CN109255486B - 一种策略配置的优化方法及装置 - Google Patents

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Abstract

公开了一种策略配置的优化方法及装置。一种策略配置的优化方法，该方法包括：确定初始策略中待优化的策略配置；获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；如果当前业务指标不满足预设的要求，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整、或者对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；优化处理后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。

Description

一种策略配置的优化方法及装置
技术领域
本说明书实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种策略配置的优化方法及装置。
背景技术
第三方支付是指具备一定实力和信誉保障的独立机构，通过与网联对接而促成交易双方进行交易的网络支付模式。在第三方支付中，将用户的操作行为以事件的方式记录下来，例如用户的登录事件、用户的注册事件、用户的交易事件等，并将记录的事件发送到风控平台，风控平台利用平台内部的风险识别策略和风险管控策略，对表征用户操作行为的事件(又称风控事件)进行风险的识别和管控，如果事件存在风险，则说明用户的操作行为存在一定的风险，后续采取相应的风险管控措施。
随着时间的推移以及第三方支付中大量事件的产生，对于风险识别策略中的策略配置或风险管控策略中的策略配置需要进行优化。
目前对于风险识别策略中的策略配置或风险管控策略中的策略配置进行优化的方式为：运维人员依据自身的经验分析已有案件(表征用户操作行为的事件存在风险，但风控平台没有识别出表征用户操作行为的事件存在风险，导致用户账户资金受损的事件称之为案件)，对风险识别策略中的策略配置或风险管控策略中的策略配置进行优化，即通过人工的方式来进行优化。现有的这种方式，需要依赖运维人员的经验，并且运维人员需要对已有案件进行分析，才可以对风险识别策略中的策略配置或风险管控策略中的策略配置进行优化，周期较长。
发明内容
针对上述技术问题，本说明书实施例提供一种策略配置的优化方法及装置，技术方案如下：
一种策略配置的优化方法，该方法包括：
确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
利用以下步骤进行迭代处理，直到满足预设的迭代停止条件，所述预设的迭代停止条件至少包括：当前业务指标满足预设的要求；
获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整、或者对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
停止迭代后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
一种策略配置的优化方法，该方法包括：
确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
如果当前业务指标不满足预设的要求，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整和/或对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
优化处理后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
一种策略配置的优化装置，该装置包括：
策略配置确定模块，用于确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
优化处理模块，用于利用以下步骤进行迭代处理，直到满足预设的迭代停止条件，所述预设的迭代停止条件至少包括：当前业务指标满足预设的要求；
判断子模块，获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
优化处理子模块，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整、或者对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
可用策略配置确定模块，用于停止迭代后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
一种策略配置的优化装置，该装置包括：
策略配置确定模块，用于确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
优化处理模块，用于获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求，如果当前业务指标不满足预设的要求，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整和/或对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
可用策略配置确定模块，用于优化处理后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
本说明书实施例所提供的技术方案，自动对策略配置进行优化，无需依赖运维人员的自身经验，且，大大缩短了优化周期。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书实施例。
此外，本说明书实施例中的任一实施例并不需要达到上述的全部效果。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本说明书实施例的策略配置的优化方法的流程示意图；
图2是本说明书实施例的策略配置的优化装置结构示意图；
图3是用于配置本说明书实施例装置的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
目前对于风险识别策略中的策略配置或风险管控策略中的策略配置进行优化的方式为：运维人员依据自身的经验分析已有案件(表征用户操作行为的事件存在风险，但风控平台没有识别出表征用户操作行为的事件存在风险，导致用户账户资金受损的事件称之为案件)，对风险识别策略中的策略配置或风险管控策略中的策略配置进行优化，即通过人工的方式来进行优化。现有的这种方式，需要依赖运维人员的经验，并且运维人员需要对已有案件进行分析，才可以对风险识别策略中的策略配置或风险管控策略中的策略配置进行优化，周期较长。
