一种业务风控的方法及装置与流程

本说明书涉及计算机，尤其涉及一种业务风控的方法及装置。

背景技术：

1、随着电子商务的发展，平台和商家出于引进用户、推广产品和促进消费等目的，推出各式各样的优惠活动，如，新用户注册可领取福利；再例如，观看广告后可领取商家福利。

2、在这种运营模式下，出现许多异常用户群，例如，一些用户恶意刷单，购买后立即退款，提高该商家在平台销量排名。这些行为严重影响了平台与商家的正常运营。

3、目前，应对这类异常行为的主要方式为，基于提前构建的监督模型对单个订单是否存在异常行为进行预测和判定。这种方法在实施异常行为的方式变化时，异常行为检测的准确率就会下降，且需要针对每个订单进行检测，消耗大量的资源。

4、因此，如何使得实施在异常行为的方式发生变化时，具备较高的异常行为检测的准确率，并同时减少资源的消耗，则是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本说明书提供一种业务风控的方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。

2、本说明书采用下述技术方案：

3、本说明书提供了一种业务风控的方法，包括：

4、获取各用户的业务请求；

5、根据所述各用户在执行所述业务请求对应的业务时所基于的业务环境信息，对所述各用户在业务行为上进行聚类，得到至少一个待检测用户群；

6、根据监控到的所述至少一个待检测用户群包含的用户在执行所述业务时的业务操作信息，从各候选业务特征中筛选出用于识别异常用户群的业务特征，作为目标特征；

7、针对每个待检测用户群，根据所述目标特征，判断该待检测用户群是否为异常用户群；

8、若确定该待检测用户群为异常用户群，对该待检测用户群所包含的用户进行业务风控。

9、可选地，所述业务环境信息包括用户执行所述业务时所基于的时空信息；

10、根据所述各用户在执行所述业务请求对应的业务时所基于的业务环境信息，对所述各用户在业务行为上进行聚类，得到至少一个待检测用户群，具体包括：

11、将所述时空信息相匹配的用户进行聚类，得到所述至少一个待检测用户群。

12、可选地，将时空信息相匹配的用户进行聚类，得到至少一个待检测用户群，具体包括：

13、将每个用户作为顶点，以及基于任意两个用户的时空信息之间的匹配度所构建出的边，得到用户关联图；

14、以任意两个用户的时间信息之间的匹配度不小于第一设定匹配度为约束条件，在所述用户关联图中查找至少一个关联极大图；

15、针对每个查找出的关联极大图，根据该关联极大图中包含的每个顶点所对应的用户，确定该关联极大图对应的待检测用户群。

16、可选地，以任意两个用户的时间信息之间的匹配度不小于第一设定匹配度为约束条件，在所述用户关联图中查找至少一个关联极大图，具体包括：

17、针对所述用户关联图中包含的每个顶点，在所述用户关联图中确定与该顶点具有设定邻接关系的顶点，作为该顶点对应的关联顶点；

18、根据该顶点对应的关联顶点，确定该顶点的平均匹配度；

19、根据所述用户关联图中包含每个顶点的平均匹配度，在所述用户关联图中确定种子顶点；

20、以所述种子顶点为基点，以任意两个用户的时间信息之间的匹配度不小于第一设定匹配度为约束条件，在所述用户关联图中查找至少一个关联极大图。

21、可选地，根据所述用户关联图中包含每个顶点的平均匹配度，在所述用户关联图中确定种子顶点，具体包括：

22、按照每个顶点的平均匹配度从大到小的顺序，对每个顶点进行排序，得到排序结果；

23、将位于所述排序结果中设定排位之前，且对应的关联顶点的数量不少于设定数量的顶点，作为种子顶点。

24、可选地，根据监控到的所述至少一个待检测用户群包含的用户在执行所述业务时的业务操作信息，从各候选业务特征中筛选出用于识别异常用户群的业务特征，作为目标特征，具体包括：

25、针对每个候选业务特征，确定所有待检测用户群在该候选业务特征下的平均业务操作信息；

26、针对每个待检测用户群，确定该待检测用户群在该候选业务特征下的业务操作信息，与所述平均业务操作信息之间的偏差，作为该待检测用户群针对该候选业务特征对应的偏差；

27、根据每个待检测用户群针对该候选业务特征对应的偏差，确定该候选业务特征对应的区分度；

28、将区分度不低于设定区分度的候选业务特征，作为目标特征。

29、可选地，针对每个待检测用户群，根据所述目标特征，判断该待检测用户群是否为异常用户群，具体包括：

30、确定所述目标特征对应的异常检测条件；

31、针对每个待检测用户群，根据所述目标特征对应的异常检测条件，判断该待检测用户群是否为异常用户群。

32、本说明书提供了一种业务风控的装置，包括：

33、请求获取模块，用于获取各用户的业务请求；

34、聚类模块，用于根据所述各用户在执行所述业务请求对应的业务时所基于的业务环境信息，对所述各用户在业务行为上进行聚类，得到至少一个待检测用户群；

35、特征选取模块，用于根据监控到的所述至少一个待检测用户群包含的用户在执行所述业务时的业务操作信息，从各候选业务特征中筛选出用于识别异常用户群的业务特征，作为目标特征；

36、判断模块，用于针对每个待检测用户群，根据所述目标特征，判断该待检测用户群是否为异常用户群；

37、风控模块，用于若确定该待检测用户群为异常用户群，对该待检测用户群所包含的用户进行业务风控。

38、本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述业务风控的方法。

39、本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述业务风控的方法。

40、本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

41、在本说明书提供的业务风控的方法，服务器在获取到各用户的业务请求后，根据各用户在执行业务请求对应的业务时所基于的业务环境信息，对各用户在业务行为上进行聚类，得到至少一个待检测用户群。在服务器得到待检测用户群后，根据监控到的至少一个待检测用户群包含的用户在执行业务时的业务操作信息，从各候选业务特征中筛选出用于识别异常用户群的业务特征，作为目标特征。针对每个待检测用户群，服务器根据得到的目标特征，判断该待检测用户群是否为异常用户群，若确定该待检测用户群为异常用户群，则对该待检测用户群所包含的用户进行业务风控。

42、从上述方法中可以看出，服务器根据各用户执行业务请求对应的业务时产生的信息之间的关联，将各用户聚类为多个待检测用户群，之后筛选出能够识别待检测用户群的目标特征，根据得到的目标特征，从待检测用户群中识别出异常用户群，对异常用户群中包含的用户进行业务风控。这样将异常行为检测的目标对象由针对每一个单体转换为针对每一个群体，节省了资源的消耗。同时用于识别异常用户群的目标特征可以根据针对的异常行为的方式的变化而变化，这样，在实施异常行为的方式发生变化时，依然能够保证识别异常行为的准确率。