[发明专利]一种用户类型识别方法、装置、电子设备及介质

说明书

本申请实施例公开了一种用户类型识别方法、装置、电子设备及介质。其中，该方法包括：根据被预测为目标类型的候选用户的标识信息，与已确定为目标类型的已知用户的标识信息的匹配结果，从候选用户中确定目标用户；将目标类型作为目标用户的标签，将目标用户的用户数据以及标签作为第一样本数据，将非目标类型作为未被预测为目标类型的普通用户的标签，将普通用户的用户数据和标签作为第二样本数据；根据第一样本数据和第二样本数据对模型进行训练，得到用户类型识别模型，以基于用户类型识别模型对候选用户的类型进行识别。保证了数据处理结果较为准确。进而减少了识别用户类型的成本，提升了识别效率。

技术领域

本申请涉及用户类型识别技术领域，尤其涉及一种用户类型识别方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着行内企业级欺诈风险管控系统的建设，通过人工智能算法、黑白名单、专家规则引擎等技术手段每天产生大量的风险交易预警信息，阻止了大量的欺诈交易发生，但传统技术手段需要收集丰富的客户信息才可以做到更精确的预警，并且受制于数据可收集范围、数据收集量、数据收集设备、数据类型等因素制约，施行起来难度较高，成本更大。此外，传统的风控系统主要针对实时或准实时交易进行欺诈监测拦截，不同业务线可能配置了不同的专家规则，在一条业务线上可能触发了某个规则，而在另一条业务线上被放行，造成同一个潜在的欺诈客户被漏检的可能，缺少“客户级”预警机制。另外，黑白名单渠道还具有更新周期长，覆盖不全面的问题。

发明内容

本申请提供了一种用户类型识别方法、装置、电子设备及介质，能够在使用较少客户信息以及花费较少的成本的情况下，及时的对实时或准实时交易进行风险交易预警。

根据本申请的一方面，提供了一种用户类型识别方法，方法包括：

根据被预测为目标类型的候选用户的标识信息，与已确定为目标类型的已知用户的标识信息的匹配结果，从候选用户中确定目标用户；

将目标类型作为目标用户的标签，将目标用户的用户数据以及标签作为第一样本数据，将非目标类型作为未被预测为目标类型的普通用户的标签，将普通用户的用户数据和标签作为第二样本数据；

根据第一样本数据和第二样本数据对模型进行训练，得到用户类型识别模型，以基于用户类型识别模型对候选用户的类型进行识别。

根据本申请的另一方面，提供了一种用户类型识别装置，包括：

目标用户确定模块，用于根据被预测为目标类型的候选用户的标识信息，与已确定为目标类型的已知用户的标识信息的匹配结果，从候选用户中确定目标用户；

样本数据确定模块，用于将目标类型作为目标用户的标签，将目标用户的用户数据以及标签作为第一样本数据，将非目标类型作为未被预测为目标类型的普通用户的标签，将普通用户的用户数据和标签作为第二样本数据；

用户类型识别模型确定模块，用于根据第一样本数据和第二样本数据对模型进行训练，得到用户类型识别模型，以基于用户类型识别模型对候选用户的类型进行识别。

根据本申请的另一方面，提供了一种用户类型识别电子设备，电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本申请任一实施例的用户类型识别方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本申请任一实施例的用户类型识别方法。