针对上述问题，本说明书实施例提供一种技术方案，自动对策略配置进行优化，无需依赖运维人员的自身经验，且大大缩短了优化周期。
具体的，本说明书实施例提供的技术方案如下：
确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；利用以下步骤进行迭代处理，直到满足预设的迭代停止条件，所述预设的迭代停止条件至少包括：当前业务指标满足预设的要求；获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整、或者对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；停止迭代后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
在本说明书中，策略是由不同风险特征的条件组合的，每个风险特征都有对应的特征值，例如一条风险识别策略为：满足异地登录次数＝2、交易金额大于支付限额(10000)、不同终端登录次数＝3等，识别出风险，对于风险识别策略的前半部分为策略配置，用于风险识别，后半部分为识别结果，对于上述异地登录、交易金额、不同终端登录等字段为风险特征，意味着策略配置包含不同的风险特征，风险特征都有其对应的特征值，例如上述所说的2、支付限额(10000)、3等。本说明书中可以针对策略配置中包含的风险特征的组合方式、风险特征对应的特征值、或者对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整，以此来优化策略配置。
为了使本领域技术人员更好地理解本说明书实施例中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行详细地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于保护的范围。
如图1所示，为本说明实施例提供的策略配置的优化方法的流程示意图，可以包括以下步骤：
S101，确定初始策略中待优化的策略配置；
本说明书中以“初始策略”指代优化处理策略配置之前的策略，本说明书中待优化的策略配置可以是完全未经优化的策略配置，也可以是上一次优化后的策略配置，例如所确定的初始策略中的待优化的策略配置为“满足异地登录次数＝2、交易金额大于支付限额(10000)、不同终端登录次数＝3”。
其中上述所说的初始策略可以通过以下方式得到：
获取不同平台的来源数据；按照预设的转换规则，将获取的来源数据转换为风控平台可识别的数据；确定与转换得到的风控平台可识别的数据对应的风控事件，以及风控平台针对所述风控事件的处理结果；根据所述风控事件以及所述处理结果，利用预设的策略分析模型分析出所述初始策略。
当前对于不同平台的来源数据，例如对于监控平台、用户来电平台、各大社交媒体平台(例如微博)等不同平台的来源数据，用户来电平台的来源数据可以是用户投诉自身账号无故被封号，微博的来源数据可以是用户发微博表示自身账号在某天被盗导致资金受损，以上不同平台的来源数据均表示现有的策略配置需要优化。
获取不同平台的来源数据，按照一定的转换规则，将获取的来源数据转换为风控平台可识别的数据，并进行存储，其中转换规则可以是提取来源数据中的关键字段，与用户相关的用户ID、用户账户、用户身份证等信息进行组合以使风控平台可识别。不同平台的来源数据都有各自的数据格式，需要将这些来源数据转换为风控平台可以读懂的数据存储下来，并且与风控平台的风控事件进行关联，确定与转换得到的风控平台可识别的数据对应的风控事件，其中可以依据用户ID、用户账户、用户身份证等信息确定风控事件。以及需要确定风控平台中针对风控事件的处理结果，后续以风控事件以及处理结果作为策略分析模型的输入，利用策略分析模型分析出初始策略，即分析出需要优化的策略。
S102，获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值；
用于评价风控平台的业务指标，一般包括预测覆盖率、预测命中率、用户打扰率、资金损失率等。
在本步骤中，利用策略中的当前策略配置对已知结果的测试数据进行预测，该测试数据中包含白样本和黑样本，其中白样本和黑样本中标注有处理结果的标签。获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并统计准确率、用户打扰率等指标，以便在后续步骤中根据这些指标确定是否开始进行优化。实际应用中，该测试数据可以取自某个时间窗口(最近一个月、最近一周)，从而对策略中的策略配置按需优化。
另外，一次完整的优化过程，可能需要迭代若干个轮次才能够优化到位，因此这些指标值同样可以作为一次完整优化中“是否开启下一轮次的优化”的判断依据。
S103，判断是否满足预设的迭代停止条件，如果是则执行S105，否则执行S104；
“业务指标是否足够好”是决定是否要对策略配置进行优化的重要依据，因此这里的迭代停止条件至少包括：当前业务指标满足预设的要求。“例如用户打扰率在1％以下”、“预测覆盖率在90％以上”等等，当存在多个指标值时，可以对各个指标值分别设置判断标准，也可以根据一定规则综合判断。
此外，根据实际需求，这里的迭代停止条件还可以是其他形式，例如：可以在达到某个预设的迭代次数后控制迭代停止。
S104，对策略配置进行优化处理；
根据策略配置的特征，本说明书提供多种优化处理方法，根据策略优化的对象不同，整体上可以分为三大类：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整、或者对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整，下面分别对上述调整方式进行说明：
对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整：可以利用遗传算法对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整，在遗传算法中确定初始风险特征，例如确定五个风险特征，其中风险特征的来源起初可以从初始策略中提取，还可以从已有的风险特征池中提取。在后续的迭代过程中，通过增加或减少策略配置中的风险特征，得到新的策略配置。
例如确定初始风险特征为10个风险特征，在后续的迭代处理中，通过增加风险特征的方式，每次增加得到新的策略配置，例如在某次迭代处理中，当前策略配置中包含13个风险特征，后续获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并统计准确率、用户打扰率等指标，以便在后续步骤中根据这些指标确定是否需要再次进行优化。
