业务风险控制方法和装置与流程

本说明书实施例涉及数据处理技术领域，更具体地，涉及一种确定业务的目标账户的方法和装置、一种调整业务针对用户账户设定的可用资源增幅的方法和装置、以及一种评估用户账户申请业务可用资源的可信度的方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的传统业务有了对应的线上解决方案。然而，传统的健康医疗保险业务目前还是基本处于人工处理纸质材料的阶段。在健康医疗相关的保险领域，理赔风险控制一直是行业的难题，理赔欺诈包括带病投保、凭证造假、就诊信息虚假等情况。尤其是，其中的门诊险属于高频场景，更需要快速准确地判断风险并控制风险。因此，需要一种更有效的业务风险控制方案，以满足上述需求。

技术实现要素：

本说明书实施例旨在提供一种更有效的业务风险控制方案，以解决现有技术中的不足。

为实现上述目的，本说明书一个方面提供一种确定业务的目标账户的方法，所述方法由所述业务所在的系统执行，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，所述方法包括：获取所述系统中的第一用户的用户账户，所述第一用户通过所述系统进行线下交易；通过所述用户账户，获取第一数据，所述第一数据为所述第一用户的与所述业务的业务内容相关的历史行为数据；根据所述第一数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述第一用户的属性特征；通过所述用户账户，获取第二数据，所述第二数据为所述第一用户的与所述线下交易相关的历史数据；根据所述第二数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述第一用户对所述线下交易的经营状况；以及结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，在所述确定业务的目标账户的方法中，所述业务为门诊险业务，所述第一数据包括以下至少一个数据：所述第一用户在其它医疗保险业务中的历史出险数据、以及所述第一用户的与健康相关的历史行为数据，其中，所述第一评估信息对应于所述第一用户对所述门诊险的出险概率。

在一个实施例中，在所述确定业务的目标账户的方法中，所述第二数据包括以下至少一个数据：所述系统对所述第一用户的关于所述线下交易的处罚记录、每次所述线下交易的交易金额、所述线下交易的频次和次数、以及所述第一用户对所述系统的用于进行所述线下交易的页面的访问数据。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的方法还包括，在确定所述第一用户的与所述线下交易相关的第二评估信息之后，获取每次所述线下交易的地理位置信息，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户包括，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述地理位置信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的方法还包括，在获取所述系统中的第一用户的用户账户之后，获取所述用户账户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述第一用户的身份评估信息，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户包括，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的方法还包括，在获取所述系统中的第一用户的用户账户之后，获取所述用户账户的账户评级信息，其中，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户包括，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

本说明书另一方面提供一种调整业务针对用户设定的可用资源增幅的方法，其中，所述用户的用户账户为通过根据上述确定目标账户的方法确定的所述业务的目标账户，其中，在所述用户通过所述业务所在的系统进行线下交易之后，所述业务对所述用户的可用资源增加当前增幅，所述方法由所述业务所在的系统执行，包括：获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据；根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征；以及根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，在所述调整业务针对用户设定的可用资源增幅的方法中，所述第三数据包括以下至少一项数据：交易双方各自的网络环境、交易双方各自的终端设备、交易双方关系、交易地理位置、交易金额和交易频次，其中，所述第三评估信息对应于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的虚假线下交易次数相比于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的线下交易总次数的百分比。

在一个实施例中，在所述调整业务针对用户设定的可用资源增幅的方法中，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅包括，在所述第三评估信息的值大于预定阈值的情况中，以不同幅度减小所述用户的可用资源增幅，其中，所述幅度与所述第三评估信息的值关联。

在一个实施例中，在所述调整业务针对用户设定的可用资源增幅的方法中，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅包括，在所述第三评估信息的值大于预定阈值的情况中，减小所述用户的可用资源增幅，并在不同时长的时间周期之后确认是否恢复所述可用资源增幅，其中，所述时长与所述第三评估信息的值关联。

在一个实施例中，在所述调整业务针对用户账户设定的可用资源增幅的方法，其中，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅包括，在所述用户的可用资源当前增幅较低的情况中，并且，在所述第三评估信息的值低于预定阈值的情况中，增大所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述调整业务针对用户账户设定的可用资源增幅的方法，还包括：在确定所述第三评估信息之后，获取所述预定时段内用户对所述可用资源的申请数据；根据所述申请数据，确定所述用户的与所述预定时段内的申请数据相关的第四评估信息，其中，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅包括，结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，在所述调整业务针对用户账户设定的可用资源增幅的方法中，所述业务为门诊险业务，所述申请数据至少包括：就诊人姓名、就诊人身份标识证件图片、就诊时间、就诊医院、就诊科室、医生姓名、症状、发票图片和病历图片，其中，所述第四评估信息对应于所述多次申请数据中存在医患联合作弊的申请数据的百分比。

