CN113362156A - 基于物联网的金融欺诈检测识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及金融风控安全技术领域,为了解决现有技术中,利用身份信息识别金融欺诈的准确率降低的问题,提供了一种基于物联网的金融欺诈检测识别系统,包括通信模块,用于接收用户终端发送的贷款请求;其中,还包括查询模块,用于在接收到贷款请求后,查询并获得对应的用户终端安装的软件名单;存储模块,预设有借贷类软件名单;识别模块,用于根据预设的借贷类软件名单对软件名单内的借贷类软件进行识别;统计模块,用于对软件名单内识别出的借贷类软件的软件个数进行统计;存储模块还预设有第一阈值;比较模块,用于将统计得到的软件个数与第一阈值进行比较;警示模块,用于在比较出软件个数大于第一阈值时发送提示信息。
Description
技术领域
本发明涉及金融风控安全技术领域,具体为一种基于物联网的金融欺诈检测识别系统。
背景技术
金融欺诈,是指以非法占有为目的,采用虚构事实或者隐瞒事实真相的方法,骗取公私财物或者金融机构信用,破坏金融管理秩序的行为。金融欺诈包括第一方欺诈、第二方欺诈和第三方欺诈,其中第三方诈骗指的是除交易双方以外的任何个人或机构,以不正当的方式,获取交易双方或者任一方的交易信息,用以谋求不法利益为目的的行为并构成欺诈甚至诈骗的犯罪行为。
由于部分第三方支付平台在实名制管理上存在漏洞,账号可以直接在网络上买卖,而且第三方支付平台的账户往往冒用身份信息就可以申请办理,注册时也未做到实名制,相关注册信息、手机号、身份证号、营业执照等信息没有做到核查的义务,这导致第三方欺诈乱象频发。目前,金融机构在进行个人信贷反欺诈识别的过程中,通常是通过提取申请人的多个维度的个人信息,包括申请人的工作经历、岗位层级以及征信报告等,然后基于这些个人信息或者一定时间段的申请统计信息生成一系列特征变量,从而使用这些特征变量进行机器学习,达到欺诈行为识别的目的。然而,随着目前个人信息被贩卖的情况增多,第三方欺诈机构能够通过自己的渠道购买到正常的用户信息,从而利用正常的用户信息向金融机构进行恶意贷款,在这种情况下,金融机构是无法通过申请人的身份信息进行辨别的,也就是说身份信息被贩卖的现象在极大程度上降低了对金融欺诈识别的准确率。
发明内容
本发明意在提供一种基于物联网的金融欺诈检测识别系统,以解决现有技术中,由于个人信息被贩卖,使得利用身份信息识别金融欺诈的准确率降低的问题。
本发明提供基础方案是:基于物联网的金融欺诈检测识别系统,包括通信模块,用于接收用户终端发送的贷款请求;
其中,还包括查询模块,用于在接收到贷款请求后,查询并获得对应的用户终端安装的软件名单;
存储模块,预设有借贷类软件名单;
识别模块,用于根据预设的借贷类软件名单对软件名单内的借贷类软件进行识别;
统计模块,用于对软件名单内识别出的借贷类软件的软件个数进行统计;存储模块还预设有第一阈值;
比较模块,用于将统计得到的软件个数与第一阈值进行比较;
警示模块,用于在比较出软件个数大于第一阈值时发送提示信息。
基础方案的原理及有益效果是:本方案中,在通信模块接收到贷款请求时,还利用设置的查询模块查询相应的用户终端安装有的软件名单;考虑到在正常情况下,虽然并没有任何明文规定对一个申请人的贷款次数进行限制,但是出于申请人的还款能力,也是为了降低金融机构在之后无法收回贷款的风险,所以通常情况下,一个申请人并不太可能同时在同一个金融机构进行多次贷款,相对的,在多个金融机构进行贷款也不太可能,通常都是会在熟悉的几个金融机构进行贷款,也就意味着申请人的用户终端里面安装的关于借贷类的软件个数并不会太多,因此本方案中,设置存储模块预设有借贷类软件名单后,利用识别模块与统计模块的配合统计出用户终端上含有的借贷类软件的软件个数,而比较模块在将统计到的软件个数与预设的第一阈值进行比较后,若比较出软件个数大于第一阈值时,则说明用户终端上安装的借贷类软件过多,极大程度上说明该申请人在过多的金融机构都进行了贷款,或该申请人将要进行多次贷款,而一个申请人进行多次贷款在很大程度上会是恶意贷款,在这种情况下发生金融欺诈的可能性较大,因此此时警示模块发送提示信息,以提示审批人员对该申请人的贷款请求进行重点审核,以降低遭受金融欺诈发生的可能性。
