CN109784933A - 一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统及方法 - Google Patents

一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统及方法，其中系统包括：多用户管理及权限模块、反欺诈规则模型及自定义配置模块、反欺诈业务进件及分析统计模块、规则模型模板发布及管理模块。本发明可基于自有数据或第三方风控数据源构建规则模型，业务系统提供风险精准识别，专业信息验证，保证自有业务的安全进行，降低虚假信息对之后贷款的影响，和欺诈请求等带来的损失，最大限度减少风险事件产生。

Description

一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统及方法
技术领域：
本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统。
背景技术：
互联网金融在国家大力鼓舞的创新背景下，市场规模迅速扩大，参加主体不断增加。利用线上网络进行交易，缺乏信用管理及分析，互联网与金融的融合，而互联网金融核心在于风控，风控防范欺诈行为，信息甄别进行规则验证，保证自有业务安全运行，降低虚假信息损失，可以减少风险事件产生。
信用风险是银行面临的主要风险。我国的目前市场上的某些银行还缺乏科学，先进的信贷管理技术。基于现在大数据背景下，构建贷前数据模型，建立综合的信用风险控制系统。将其反欺诈系统分析用户的客户数据，推进并做好贷前决策，及贷前反欺诈工作。
应用数据源平台的接入的技术，用户的信用评级可以进一步完善、创新。大数据时代，开启了重大的变革，运用逐渐发展的科学技术，建立适用于互联网金融的反欺诈模型，帮助互联网金融行业的高效有序发展。并且，利用反欺诈规则模型及自定义模型，可以有效降低贷前风险，从而为用户提供一定分析及参考条件，制定完善的全面风险监控管理体系。
发明内容：
为达到上述目的，本发明提供一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统，可基于自有数据或第三方风控数据源构建规则模型，业务系统提供风险精准识别，专业信息验证，保证自有业务的安全进行，降低虚假信息对之后贷款的影响，和欺诈请求等带来的损失，最大限度减少风险事件产生。
一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统包括：多用户管理及权限模块，反欺诈规则模型及自定义配置模块，反欺诈业务进件及分析统计模块，规则模型模板发布及管理模块。
所述多用户管理及权限模块是面向业务人员和业务系统，需要提供多用户注册，权限设置，业务隔离等功能，支持Web客户端多用户注册及管理，权限划分及角色设定，以满足用户对系统使用人员的管理及安全级别分配需求。
其中，系统默认超级管理员、管理员、普通用户三个默认角色，即可使用业务系统，降低系统的使用门槛。同时存在特殊需求，系统提供了自定义角色功能，用户可通过超级管理员自行设定新的角色，并分配相应访问权限。
所述反欺诈规则模型及自定义配置，也是系统的核心功能，为面向业务人员提供反欺诈规则模型配置和面向业务系统提供模型使用，系统在Web客户端界面提供了规则集，规则模型的自定义配置。业务人员根据实际业务需求，配置不同场景下的规则模型对外提供服务。
所述规则模型由规则集-规则-条件-字段变量构建运行逻辑，支持从规则集到自定义字段变量级别的参数设定，字段级别支持数值，字符，时间，日期不同类型参数的运算，涵盖了实际业务场景的绝大多数运算模型。
所述反欺诈业务进件及分析统计模块，系统对外针对API业务进件提供服务，业务人员可以通过访问Web端对业务进件进行统计分析，全面了解业务量级、业务趋势、风险拦截量、进件通过及拒绝比率等详细统计指标。
上述多个维度的详细进件指标可以全面综合反映业务模型的效果，借助指标分析结果，用户可进行相应的调整对业务模型进行优化。包括提高或降低业务通过/拦截比例，提升业务进件量级，降低无效数据应用等优化措施，最终提升业务系统的使用效率，保障业务系统的安全运行。
所述规则模型模板发布及管理模块，系统面向业务人员提供了规则模型模板市场及管理功能，新用户使用系统可直接导入业务规则模板，快速构建及使用规则模型，降低了用户的使用门槛。同时成熟的业务规则模型可发布为模板，面向同类型业务可快速导入使用，降低业务模型构建的时间成本，提升业务人员的使用效率。