在一个实施例中，所述调整业务针对用户账户设定的可用资源增幅的方法还包括：在获取所述第三数据之前，获取所述用户账户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，其中，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅包括，结合所述身份评估信息和所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述调整业务针对用户账户设定的可用资源增幅的方法还包括：在获取所述第三数据之前，获取所述用户账户的账户评级信息，以及，其中，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅包括，结合所述账户评级信息和所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

本说明书另一方面提供一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法，所述方法由所述业务所在的系统执行，其中，所述用户的用户账户为通过上述确定业务目标账户的方法确定的所述业务的目标账户，所述方法包括：获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据；根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征；获取所述用户对所述可用资源的申请数据；根据所述申请数据，确定第四评估信息，所述第四评估信息对应于所述申请数据的异常性；以及结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，评估所述用户申请所述业务可用资源的可信度。

在一个实施例中，在所述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法中，所述申请数据中包括治疗药品名称、治疗药品价格、以及症状，其中，根据所述申请数据，确定第四评估信息包括，基于健康险相关知识图谱确定以下至少一项：所述治疗药品的疗效是否与所述症状对应、以及所述治疗药品价格是否符合市场价格，从而确定所述第四评估信息。

本说明书另一方面提供一种确定业务的目标账户的装置，所述装置由所述业务所在的系统实施，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，所述装置包括：账户获取单元，配置为，获取所述系统中的第一用户的用户账户，所述第一用户通过所述系统进行线下交易；第一数据获取单元，配置为，通过所述用户账户，获取第一数据，所述第一数据为所述第一用户的与所述业务的业务内容相关的历史行为数据；第一确定单元，配置为，根据所述第一数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述第一用户的属性特征；第二数据获取单元，配置为，通过所述用户账户，获取第二数据，所述第二数据为所述第一用户的与所述线下交易相关的历史数据；第二确定单元，配置为，根据所述第二数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述第一用户对所述线下交易的经营状况；以及第三确定单元，配置为，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的装置还包括地理位置获取单元，配置为，在确定所述第二评估信息之后，获取每次所述线下交易的地理位置信息，其中，所述第三确定单元还配置为，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述地理位置信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的装置还包括账户信息获取单元，配置为，在获取所述系统中的第一用户的用户账户之后，获取所述用户账户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述第一用户的身份评估信息，其中，所述第三确定单元还配置为，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的装置还包括账户评级信息获取单元，配置为，在获取所述系统中的第一用户的用户账户之后，获取所述用户账户的账户评级信息，其中，所述第三确定单元还配置为，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

本说明书另一方面提供一种调整业务针对用户设定的可用资源增幅的装置。其中，所述用户的用户账户为通过上述确定业务目标账户的方法确定的所述业务的目标账户，其中，在所述用户通过所述业务所在的系统进行线下交易之后，所述业务对所述用户的可用资源增加当前增幅。所述装置由所述业务所在的系统实施，包括：第三数据获取单元，配置为，获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据；第一确定单元，配置为，根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征；以及调整单元，配置为，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述调整单元还配置为，在所述第三评估信息的值大于预定阈值的情况中，以不同幅度减小所述用户的可用资源增幅，其中，所述幅度与所述第三评估信息的值关联。

在一个实施例中，所述调整单元还配置为，在所述第三评估信息的值大于预定阈值的情况中，减小所述用户的可用资源增幅，并在不同时长的时间周期之后确认是否恢复所述可用资源增幅，其中，所述时长与所述第三评估信息的值关联。

在一个实施例中，所述调整单元还配置为，在所述用户的可用资源当前增幅较低的情况中，并且，在所述第三评估信息的值低于预定阈值的情况中，增大所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述调整业务针对用户设定的可用资源增幅的装置还包括：申请数据获取单元，配置为，在确定所述用户的与所述预定时段内的线下交易相关的第三评估信息之后，获取所述预定时段内用户对所述可用资源的申请数据；第二确定单元，配置为，根据所述申请数据，确定第四评估信息，所述第四评估信息对应于所述多次申请数据的异常性，其中，所述调整单元还配置为，结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述调整业务针对用户设定的可用资源增幅的装置还包括：账户信息获取单元，配置为，在获取所述第三数据之前，获取所述用户账户的账户信息；第三确定单元，配置为，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，所述调整单元还配置为，结合所述身份评估信息和所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述调整业务针对用户设定的可用资源增幅的装置还包括：账户评级信息获取单元，配置为，在获取所述第三数据之前，获取所述用户账户的账户评级信息，以及，所述调整单元还配置为，结合所述账户评级信息和所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