优选方案一:作为基础方案的优选,通信模块在接收到贷款请求时,还用于向用户终端发送查询请求,并接收用户终端反馈的确定信息,在接收到确认信息后,查询模块对用户终端进行查询。有益效果:考虑到用户终端属于申请人的个人物品,未经许可的查询将会侵犯申请人的个人隐私,因此本方案中,在接收到贷款请求后,还利用通信模块发送查询请求,之后在接收到表示申请人同意查询的确定信息后,查询模块才会对用户终端进行查询操作,从而避免出现侵犯申请人隐私的情况。
优选方案二:作为优选方案一的优选,在识别出软件名单内的借贷类软件时,查询模块还用于查询对应借贷类软件的最新使用日期;存储模块还预设有时间阈值和第二阈值,统计模块根据最新使用日期统计在时间阈值内使用过的借贷类软件的使用个数,比较模块比较第二阈值和使用个数,在比较出使用个数大于第二阈值时,警示模块发送警告信息。有益效果:考虑到有的情况下,虽然用户终端内安装有多个借贷类软件,但是有的借贷类软件使用次数较低,甚至在安装后就没有使用过,在这种情况下,虽然用户终端上的借贷类软件数量多,但是也可能并不存在恶意贷款的情况,因此本方案中,在识别出用户终端上的借贷类软件后,还利用查询模块查询对应借贷类软件的最新使用日期,由统计模块根据最新使用日期统计出在时间阈值内使用过的借贷类软件的使用个数,还将统计出的使用个数与预设的第二阈值进行比较,若比较出使用个数大于第二阈值,即表示用户终端在时间阈值内使用了多个借贷类软件,存在恶意贷款现象的可能性较高,此时警示发送警告信息,以提示审核人员该申请人频繁使用过多个借贷类软件,可能存在恶意贷款情况,需要审核人员慎重处理该贷款请求,从而降低恶意贷款发生的可能性。
优选方案三:作为基础方案的优选,存储模块还预存有赌博类软件名单,识别模块还用于识别软件名单内的赌博类软件,统计模块对识别出的赌博类软件的个数进行统计得到赌博数;存储模块还预存有第三阈值,比较模块比较赌博数和第三阈值,在比较出赌博数大于第三阈值时,警示模块发送赌博提示信息。有益效果:考虑到当申请人将取得到的贷款款项用作赌博时,由于赌博风险较高,申请人在后期则极有可能将还不上贷款,因此本方案中,还利用识别模块识别用户终端内赌博类软件,并利用统计模块统计出赌博类软件的赌博数,在比较出赌博数大于预设的第三阈值时,则表示用户终端内安装的赌博类软件的个数较多,说明申请人平时可能进行赌博活动较多,在这种情况下,此时警示模块发送赌博提示信息,以提醒审核人员该申请人存在赌博情况,需要慎重考虑是否同意该申请人的贷款请求,以降低还款风险。
优选方案四:作为优选方案三的优选,赌博类软件名单包括重点监控软件名称,当识别模块从软件名单内识别出含有重点监控软件名称时,警示模块发送警示信息。有益效果:考虑到一些赌博类软件更偏向娱乐性质,只有那些严重倾向赌博的赌博类软件才可能会导致申请人后期还不上贷款,因此本方案中,设置赌博类软件名单包括重点监控软件名称,即严重倾向赌博的赌博类软件名称,在识别模块识别到软件名单内识别出含有重点监控软件名称时,则说明用户终端安装有需要重点监控的赌博类软件,此时警示模块发送警示信息,以对审核人员就申请人有严重赌博倾向的情况进行警示。
优选方案五:作为基础方案的优选,还包括有修改模块,用于输入更新信息并根据更新信息对借贷类软件名单进行更新。有益效果:考虑到现在软件上新速度很快,因此为了保证识别结果的准确性,就需要及时对存储模块内预存的借贷类软件名单进行更新,本方案中设置利用修改模块实现对借贷类软件名单进行更新,操作简单。
附图说明
图1为本发明基于物联网的金融欺诈检测识别系统实施例一的示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
实施例一
基本如附图1所示:基于物联网的金融欺诈检测识别系统,包括通信模块,用于接收用户终端发送的贷款请求,在接收到贷款请求时,向相应用户终端发送查询请求并接收用户终端反馈的确定信息;
查询模块,用于在接收到贷款请求和确定信息后,查询并获得对应的用户终端安装的软件名单;
存储模块,预设有借贷类软件名单、赌博类软件名单、时间阈值、第一阈值、第二阈值和第三阈值,其中赌博类软件名单包括重点监控软件名称;
识别模块,用于根据预设的借贷类软件名单对软件名单内的借贷类软件和赌博类软件进行识别;
统计模块,用于对软件名单内识别出的借贷类软件的软件个数进行统计,对识别出的赌博类软件的个数进行统计得到赌博数;