有益效果：
本发明提供风险平台，使用户能够多维度设置分析查看风险模型，以及对进件进行多维度分析及展现。面向市场营销，金融征信，信息安全等领域下的各类业务系统，为其提供前置风控防范，信息验证，反欺诈识别等服务，用户可基于自有数据或第三方风控数据源构建规则模型，业务系统提供风险精准识别，专业信息验证，保证自有业务的安全进行，降低虚假信息对之后贷款的影响，和欺诈请求等带来的损失，最大限度减少风险事件产生。
附图说明：
图1是本发明提供的一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统示意图；
图2是本发明提供的一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统，其特征在于，包括：多用户管理及权限模块、反欺诈规则模型及自定义配置模块、反欺诈业务进件及分析统计模块、规则模型模板发布及管理模块；其中，
所述多用户管理及权限模块，支持Web客户端多用户注册及管理，利用权限划分及角色设定以满足用户对系统使用人员的管理及安全级别分配需求；
所述反欺诈规则模型及自定义配置模块，面向业务人员提供反欺诈的规则模型的配置，面向业务系统提供规则模型的自定义配置，业务人员可根据实际业务需求，配置不同场景下的规则模型对外提供服务；
所述反欺诈业务进件及分析统计模块，业务人员通过访问Web客户端对业务进件进行统计分析，全面了解多个维度的详细进件指标，借助指标分析结果调整相应的对业务模型以进行优化，提升业务系统的使用效率；
所述规则模型模板发布及管理模块，提供规则模型模板市场，其中，新用户使用系统可直接导入业务规则模型模板，快速构建及使用规则模型；成熟的业务规则模型可发布为模板，面向同类型业务可快速导入使用。
进一步的，所述多用户管理及权限模块中，系统默认超级管理员、管理员和普通用户三个默认角色，同时系统还提供自定义角色功能，用户可通过超级管理员自行设定新的角色，并分配相应访问权限。
进一步的，所述反欺诈规则模型及自定义配置模块中，系统在Web客户端界面提供了规则集，规则模型的自定义配置，所述规则模型由规则集-规则-条件-字段变量构建运行逻辑，支持从规则集到自定义字段变量级别的参数设定，字段级别支持数值、字符、时间和日期不同类型参数的运算。
进一步的，所述反欺诈业务进件及分析统计模块中，多个维度的详细进件指标包括：业务量级、业务趋势、风险拦截量、进件通过及拒绝比率；优化措施包括：提高或降低业务通过/拦截比例、提升业务进件量级、降低无效数据应用。
上述新建规则集，规则集创建规则有固定模板和自定义设置两种。规则集里可以新建条件，新建关联字段，用户可以自行选择所需，启用规则集须先通过审批且通过，激活即可使用。
规则集由规则组成，规则又由条件组成，条件由字段组成。层层相关，组成规则集。通过规则集里所含的参考规则，让用户可以针对贷款者进行，根据参数设定进行逻辑运算，验证是否符合用户的信贷前所需。
规则进行分析比对，若命中该项规则，则说明此项规则为该贷款者信贷缺失参考。对于贷款者的信息构建风险模型并进行分析运算，这种信息处理方式，用于客户，带来极大方便。输入已知数据，成本低廉，系统可能性得到大力扩展。
系统内置运营商数据，银行数据，借贷数据，身份核验，位置等多维度指标变量，依托全面的指标构建符合实际场景的规则模型，从多个方面对具有潜在欺诈风险，虚假用户等非法业务数据进行排查。如手机在网时长、状态，身份验证，工作及居住验证等。
反欺诈系统，提供系统配置、管理服务。反欺诈规则引擎对验真接口平台、基础平台、日志平台的数据接口服务接入。反欺诈业务系统的外部数据的通过数据源层进行相应的接入和管理，提供海量数据支撑贷前反欺诈引擎的运行。
如图2所示，一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建方法，其包括以下步骤：
(1)用户注册后请求接入，生成数据源请求日志；
(2)收集请求接入的用户信息，新建规则集；收集的用户信息包括常规数据、实时数据，采集用户信息并通过运行计算框架实现分布式计算。
(3)检验接口参数：输入排查用户的规则、条件、字段信息，正常则执行(4)，否则直接将包含异常原因的结果返回业务系统，接入失败；解析用户基本信息，包括：身份、居住信息，获得排查用户的规则、条件、字段信息，用于进件时进行参数规则校验条件。