本说明书另一方面提供一种评估用户申请业务可用资源的可信度的装置。所述装置由所述业务所在的系统实施，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，所述用户的用户账户为通过上述确定业务目标账户的方法确定的所述业务的目标账户。所述评估用户申请业务可用资源的可信度的装置包括：第三数据获取单元，配置为，获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据；第一确定单元，配置为，根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征；申请数据获取单元，配置为，获取所述用户对所述可用资源的申请数据；第二确定单元，配置为，根据所述申请数据，确定第四评估信息，所述第四评估信息对应于所述申请数据的异常性；以及评估单元，配置为，结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，评估所述用户申请所述业务可用资源的可信度。

本说明书实施例还提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有指令代码，所述指令代码在计算机中执行时，令计算机执行上述任一方法。

通过根据本说明书实施例的在业务的各个的环节的风险控制方案，首先通过对业务目标账户的筛选，控制第一阶段的风险。在第二阶段，在业务进行过程中，通过根据用户行为数据调整业务可用资源增幅来进行风险控制。在第三阶段，在用户申请业务可用资源的过程中，在保证用户体验、提高理赔时效对同时，针对高危报案进行适当地提高理赔门槛或转给业务人员重点审核。从而，从三个阶段尽可能减少了业务可用资源损失的风险。

附图说明

通过结合附图描述本说明书实施例，可以使得本说明书实施例更加清楚：

图1示出了根据本说明书实施例的业务风险控制系统100的示意图；

图2示出了根据本说明书实施例的一种确定业务的目标账户的方法的流程图；

图3示出了根据本说明书实施例的一种调整业务针对用户设定的可用资源增幅的方法的流程图；

图4示出了根据本说明书实施例的一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法的流程图；

图5示出了根据本说明书实施例的一种确定业务的目标账户的装置500；

图6示出了根据本说明书实施例的一种调整业务针对用户设定的可用资源增幅的装置600；以及

图7示出了根据本说明书实施例的一种评估用户申请业务可用资源的可信度的装置700。

具体实施方式

下面将结合附图描述本说明书实施例。

图1示出了根据本说明书实施例的业务风险控制系统100的示意图。如图1所示，系统100包括第一风控单元11、第二风控单元12和第三风控单元13。第一风控单元11主要用于确定业务的目标用户。例如，所述业务为支付宝中的多收多保门诊险业务，在该业务中，线下小商户(业务目标用户)只需要使用支付宝收钱码收款就可免费获得门诊险保额，收款越多保额越高。当然，本说明书实施例中所述业务不限于上述门诊险业务，其可以是其它需要多阶段风险控制的业务，例如，所述业务也可以是与用户通过支付宝进行的线下交易相关的贷款业务等。对于上述门诊险业务，第一风控单元11获取多个使用收钱码收款的用户作为预投放名单，获取这些用户的与门诊险相关的历史行为数据，以确定用户对该门诊险出险的概率，获取这些用户的与通过收钱码收款相关的历史数据，以确定用户对所述交易的经营状况，并综合上述概率与所述经营状况，从预投放名单中确定目标账户。

第二风控单元12用于在上述目标账户投保过程中调整保额增幅。在该过程中，第二风控单元12通过获取预定时段内的用户通过收钱码的线下交易数据，确定用户进行虚假线下交易的占比，通过获取预定时段内用户的报案数据，确定用户参与医患联合作弊的占比，从而结合上述数据，调整用户的保额增幅。

第三风控单元13用于在用户报案申请赔偿的过程中进行风险控制。首先，第三风控单元13获取当前报案数据，并对这些数据进行预判，在报案数据不满足基本预定规则的情况下，对此次报案进行快拒处理。在所述报案数据满足基本规则的情况下，第三风控单元13评估该报案数据的异常性。另外，第三风控单元13通过获取预定时段内的用户通过收钱码的线下交易数据，确定用户进行虚假线下交易的占比。从而结合所述异常性和所述占比，评估所述用户账户报案的欺诈风险。根据所述欺诈风险，对所述用户的报案进行快赔处理，或者将所述报案转给业务人员进行人工处理。

图2示出了根据本说明书实施例的一种确定业务的目标账户的方法的流程图。所述方法由所述业务所在的系统执行，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，所述方法包括：在步骤s21,获取所述系统中的第一用户的用户账户，所述第一用户通过所述系统进行线下交易；在步骤s22,通过所述用户账户，获取第一数据，所述第一数据为所述第一用户的与所述业务的业务内容相关的历史行为数据；在步骤s23,根据所述第一数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述第一用户的属性特征；在步骤s24,通过所述用户账户，获取第二数据，所述第二数据为所述第一用户的与所述线下交易相关的历史数据；在步骤s25,根据所述第二数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述第一用户对所述线下交易的经营状况；以及在步骤s26,结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

