司: | 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 | 代理人: | 乔东峰 |
地址: | 201500 上海市崇明区横沙乡富民*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 欺诈 电话黄页 预测 风险预测 黄页数据 特征输入 黄页数据库 数据库建立 风险管理 风险识别 用户电话 预测模型 审核 画像 数据库 绘制 输出 分析 | ||
本发明公开了一种基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法及装置,包括:建立电话黄页数据库,并根据电话黄页数据库建立预测用户欺诈风险的模型;提取预测用户欺诈风险的模型的特征输入项;预测用户欺诈风险的模型根据特征输入项对用户进行评分,并对用户划分等级;通过用户评分来判断该用户是否可以进入后续审核流程,若不进入后续审核流程,则拒绝用户后续行为。本发明通过建立用户电话黄页数据库,同时基于电话黄页数据,建立预测用户欺诈风险的预测模型,输出用户的评分,从而提高了风险识别能力,能够更为精准地进行风险管理,以及绘制用户画像,并可以将结果用作其他分析。
技术领域
本发明涉及计算机领域,尤其涉及一种基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法及装置。
背景技术
欺诈风险是互联网金融行业面临的主要风险之一,是信贷风险管理的重要环节。目前,大部分金融机构都已使用借款申请人的信用或其他三方资信,在风控过程中,基于申请数据本身做了大量深入的统计分析比对工作,并把相当多的变量放进了自己的授信评分卡里,但是仍然有逾期和坏账数据频发。此时,申请人意识到对于用户的电话黄页信息一直研究甚少,主要原因在于无法获得较为全面的而又准确的号码黄页数据、标记数据、金融风险相关的号码标签。
因此,需要设计一种基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法及装置。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本说明书以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法及装置。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。
第一方面,本发明提供一种基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法,包括:
建立电话黄页数据库,并根据电话黄页数据库建立预测用户欺诈风险的模型;
提取预测用户欺诈风险的模型的特征输入项;
预测用户欺诈风险的模型根据特征输入项对用户进行评分,并对用户划分等级;
通过用户评分来判断该用户是否可以进入后续审核流程,若不进入后续审核流程,则拒绝用户后续行为。
在本公开的一种示例性实施例中,所述预测用户欺诈风险的模型具体为:
对模型的各个特征输入项进行权重判定,最终输出用户的欺诈风险评分。
在本公开的一种示例性实施例中,所述预测用户欺诈风险的模型的特征输入项包括:
电话号码黄页信息,包括电话号码对应的电话号码权属人;
电话号码黄页标签,包括电话号码的类型标记。
在本公开的一种示例性实施例中,所述电话号码的类型标记包括以下方式的一种或多种组合:
对涉及金融行业的电话号码权属人所属电话号码标记的金融标签,
对涉及违法行业的电话号码权属人所属电话号码标记的涉险标签,
以及对其他行业的电话号码权属人所属电话号码标记其他标签。
在本公开的一种示例性实施例中,所述提取预测用户欺诈风险的模型的特征输入项具体为:
将用户注册时自行输入和授权查询的个人信息接入征审系统,并与电话黄页数据库进行比对,从而提取到预测用户欺诈风险的模型的特征输入项。
在本公开的一种示例性实施例中,所述对用户划分等级具体包括:
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