(4)根据新建的规则集中的参数设定，获取计算请求接口列表建立规则模板，并与外部接口数据的规则模板进行逻辑运算；参数校验时使用规则模型，将模型的接入作为验证标准。
(5)解析字段结果，规则分析比对，命中规则为参考条件，返回结果至业务系统，接入成功；否则将包含异常原因的结果返回业务系统，接入失败，至此规则模型构建完毕。规则命中，该项规则风险程度作为参考条件。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (9)

1.一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统，其特征在于，包括：多用户管理及权限模块、反欺诈规则模型及自定义配置模块、反欺诈业务进件及分析统计模块、规则模型模板发布及管理模块；其中，
所述多用户管理及权限模块，支持Web客户端多用户注册及管理，利用权限划分及角色设定以满足用户对系统使用人员的管理及安全级别分配需求；
所述反欺诈规则模型及自定义配置模块，面向业务人员提供反欺诈的规则模型的配置，面向业务系统提供规则模型的自定义配置，业务人员可根据实际业务需求，配置不同场景下的规则模型对外提供服务；
所述反欺诈业务进件及分析统计模块，业务人员通过访问Web客户端对业务进件进行统计分析，全面了解多个维度的详细进件指标，借助指标分析结果调整相应的对业务模型以进行优化，提升业务系统的使用效率；
所述规则模型模板发布及管理模块，提供规则模型模板市场，其中，新用户使用系统可直接导入业务规则模型模板，快速构建及使用规则模型；成熟的业务规则模型可发布为模板，面向同类型业务可快速导入使用。
2.如权利要求1所述的一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统，其特征在于，所述多用户管理及权限模块中，系统默认超级管理员、管理员和普通用户三个默认角色，同时系统还提供自定义角色功能，用户可通过超级管理员自行设定新的角色，并分配相应访问权限。
3.如权利要求1所述的一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统，其特征在于，所述反欺诈规则模型及自定义配置模块中，系统在Web客户端界面提供了规则集，规则模型的自定义配置，所述规则模型由规则集-规则-条件-字段变量构建运行逻辑，支持从规则集到自定义字段变量级别的参数设定，字段级别支持数值、字符、时间和日期不同类型参数的运算。
4.如权利要求1所述的一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建系统，其特征在于，所述反欺诈业务进件及分析统计模块中，多个维度的详细进件指标包括：业务量级、业务趋势、风险拦截量、进件通过及拒绝比率；优化措施包括：提高或降低业务通过/拦截比例、提升业务进件量级、降低无效数据应用。
5.一种基于数据变量的反欺诈规则模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)用户注册后请求接入，生成数据源请求日志；
(2)收集请求接入的用户信息，新建规则集；
(3)检验接口参数：输入排查用户的规则、条件、字段信息，正常则执行(4)，否则直接将包含异常原因的结果返回业务系统，接入失败；
(4)根据新建的规则集中的参数设定，获取计算请求接口列表建立规则模板，并与外部接口数据的规则模板进行逻辑运算；
(5)解析字段结果，规则分析比对，命中规则为参考条件，返回结果至业务系统，接入成功；否则将包含异常原因的结果返回业务系统，接入失败，至此规则模型构建完毕。
6.根据要求5所述的基于数据变量的反欺诈规则模型构建方法，其特征在于：所述步骤(2)中，收集的用户信息包括常规数据、实时数据，采集用户信息并通过运行计算框架实现分布式计算。
7.根据要求5所述的基于数据变量的反欺诈规则模型构建方法，其特征在于：所述步骤(3)中，解析用户基本信息，包括：身份、居住信息，获得排查用户的规则、条件、字段信息，用于进件时进行参数规则校验条件。
8.根据要求5所述的基于数据变量的反欺诈规则模型构建方法，其特征在于：所述步骤(4)中，参数校验时使用规则模型，将模型的接入作为验证标准。
9.根据要求5所述的基于数据变量的反欺诈规则模型构建方法，其特征在于：所述步骤(5)中，规则命中，该项规则风险程度作为参考条件。
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