对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整：可以利用决策树算法对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整，在决策树算法中，确定风险特征的初始值，参照风险特征对应的特征值的值域，可以对值域进行划分，可以有顺序的对风险特征赋值，每次赋值可以得到新的策略配置。
例如，特征值的值域为1-10，切分成100份，确定风险特征的初始值为0.1，后续有顺序的对风险特征赋值，每次赋值可以得到新的策略配置，例如在某次迭代处理中，对风险特征赋值5，后续获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并统计准确率、用户打扰率等指标，以便在后续步骤中根据这些指标确定是否需要再次进行优化。
对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整：可以利用符号回归算法对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整，用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号，例如“＝、≤、≥、＜、＞、”等，意味着每次对数字符号进行调整，可以得到新的策略配置。
例如，表示风险特征与特征值之间关系的数字符号为“＝”，即风险特征＝特征值，利用符号回归算法对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整，在某次迭代处理中，风险特征＜特征值，后续获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并统计准确率、用户打扰率等指标，以便在后续步骤中根据这些指标确定是否需要再次进行优化。
其中在迭代处理过程中，优先对对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整，如果无法满足预设的要求，则在后续的迭代轮次中对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整或者对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整。
S105，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
对于任意轮次优化后得到的策略配置，如果业务指标能够满足预设的要求，则可以作为最终的优化结果投入使用。如果在停止迭代处理后，当前的策略配置仍未能满足预设的要求，则可转入人工介入处理流程，这里不再详细说明。
通过上述对本说明书实施例提供的技术方案的描述，自动对策略配置进行优化，无需依赖运维人员的自身经验，且大大缩短了优化周期。
相对于上述的技术方案，本说明书还提供另一种技术方案，在一些特殊情况下，可以不使用迭代方式实现策略配置的优化，具体的方案如下：
确定初始策略中待优化的策略配置；
获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
如果当前业务指标不满足预设的要求，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整和/或对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
优化处理后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
通过上述的方法，可以利用上述三种调整方式交叉调整，例如对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整，可能的调整方案为10种，对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整，可能的调整方案为6种，对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整，可能的调整方案为1000种，三种调整方式交叉调整会得到60000种策略配置，对于每一种策略配置，若当前的业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。对于得到的众多可用策略配置，则可以随机确定其中一种可用策略配置为最终可用策略配置。优选的方式为，选取当前业务指标最优的可用策略配置为最终可用策略配置，例如用户打扰率为0.9％、0.8％、0.85％，则确定用户打扰率为0.8％所对应的可用策略配置为最终可用策略配置。
相对于上述方法实施例，本说明书实施例还提供了一种策略的推荐装置，如图2所示，可以包括：策略配置确定模块210、优化处理模块220、可用策略配置确定模块230。
策略配置确定模块210，用于确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
优化处理模块220，用于利用以下步骤进行迭代处理，直到满足预设的迭代停止条件，所述预设的迭代停止条件至少包括：当前业务指标满足预设的要求；
判断子模块，获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
优化处理子模块，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整、或者对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
可用策略配置确定模块230，用于停止迭代后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
根据本说明书提供的一种具体实施方式，所述优化处理子模块具体用于：
在迭代处理过程中，优先对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整。
根据本说明书提供的一种具体实施方式，所述优化处理子模块，具体用于利用以下方式对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整：
增加或减少策略配置中包含的风险特征，得到新的策略配置。
根据本说明书提供的一种具体实施方式，所述装置还包括初始策略识别模块240：
初始策略识别模块240，用于获取不同平台的来源数据；