首先，在步骤s21,获取所述系统中的第一用户的用户账户，所述第一用户通过所述系统进行线下交易。

在一个实施例中，所述业务为支付宝中的多收多保门诊险业务。所述第一用户为支付宝中通过收钱码进行线下交易的用户，即线下小商户。其中，所述门诊险业务中的可用资源为该门诊险的保额。该门诊险的用户只需要使用收钱码收款就可免费获得门诊险保额，收款越多保额越高。当然，本说明书实施例中所述业务不限于上述门诊险业务，其可以是其他需要多阶段风险控制的业务，例如，所述业务也可以是与用户通过支付宝进行的线下交易相关的贷款业务等。

通过获取支付宝中通过收钱码进行线下交易的多个第一用户，也即获取了上述门诊险的预投放名单，即粗选名单，以用于进一步的筛选。

在步骤s22,通过所述用户账户，获取第一数据，所述第一数据为所述第一用户的与所述业务的业务内容相关的历史行为数据。例如，在上述实例中，所述业务为门诊险业务，所述第一数据可包括所述第一用户在其它医疗保险业务中的历史出险数据，例如，第一用户对住院险、重疾险等险种的历史出险数据，这些数据从支付宝服务器端对用户出险的历史记录中获取。所述第一数据还可以包括所述第一用户的与健康相关的历史行为数据，例如，第一用户是否吃不健康的食品、第一用户是否经常健身等。这些行为数据可以从服务器端的大数据获取，所述大数据可通过对支付宝平台的各个业务的数据聚合获得。

在步骤s23,根据所述第一数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述第一用户的属性特征。在上述门诊险实例中，通过获取第一用户的历史出险数据，可大致确定第一用户的身体健康状况。通过获取第一用户的与健康相关的历史行为数据，可作为评估用户的身体健康状况的一个因子。通过结合上述用户历史出险数据和与健康相关的行为数据，可获得对用户的身体健康状况的综合评估，从而可据此确定第一评估信息，该第一评估信息对应于第一用户对所述门诊险的出险概率。

在步骤s24,通过所述用户账户，获取第二数据，所述第二数据为所述第一用户的与所述线下交易相关的历史数据。在上述实例中，所述第二数据包括以下至少一个数据：所述系统对所述第一用户的关于所述线下交易的处罚记录、每次所述线下交易的地理位置和交易金额、所述线下交易的频次和次数、以及所述第一用户对所述系统的用于进行所述线下交易的页面的访问数据。这些数据都可从支付宝服务器端获取，其中，可从关于第一用户的数据库中获取系统对第一用户的处罚记录和第一用户对所述页面的访问数据，可从存储历史交易数据的数据库中获取与所述交易相关的数据。

在步骤s25,根据所述第二数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述第一用户对所述线下交易的经营状况。在上述实例中，通过所述系统对所述第一用户的关于所述线下交易的处罚记录，可评估第一用户的经营信用；通过每次所述线下交易的交易金额、所述线下交易的频次和次数，可评估第一用户的经营情况，经营规模、稳定性等；通过第一用户对所述页面的访问数据，可评估第一用户对该线下交易的投入时间。通过综合考虑上述数据，可获得对第一用户的所述线下交易的经营状况评分，从而可据此确定所述第二评估信息。

在步骤s26,结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。在上述实例中，可结合上述第一用户对所述门诊险的出险概率和第一用户通过所述系统进行线下交易的经营状况评分，来确定是否对该第一用户投放所述门诊险。例如，可对其分别设定对应的阈值，例如，进对于设定出险概率低于70％且经营状况评分位于前40％的第一用户投放门诊险。从而可根据所述阈值，确定第一用户是否为所述门诊险的目标用户，即，是否对该第一用户投放该门诊险。

例如，对于确定为目标用户的第一用户，其在点击收钱码页面显示的门诊险入口链接之后，可进入门诊险页面，该门诊险页面显示用户的投保信息、保额信息、保险期限等。而对于确定为非目标用户的第一用户，其在点击上述链接之后，系统将提示没有相关投保信息。

在一个实施例中，在确定所述第二评估信息之后，获取每次所述线下交易的地理位置信息。在该实施例中，所述门诊险只在预定地区投放。因此，可将所述地理位置信息作为确定目标账户的一个确定因子。通过每次线下交易的地理位置信息获得第一用户的线下交易的主要分布地区，当所述第一用户的线下交易的主要分布地区不在所述预定地区时，将不对该第一用户投放所述门诊险。