在识别出软件名单内的借贷类软件时,查询模块还用于查询对应借贷类软件的最新使用日期,统计模块根据最新使用日期统计在时间阈值内使用过的借贷类软件的使用个数;
比较模块,用于将统计得到的软件个数与第一阈值进行比较,还比较第二阈值和使用个数,以及赌博数和第三阈值;
警示模块,用于在比较出软件个数大于第一阈值时发送提示信息;在比较出使用个数大于第二阈值时,警示模块发送警告信息;在比较出赌博数大于第三阈值时,警示模块发送赌博提示信息;当识别模块从软件名单内识别出含有重点监控软件名称时,警示模块发送警示信息;
修改模块,用于输入更新信息并根据更新信息对借贷类软件名单进行更新。
具体实施过程:用户终端以手机为例。申请人通过手机向金融结构发送贷款请求,通信模块在接收到贷款请求后,向对应的用户终端发送查询请求,如“请求访问您的手机并获取手机内安装的软件信息”,并还接收用户终端发送的确定信息,如“同意”,此时查询模块访问并查询获取到用户终端内已安装的软件名称,得到软件名单,设定得到的软件名单为“软件A,软件B,软件C,……,软件X”。
存储模块预先存储有借贷类软件名单和赌博类软件名单,设定借贷类软件名单为“软件B,软件C,软件Y”,赌博类软件名单为“软件D,软件E,软件P”,其中“软件P”为重点监控软件名称。
然后识别模块根据预设的借贷类软件名单对软件名单内的借贷类软件和赌博类软件进行识别,统计模块统计识别出的借贷类软件的个数,对识别出的赌博类软件的个数进行统计得到赌博数,本实施例中,识别出软件名单内含有的借贷类软件为“软件B,软件C”,则软件个数为“2”,识别出软件名单内含有的赌博类软件为“软件D,软件E,软件P”,则赌博数为“3”,并还识别出软件名单内含有需要重点监控的赌博软件,即“软件P”,此时警示模块发送警示信息,如“该申请人有使用软件P进行赌博”。
比较模块比较软件个数与第一阈值,还比较赌博数和第三阈值,设定第一阈值为X1,第三阈值为X3,在比较出软件个数大于第一阈值时,即X1<2时,则发送提示信息,如“该申请人使用的借贷款软件较多”,在比较出赌博数大于第三阈值时,即X<3时,警示模块发送赌博提示信息,如“该申请人使用的赌博款软件较多”。
存储模块还预设有时间阈值,在识别出软件名单内的借贷类软件时,查询模块还用于查询对应借贷类软件的最新使用日期,并根据时间顺序对使用的借贷类软件进行排序,然后统计模块根据最新使用日期统计在时间阈值内使用过的借贷类软件的使用个数,设定时间阈值为三天,则统计出在三天内使用过的借贷类软件的使用个数大于第二阈值时,设定使用个数为X0,第二阈值为X2,则在X0>X2时,警示模块发送警告信息,如“该申请人近三天内使用过多个借贷类软件”。
考虑到现有软件的上新速度较快,为了保证识别结果的准确性,就需要及时更新借贷类软件名单,因此本实施例中,还设置有修改模块,采用修改模块输入更新信息并根据更新信息对借贷类软件名单进行更新,更新信息的输入可采用审核人员手动输入的方式,也可以采用爬虫等程度自动获取互联网上新的借贷类软件并生成更新信息的自动更新方式,本实施例中采用自动更新的方式。
实施例二
与实施例一不同之处在于,本实施例中,还包括有虚拟商家模块,用于在比较出赌博数大于第三阈值时,生成虚拟的商品推荐信息;
预警模块,用于当用户终端访问商品推荐信息时生成意向预警,本实施例中,商品推荐信息包括详情链接,用户终端访问详情链接则判定用户终端访问商品推荐信息;
提示模块,还用于在生成意向预警信息时发送预警信息。
考虑到虽然用户终端上安装有多个借贷类软件或赌博类软件,但是也存在有申请人并不怎么使用这些软件的可能,因此本方案中,在比较出赌博数大于第三阈值时,此时由虚拟商家模块生成商品推荐信息,商品推荐信息可以为提高赌博技能的书籍或如何获取更多贷款小技巧(非法倾向)等书籍,当用户终端访问相应的商品推荐信息时,即用户终端访问了详情链接,说明申请人是有相应的意向的,如商品推荐信息为提高赌博技能的书籍,而申请人操作用户终端访问了该商品推荐信息,则说明申请人是对如何提高赌博技能感兴趣的,即在一定程度上更加能够表示申请人实际是有赌博意图的,此时预警模块生成意向预警,同时提示模块发送预警信息,如“检测到该申请人有赌博意向”,以提醒审核人员在对该申请人的贷款请求进行审核时,需要慎重审核。
