[发明专利]一种风险防控策略的更新方法及装置

权利要求书

1.一种风险防控策略的更新方法，包括：

获取预设历史时间段基于线上风控策略库未识别出的多个业务风险案件；

利用预设聚类算法对所述多个业务风险案件进行聚类处理，得到多个风险案件聚类簇；

针对每个所述风险案件聚类簇，对与该风险案件聚类簇相匹配的目标风控策略进行参数阈值调整，确定针对所述风险案件聚类簇的策略调整结果；

若所述策略调整结果符合预设的打扰允许条件，则根据所述策略调整结果更新初始的风险防控策略；

若所述策略调整结果不符合预设的打扰允许条件，则生成与所述风险案件聚类簇对应的风险防控策略；

其中，所述针对每个所述风险案件聚类簇，对与该风险案件聚类簇相匹配的目标风控策略进行参数阈值调整，确定针对所述风险案件聚类簇的策略调整结果包括：

针对每个所述风险案件聚类簇，在线上风控策略库中查找与该风险案件聚类簇相匹配的目标风控策略；

针对每条所述目标风控策略，对该目标风控策略中涉及的多个风控参数进行阈值调整，得到综合调整后的目标风控策略；

基于历史白样本案件库和所述综合调整后的目标风控策略，确定所述目标风控策略对应的综合打扰程度；

根据各所述目标风控策略对应的所述综合打扰程度，确定针对所述风险案件聚类簇的策略调整结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在利用预设聚类算法对所述多个业务风险案件进行聚类处理，得到多个风险案件聚类簇之前，还包括：

针对每个业务风险案件，根据该业务风险案件包含的属性变量的类型判断是否需要进行类型转换；

若是，则对指定类型的属性变量的特征向量进行转换，得到所述指定类型的属性变量的转换后的特征向量；

根据所述转换后的特征向量，确定所述业务风险案件的属性变量的特征向量集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述指定类型的属性变量为字符型变量；

所述对指定类型的属性变量的特征向量进行转换，得到所述指定类型的属性变量的转换后的特征向量，包括：

针对所述业务风险案件包含的每个所述字符型变量，获取与该字符型变量对应的转换映射关系图谱，其中，所述转换映射关系图谱是利用深度游走算法并基于样本风险案件预先生成的，所述转换映射关系图谱包括：字符型变量的特征向量与数值含义表征向量之间的对应关系；

在获取到的所述转换映射关系图谱中，查找与该字符型变量的特征向量对应的数值含义表征向量；

将查找到的所述数值含义表征向量确定为所述字符型变量的转换后的特征向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用预设聚类算法对所述多个业务风险案件进行聚类处理，得到多个风险案件聚类簇，包括：

利用预设的密度聚类算法，根据各所述业务风险案件对应的所述特征向量集合，对所述多个业务风险案件进行聚类处理，得到多个风险案件聚类簇。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对每条所述目标风控策略，对该目标风控策略中涉及的多个风控参数进行阈值调整，得到综合调整后的目标风控策略，包括：

针对每条所述目标风控策略，分别对该目标风控策略中涉及的多个风控参数进行阈值调整，确定各所述风控参数对应的单项打扰程度；

根据各所述单项打扰程度，确定各所述风控参数对应的调整后阈值；

根据各所述风控参数的所述调整后阈值，生成综合调整后的目标风控策略。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述针对每条所述目标风控策略，分别对该目标风控策略中涉及的多个风控参数进行阈值调整，确定各所述风控参数对应的单项打扰程度，包括：

针对每条所述目标风控策略，确定该目标风控策略中涉及的多个风控参数；

针对每个所述风控参数，按照针对所述风险案件聚类簇的风险覆盖率为第一覆盖率的调整方式，对该风控参数的阈值大小进行调整，得到所述风控参数对应的单项调整后的目标风控策略；

基于历史白样本案件库和各所述单项调整后的目标风控策略，确定所述风控参数对应的单项打扰程度。