在一个实施例中，在获取所述系统中的第一用户的用户账户之后，获取所述用户账户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述第一用户的身份评估信息。账户信息中可包括注册时间、注册时长、操作频率、绑定电话、资金情况、密码修改记录、地理位置等。通过综合这些信息，可确定第一用户的账户是本人使用还是他人冒用。例如，如果确定多个账户的注册时间是相同的时间，并且登陆设备相同，可认为这些账户存在身份冒用的可能较大。在一个实施例中，可将用户账户信息输入分类模型，以确定该账户是本人使用还是他人冒用。从而可将该身份评估信息作为用于确定所述用户账户是否为目标账户的一个确定因子。

在一个实施例中，在获取所述用户账户的账户信息之后，获取所述用户账户的账户评级信息，例如确定所述用户账户是否在保险黑名单、线下交易黑名单、身份冒用黑名单、薅羊毛用户黑名单中等等。从而，可将该账户评级信息作为用于确定所述用户账户是否为目标账户的一个确定因子。

图3示出了根据本说明书实施例的一种调整业务针对用户设定的可用资源增幅的方法的流程图。其中，所述用户的用户账户为通过上述确定业务的目标账户的方法确定的所述业务的目标账户，其中，在所述用户通过所述业务所在的系统进行线下交易之后，所述业务对所述用户的可用资源增加当前增幅。所述方法由所述业务所在的系统执行，包括：在步骤s31，获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据；在步骤s32，根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征；以及，在步骤s33，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

首先，在步骤s31，获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据。例如，与上文相同地，所述业务为支付宝中的多收多保门诊险业务。所述用户即为通过上述参考图2所述的方法确定的门诊险业务的目标用户。所述预定时段例如在10天内、20天内等。所述第三数据包括以下至少一项数据：交易双方各自的网络环境、交易双方各自的终端设备、交易双方关系、交易地理位置、交易金额和交易频次。所述第三数据可从支付宝服务器端获得，例如，可从存储历史交易数据的数据库中获取与所述交易相关的数据。

在步骤s32，根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征。例如，在上述门诊险实例中，根据所述预定时段内的线下交易数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的虚假线下交易次数相比于所述用户在所述预定时段内通过所述系统进行的线下交易总次数的百分比。对于每次线下交易，可通过判断模型对上述交易数据进行综合判断，从而确定该线下交易是否为虚假线下交易。例如，当交易双方各自的网络环境长期相同时，例如，都是长期相同的wifi环境，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。当交易双方各自的设备为相同设备时，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。通过大数据分析确定交易双方的关系为亲密关系(例如家人)或好友、亲戚关系时，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。当交易地理位置相比于该用户其他交易差异较大时，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。当交易的频次较大，例如十分钟刷好多次，并且交易金额较低时，认为该笔交易为虚假交易的可能性较大。

在步骤s33，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。在上述门诊险实例中，所述可用资源即所述门诊险的保额。在一个实施例中，当用户在预定时段内通过所述系统进行虚假线下交易的占比较大时，降低所述门诊险的保额增幅，例如，将保额增幅从每笔交易增加2元降低为每笔交易增加1分，从而引导用户进行正常的交易行为。

在一个实施例中，在所述用户在预定时段内通过所述系统进行虚假线下交易的占比大于预定阈值的情况中，以不同幅度减小所述用户的保额增幅，其中，所述幅度与所述用户通过所述系统进行虚假线下交易的占比关联。即，在所述用户在预定时段内通过所述系统进行虚假线下交易的占比大于预定阈值的情况中，可将减小保额增幅的幅度分为几档，例如，当虚假交易占比大于90％时，将增幅减小为1分，当虚假交易占比大于70％时，将增幅减小为5角。

在一个实施例中，在所述用户在预定时段内通过所述系统进行虚假线下交易的占比大于预定阈值的情况中，减小所述用户的可用资源增幅，并在不同时长的时间周期之后确认是否恢复所述可用资源增幅，其中，所述时长与所述用户在预定时段内通过所述系统进行虚假线下交易的占比关联。例如，在所述用户在预定时段内通过所述系统进行虚假线下交易的占比大于预定阈值的情况中，当虚假交易占比大于90％时，将增幅减小为1分，并且在两周之后确认是否将保额增幅恢复为2元，当虚假交易占比大于70％时，将增幅减小为1分，并且在一周之后确认是否将保额增幅恢复为2元。