而考虑到申请人有时候在没有获取到贷款款项时,由于自己经济窘迫,并不会表现出自己的赌博意图,而一旦申请人获取贷款款项后,由于自己经济充裕,申请人的赌博意图也就更加明显,因此本实施例中,在比较出赌博数大于第三阈值时,虚拟商家模块按照预设的发送频率向用户终端发送不同的商品推荐信息,发送频率预先设置在存储模块中,且发送频率包括第一频率和第二频率,第一频率小于第二频率,对于已经发送贷款款项的申请人相应的用户终端来说,虚拟商家模块按照第二频率向用户终端发送不同的商品推荐信息,而对于未贷款或贷款申请还在审核或贷款款项尚未发送的申请人相应的用户终端来说,虚拟商家模块按照第一频率向用户终端发送不同的商品推荐信息。
实施例三
与实施例一和实施例二不同之处在于,本方案中,查询模块在查询并获得对应的用户终端安装的软件名单时,还对用户终端操作的借贷类软件的操作流程进行识别,根据操作流程则能够识别出申请人比较感兴趣的商品类型,虚拟商家模块根据商品类型生成对应商品的商品推荐信息。
考虑到不同申请人感兴趣的商品类型并不相同,而若是向申请人推荐了他并不感兴趣的商品,那么申请人可能并不会访问该商品推荐信息,因此本方案中,查询模块在查询用户终端的软件名单时,还会识别用户终端上借贷类软件的操作流程,通过操作流程也就能够判定出申请人感兴趣的商品类型,此时虚拟商家模块则根据商品类型生成商品推荐信息,这种情况下,生成的商品推荐信息所推荐的商品则为申请人感兴趣的商品,实现了精准推送,而且申请人会访问的可能性也就会提高。
以上所述的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (6)
1.基于物联网的金融欺诈检测识别系统,包括通信模块,用于接收用户终端发送的贷款请求;
其特征在于:还包括查询模块,用于在接收到贷款请求后,查询并获得对应的用户终端安装的软件名单;
存储模块,预设有借贷类软件名单;
识别模块,用于根据预设的借贷类软件名单对软件名单内的借贷类软件进行识别;
统计模块,用于对软件名单内识别出的借贷类软件的软件个数进行统计;存储模块还预设有第一阈值;
比较模块,用于将统计得到的软件个数与第一阈值进行比较;
警示模块,用于在比较出软件个数大于第一阈值时发送提示信息。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的金融欺诈检测识别系统,其特征在于:所述通信模块在接收到贷款请求时,还用于向用户终端发送查询请求,并接收用户终端反馈的确定信息,在接收到确认信息后,所述查询模块对用户终端进行查询。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的金融欺诈检测识别系统,其特征在于:在识别出软件名单内的借贷类软件时,所述查询模块还用于查询对应借贷类软件的最新使用日期;
存储模块还预设有时间阈值和第二阈值,统计模块根据最新使用日期统计在时间阈值内使用过的借贷类软件的使用个数,比较模块比较第二阈值和使用个数,在比较出使用个数大于第二阈值时,警示模块发送警告信息。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的金融欺诈检测识别系统,其特征在于:所述存储模块还预存有赌博类软件名单,识别模块还用于识别软件名单内的赌博类软件,统计模块对识别出的赌博类软件的个数进行统计得到赌博数;存储模块还预存有第三阈值,比较模块比较赌博数和第三阈值,在比较出赌博数大于第三阈值时,警示模块发送赌博提示信息。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的金融欺诈检测识别系统,其特征在于:所述赌博类软件名单包括重点监控软件名称,当识别模块从软件名单内识别出含有重点监控软件名称时,所述警示模块发送警示信息。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的金融欺诈检测识别系统,其特征在于:还包括有修改模块,用于输入更新信息并根据更新信息对借贷类软件名单进行更新。
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PB01 | Publication | ||
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