按照预设的转换规则，将获取的来源数据转换为风控平台可识别的数据；
确定与转换得到的风控平台可识别的数据对应的风控事件，以及风控平台针对所述风控事件的处理结果；
根据所述风控事件以及所述处理结果，利用预设的策略分析模型分析出所述初始策略。
上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
通过上述对本说明书实施例提供的技术方案的描述，自动对策略配置进行优化，无需依赖运维人员的自身经验，且大大缩短了优化周期。
本说明书实施例还提供一种计算机设备，如图3所示，该设备可以包括：处理器310、存储器320、输入/输出接口330、通信接口340和总线350。其中处理器310、存储器320、输入/输出接口330和通信接口340通过总线350实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器310可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器320可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器320可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器320中，并由处理器310来调用执行。
输入/输出接口330用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口340用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线350包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器310、存储器320、输入/输出接口330和通信接口340)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器310、存储器320、输入/输出接口330、通信接口340以及总线350，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述的策略配置的优化方法。该方法至少包括：
一种策略配置的优化方法，该方法包括：
确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
利用以下步骤进行迭代处理，直到满足预设的迭代停止条件，所述预设的迭代停止条件至少包括：当前业务指标满足预设的要求；
获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整、或者对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
停止迭代后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书实施例可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本说明书实施例各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机，计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，在实施本说明书实施例方案时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。也可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅是本说明书实施例的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本说明书实施例原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本说明书实施例的保护范围。

Claims (11)

1.一种策略配置的优化方法，该方法包括：
确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
利用以下步骤进行迭代处理，直到满足预设的迭代停止条件，所述预设的迭代停止条件至少包括：当前业务指标满足预设的要求；
获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整、或者对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
停止迭代后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置；
其中，所述初始策略是基于将风控事件以及风控平台针对所述风控事件的处理结果作为预设的策略分析模型的输入而分析得到的；所述风控事件与不同平台的来源数据相关联；所述不同平台的来源数据表示现有的策略配置需要优化。
2.根据权利要求1所述的方法，所述对策略配置进行优化处理，包括：
在迭代处理过程中，优先对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整。
3.根据权利要求1所述的方法，所述对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整，包括：
增加或减少策略配置中包含的风险特征，得到新的策略配置。
4.根据权利要求1所述的方法，所述风控事件基于以下步骤获得：
获取不同平台的来源数据；
按照预设的转换规则，将获取的来源数据转换为风控平台可识别的数据；
确定与转换得到的风控平台可识别的数据对应的风控事件，以及风控平台针对所述风控事件的处理结果；
根据所述风控事件以及所述处理结果，利用预设的策略分析模型分析出所述初始策略。
5.一种策略配置的优化方法，该方法包括：
确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
如果当前业务指标不满足预设的要求，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整和/或对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
优化处理后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置；
其中，所述初始策略是基于将风控事件以及风控平台针对所述风控事件的处理结果作为预设的策略分析模型的输入而分析得到的；所述风控事件与不同平台的来源数据相关联；所述不同平台的来源数据表示现有的策略配置需要优化。