在一个实施例中，在所述用户的当前保额增幅较低的情况中，并且，在所述用户在预定时段内通过所述系统进行虚假线下交易的占比低于预定阈值的情况中，增大所述用户的保额增幅。例如，在用户的当前保额增幅为1分的情况下，在所述用户在预定时段内通过所述系统进行虚假线下交易的占比低于预定阈值的情况中，将用户的保额增幅增大为2元。

在一个实施例中，上述调整可用资源增幅的方法还包括以下步骤：获取所述预定时段内用户对所述可用资源的多次申请数据；根据所述多次申请数据，确定第四评估信息，所述第四评估信息对应于所述多次申请数据的异常性。

在上述门诊险实例中，获取所述预定时段内用户对所述可用资源的申请数据，即获取所述预定时段内用户对所述门诊险的报案数据，所述申请数据至少包括：就诊人姓名、就诊人身份标识证件图片、就诊时间、就诊医院、就诊科室、医生姓名、症状、发票图片和病历图片。所述申请数据不限于上述数据，例如，还可以另外包括药品名称信息、药品价格信息、医嘱图片、处方图片、收费票据图片等。其中，通过由用户直接上传获取发票图片、病历图片、处方图片等凭证图片。在一个实施例中，通过由用户对所述凭证进行现场拍摄获取所述凭证图片。通过由人工智能或第三方对所述凭证图片进行文字识别处理，从而获取其中包括的就诊人姓名、就诊时间、就诊医院、就诊科室、就诊医生、药品信息、药品价格信息等。在一个实施例中，可以从用户的自述文本信息中获取上述文字信息。

在获取上述报案数据之后，还可以根据这些数据进一步获取相关数据：用户终端的定位数据、用户账户的关系网络中对所述就诊医院的申请数据、用户历史申请数据、与所述就诊医院相关的申请数据、与所述就诊科室相关的申请数据、与所述就诊医生相关的申请数据、发票图片库、病历图片库、以及处方图片库等。

通过上述预定时段内的用户报案数据及相关数据，可确定所述多次报案数据中存在医患勾结、团伙勾结的报案数据的占比情况，从而可据此确定第四评估信息。例如，用户的报案数据与其支付宝好友的报案数据出险异常聚集情况，例如，其诊疗医生都是同一个医生，或者其就诊时间都是相同的时间等，则该报案数据中存在医患联合作弊、或者团伙联合作弊的可能性较高。再例如，相同医生的不同用户的报案数据异常大，则该报案数据中存在医患联合作弊、或者团伙联合作弊的可能性较高，等等。该第四评估信息可对应于用户存在医患联合作弊的概率。

在获取第四评估信息之后，可结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。例如，可将所述第三评估信息和所述第四评估信息分别乘以权重之后相加，从而获得综合评分，并根据该综合评分调整用户的保额增幅。

在一个实施例中，所述调整业务针对用户账户设定的可用资源增幅的方法还包括：在获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据之前，获取所述用户账户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，其中，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅包括，结合所述身份评估信息和所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

这里获取的账户信息可包括操作频率、绑定电话、资金情况、密码修改记录、地理位置等。通过综合这些信息，可确定第一用户的账户是本人使用还是他人冒用。例如，如果确定多个账户的注册时间是相同的时间，并且登陆设备相同，可认为这些账户存在身份冒用的可能较大。在一个实施例中，可将用户账户信息输入分类模型，以确定该账户是本人使用还是他人冒用。从而可将该身份评估信息作为调整所述用户的可用资源增幅的一个因子。

在一个实施例中，所述调整业务针对用户账户设定的可用资源增幅的方法还包括：在获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据之前，获取所述用户账户的账户评级信息，以及，其中，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅包括，结合所述账户评级信息和所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。这里，获取所述用户账户的账户评级信息包括，例如确定所述用户账户是否在保险黑名单、线下交易黑名单、身份冒用黑名单、薅羊毛用户黑名单中等等。从而可将该账户评级信息作为调整所述用户的可用资源增幅的一个因子。

图4示出了根据本说明书实施例的一种评估用户申请业务可用资源的可信度的方法的流程图。所述方法由所述业务所在的系统执行，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，所述用户的用户账户为通过上述确定目标账户的方法确定的所述业务的目标账户。所述方法包括：在步骤s41,获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据；在步骤s42，根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征；在步骤s43，获取所述用户对所述可用资源的申请数据；在步骤s44,根据所述申请数据，确定第四评估信息，所述第四评估信息对应于所述申请数据的异常性；以及在步骤s45,结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，评估所述用户申请所述业务可用资源的可信度。

在该方法中，申请数据、第三数据、第三评估信息与参考图3所述的方法中的对应项的含义基本相同，在此不再赘述。

在步骤s44,根据所述申请数据，确定第四评估信息，所述第四评估信息对应于所述申请数据的异常性。在一个实施例中，根据所述申请数据，确定第四评估信息包括，通过确定以下至少一项而确定所述第四评估信息：对应的图片库中是否存在与所述凭证图片相似的图片；所述申请数据相比于用户的历史申请数据是否存在异常；所述申请数据与所述用户的系统好友的申请数据是否存在聚集性；与所述就诊医院相关的申请数据是否存在聚集性；与所述就诊科室相关的申请数据是否存在聚集性；与所述医生相关的申请数据是否存在聚集性；用户终端的地理位置信息是否与所述就诊医院相符；所述治疗药品的疗效是否与所述症状对应；以及所述治疗药品价格是否符合市场价格。可以理解，用于确定第一评估信息的信息不限于上述信息，在实际应用中，还存在多种其它异常情况，在此不一一列出。

例如，所述申请数据中包括治疗药品名称、治疗药品价格、以及症状，其中，根据所述申请数据，确定第四评估信息包括，基于健康险相关知识图谱确定以下至少一项：所述治疗药品的疗效是否与所述症状对应、以及所述治疗药品价格是否符合市场价格，从而确定所述第四评估信息。例如，在报案数据中，症状为高血压，但是根据健康险相关知识图谱中包括的药品疗效数据库，可确定治疗药品为治疗脚气的药，从而可确定该报案数据为虚假报案数据的可能性较高，从而可相应地确定第四评估信息。

例如，对于用户上传的病历图片，如果在对应的病历图片库中存在与该病历图片相似度非常高的图片，则用户上传的病历图片有可能是盗图，从而，该报案数据可能是虚假报案数据，从而可相应地确定第一评估信息。

例如，在用户的报案数据与其支付宝好友的报案数据异常聚集的情况中，例如，其诊疗医生都是同一个医生，或者其就诊时间都是相同的时间等，则该报案数据中存在医患联合作弊、或者团伙联合作弊的可能性较高，从而可相应地确定第一评估信息。

在一个实施例中，结合多项信息确定第一评估信息，例如，根据所述申请数据，可同时确定：对应的病历图片库中存在与该病历图片相似度非常高的图片、用户的报案数据与其支付宝好友的报案数据异常聚集、以及治疗药品的疗效与所述症状基本不对应。在该情况中，可获取各项信息对应的评分，并将其乘以各自的预设权重并相加，从而获得综合评分作为第一评估信息。例如，假设各项信息对应的评分为1，其各自的权重为1/4,1/3和1/3，则获得的第一评估信息为11/12。在该情况中，用于确定异常性的信息项越多，所述报案数据的异常性越大。

在步骤s45,结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，评估所述用户申请所述业务可用资源的可信度。通过结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，可获得对用户的报案可信度的综合评分。当该综合评分较高时，可对用户进行快赔，即通过系统进行智能理算，从而快速出险。当该综合评分较低时，可提高理赔门槛，例如要求用户提供进一步的报案凭证、凭证原件等，或者可将该次报案转给业务人员(例如保险客服)处理。从而在保证用户体验的同时，进一步控制了理赔风险。

另外，在上述评估用户申请业务可用资源的可信度的方法中，可以类似地结合用户身份评估信息和用户账户评级信息(例如，黑名单)来评估所述可信度。

图5示出了根据本说明书实施例的一种确定业务的目标账户的装置500。所述装置500由所述业务所在的系统实施，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联。所述装置500包括：账户获取单元51，配置为，获取所述系统中的第一用户的用户账户，所述第一用户通过所述系统进行线下交易；第一数据获取单元52，配置为，通过所述用户账户，获取第一数据，所述第一数据为所述第一用户的与所述业务的业务内容相关的历史行为数据；第一确定单元53，配置为，根据所述第一数据，确定第一评估信息，所述第一评估信息对应于所述第一用户的属性特征；第二数据获取单元54，配置为，通过所述用户账户，获取第二数据，所述第二数据为所述第一用户的与所述线下交易相关的历史数据；第二确定单元55，配置为，根据所述第二数据，确定第二评估信息，所述第二评估信息对应于所述第一用户对所述线下交易的经营状况；以及第三确定单元56，配置为，结合所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的装置500还包括地理位置获取单元57，配置为，在确定所述第二评估信息之后，获取每次所述线下交易的地理位置信息，其中，所述第三确定单元还配置为，结合所述第一评估信息、所述第二评估信息和所述地理位置信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的装置500还包括账户信息获取单元58，配置为，在获取所述系统中的第一用户的用户账户之后，获取所述用户账户的账户信息，根据所述账户信息，确定所述第一用户的身份评估信息，其中，所述第三确定单元还配置为，结合所述身份评估信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