6.一种策略配置的优化装置，该装置包括：
策略配置确定模块，用于确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
优化处理模块，用于利用以下步骤进行迭代处理，直到满足预设的迭代停止条件，所述预设的迭代停止条件至少包括：当前业务指标满足预设的要求；
判断子模块，获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求；
优化处理子模块，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整、或者对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
可用策略配置确定模块，用于停止迭代后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置；
其中，所述初始策略是基于将风控事件以及风控平台针对所述风控事件的处理结果作为预设的策略分析模型的输入而分析得到的；所述风控事件与不同平台的来源数据相关联；所述不同平台的来源数据表示现有的策略配置需要优化。
7.根据权利要求6所述的装置，所述优化处理子模块具体用于：
在迭代处理过程中，优先对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整。
8.根据权利要求6所述的装置，所述优化处理子模块，具体用于利用以下方式对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整：
增加或减少策略配置中包含的风险特征，得到新的策略配置。
9.根据权利要求6所述的装置，所述装置还包括风控事件确定模块：
初始策略识别模块，用于获取不同平台的来源数据；
按照预设的转换规则，将获取的来源数据转换为风控平台可识别的数据；
确定与转换得到的风控平台可识别的数据对应的风控事件。
10.一种策略配置的优化装置，该装置包括：
策略配置确定模块，用于确定初始策略中待优化的策略配置，所述策略配置包含不同的风险特征，所述风险特征存在对应的特征值；
优化处理模块，用于获取利用策略中的当前策略配置对预设的测试数据输出的预测结果，并对预测结果进行统计得到至少一个指标值，所述指标值用于判断当前业务指标是否满足预设的要求，如果当前业务指标不满足预设的要求，对策略配置进行优化处理，所述优化处理包括：对策略配置中包含的风险特征的组合方式进行调整、对用于表示风险特征与特征值之间关系的数字符号进行调整和/或对策略配置中包含的风险特征对应的特征值进行调整；
可用策略配置确定模块，用于优化处理后，若当前业务指标满足预设的要求，则确定当前策略中的策略配置为可用策略配置；
其中，所述初始策略是基于将风控事件以及风控平台针对所述风控事件的处理结果作为预设的策略分析模型的输入而分析得到的；所述风控事件与不同平台的来源数据相关联；所述不同平台的来源数据表示现有的策略配置需要优化。
11.一种计算机设备，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110245978B (zh) * 2019-05-23 2023-09-05 创新先进技术有限公司 策略组中的策略评估、策略选择方法及装置
CN110428137B (zh) * 2019-07-04 2023-05-12 创新先进技术有限公司 一种风险防控策略的更新方法及装置
CN111046321B (zh) * 2019-12-16 2024-03-01 阳光新能源开发股份有限公司 光伏电站运维策略优化方法和装置
CN111125682A (zh) * 2019-12-17 2020-05-08 支付宝(杭州)信息技术有限公司 风控策略调整方法及装置和电子设备
CN111047220A (zh) * 2019-12-27 2020-04-21 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种风控阈值条件确定方法、装置、设备和可读介质
CN111353850B (zh) * 2020-02-26 2023-04-07 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种风险识别策略的更新、风险商户的识别方法和装置
CN111861703B (zh) * 2020-07-10 2024-05-10 深圳无域科技技术有限公司 数据驱动的风控策略规则生成方法及系统、风险控制方法及系统
CN112380215B (zh) * 2020-11-17 2023-07-28 北京融七牛信息技术有限公司 一种基于交叉聚合的自动特征生成方法
CN114418772A (zh) * 2022-03-30 2022-04-29 支付宝(杭州)信息技术有限公司 策略组合的优化方法及装置
CN114493885A (zh) * 2022-03-30 2022-05-13 支付宝(杭州)信息技术有限公司 策略组合的优化方法及装置
CN114418773A (zh) * 2022-03-30 2022-04-29 支付宝(杭州)信息技术有限公司 策略组合的优化方法及装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7849002B2 (en) * 2004-04-01 2010-12-07 Swiss Reinsurance Company System and method for evaluating preferred risk definitions
CN107330572B (zh) * 2016-04-28 2020-06-02 阿里巴巴集团控股有限公司 风控方法、装置及系统
CN107886198B (zh) * 2017-11-13 2023-04-07 创新先进技术有限公司 一种风控决策临界值的确定方法及装置
CN108197777A (zh) * 2017-12-14 2018-06-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种调整风控规则的方法、装置及设备
CN108596415B (zh) * 2017-12-15 2023-11-24 创新先进技术有限公司 一种模型整合方法及装置
CN108428178A (zh) * 2018-02-01 2018-08-21 深圳市资本在线金融信息服务有限公司 融资风险控制方法、装置、设备及存储介质

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