在一个实施例中，所述确定业务的目标账户的装置500还包括账户评级信息获取单元59，配置为，在获取所述系统中的第一用户的用户账户之后，获取所述用户账户的账户评级信息，其中，所述第三确定单元还配置为，结合所述账户评级信息、所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定所述用户账户是否为所述业务的目标账户。

图6示出了根据本说明书实施例的一种调整业务针对用户设定的可用资源增幅的装置600。其中，所述用户的用户账户为通过参考图2所述的方法确定的所述业务的目标账户，其中，在所述用户通过所述业务所在的系统进行线下交易之后，所述业务对所述用户的可用资源增加当前增幅。所述装置600由所述业务所在的系统实施，包括：第三数据获取单元61，配置为，获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据；第一确定单元62，配置为，根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征；以及调整单元63，配置为，根据所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述调整单元63还配置为，在所述用户通过所述系统进行虚假线下交易的占比大于预定阈值的情况中，以不同幅度减小所述用户的可用资源增幅，其中，所述幅度与所述用户通过所述系统进行虚假线下交易的占比关联。

在一个实施例中，所述调整单元63还配置为，在所述用户通过所述系统进行虚假线下交易的占比大于预定阈值的情况中，减小所述用户的可用资源增幅，并在不同时长的时间周期之后确认是否恢复所述可用资源增幅，其中，所述时长与所述用户通过所述系统进行虚假线下交易的占比关联。

在一个实施例中，所述调整单元63还配置为，在所述用户的可用资源当前增幅较低的情况中，并且，在所述用户通过所述系统进行虚假线下交易的占比低于预定阈值的情况中，增大所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述装置600还包括：申请数据获取单元64，配置为，在确定所述第三评估信息之后，获取所述预定时段内用户对所述可用资源的申请数据；第二确定单元65，配置为，根据所述申请数据，确定第四评估信息，所述第四评估信息对应于所述多次申请数据的异常性，其中，所述调整单元还配置为，结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述装置600还包括：账户信息获取单元66，配置为，在获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据之前，获取所述用户账户的账户信息；第三确定单元67，配置为，根据所述账户信息，确定所述用户的身份评估信息，以及，所述调整单元还配置为，结合所述身份评估信息和所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

在一个实施例中，所述装置600还包括：账户评级信息获取单元68，配置为，在获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据之前，获取所述用户账户在所述预定时段内的账户评级信息，以及，所述调整单元还配置为，结合所述预定时段内的账户评级信息和所述第三评估信息，调整所述用户的可用资源增幅。

图7示出了根据本说明书实施例的一种评估用户申请业务可用资源的可信度的装置700。所述装置700由所述业务所在的系统实施，其中，所述业务针对其用户设定的可用资源与所述用户通过所述系统进行的线下交易相关联，所述用户的用户账户为通过参考图2所述的方法确定的所述业务的目标账户。所述装置700包括：第三数据获取单元71，配置为，获取用户的与预定时段内的所述线下交易相关的第三数据；第一确定单元72，配置为，根据所述第三数据，确定第三评估信息，所述第三评估信息对应于所述用户的属性特征；申请数据获取单元73，配置为，获取所述用户对所述可用资源的申请数据；第二确定单元74，配置为，根据所述申请数据，确定第四评估信息，所述第四评估信息对应于所述申请数据的异常性；以及评估单元75，配置为，结合所述第三评估信息和所述第四评估信息，评估所述用户申请所述业务可用资源的可信度。

本说明书实施例还提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有指令代码，所述指令代码在计算机中执行时，令计算机执行图2-4中任一个所示的方法。

通过根据本说明书实施例的在业务的各个的环节的风险控制方案，首先通过对业务目标账户的筛选，控制第一阶段的风险，例如，从健康医疗领域和线下支付场景的特性进行双重核保准入，扩大准入用户覆盖率的同时，严格控制高危用户准入。在第二阶段，在业务进行过程中，通过根据用户行为数据调整业务可用资源增幅来进行风险控制，例如，针对高危用户适当控制其保额累计的增速，引导用户进行正常交易。且采取动态进出机制，形成良性循环。在第三阶段，在用户申请业务可用资源的过程中，在保证用户体验、提高理赔时效对同时，针对高危报案进行适当地提高理赔门槛或转给业务人员重点审核。从而，从三个阶段尽可能减少了业务可用资源损失的风险。

本领域普通技术人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执轨道，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域普通技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执轨道的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。