CN113610535A - 适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置 - Google Patents
适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113610535A CN113610535A CN202110861958.XA CN202110861958A CN113610535A CN 113610535 A CN113610535 A CN 113610535A CN 202110861958 A CN202110861958 A CN 202110861958A CN 113610535 A CN113610535 A CN 113610535A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- risk
- strategy
- staging
- operation data
- business
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 168
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims abstract description 44
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 28
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 17
- 238000012946 outsourcing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 5
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
- G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
- G06Q20/40—Authorisation, e.g. identification of payer or payee, verification of customer or shop credentials; Review and approval of payers, e.g. check credit lines or negative lists
- G06Q20/401—Transaction verification
- G06Q20/4016—Transaction verification involving fraud or risk level assessment in transaction processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
- G06Q20/22—Payment schemes or models
- G06Q20/24—Credit schemes, i.e. "pay after"
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Finance (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置,其中方法包括:在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据;根据所述操作数据开发过程风险策略的指标;开发过程风险策略的指标后,利用过程风险策略监控所述操作数据是否存在异常;如果存在异常,则命中过程风险策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示。本发明采用埋点技术监控消费分期业务整个经办流程,获取发起端的操作数据后,提取操作数据中的异常情况作为风险事件进行预警并显示,解决了现有消费分期业务流程的行为动作因缺乏监控容易产生未知风险的问题。
Description
技术领域
本发明涉及电子商务领域,具体涉及一种适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置。
背景技术
在当前的消费分期场景下,收到客户申请分期的资料后,主要通过将接收到的资料和各方面大数据相结合,来判断客户本人及相关人员的信用风险,同时结合签约资料以及相应验证资质的辅助材料,在判断其真实性后予以完成分期业务。
而在现实情况中,对于经办人员的操作以及客户交易的行为动作中出现的异常,往往无法在客户本身还款能力及资料结果的真实性方面进行辨别,这就导致消费分期业务整个经办流程的行为动作缺乏监控,容易产生未知的风险。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置,以解决现有消费分期业务流程的行为动作缺乏监控、容易产生未知风险的问题。
为了实现上述目的,本发明的第一方面提供了一种适用于消费分期业务过程的风险监控方法,包括:
在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据;
根据所述操作数据开发过程风险策略的指标;
开发过程风险策略的指标后,利用过程风险策略监控所述操作数据是否存在异常;
如果存在异常,则命中过程风险策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示。
可选地,如果不存在异常,则未命中过程风险策略,所述过程风险策略不是风险事件。
可选地,在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK之前,所述方法还包括:
基于历史风险事件建立风险事件库;
根据所述风险事件库生成过程风险策略。
可选地,所述在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据,包括:
在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,通过所述埋点SDK监控业务操作过程;
通过所述埋点SDK统计发起端的页面信息和操作行为,获取发起端的操作数据;
其中,所述消费分期业务的发起端包括消费分期业务的操作介质、用户人群和业务场景;
所述业务操作过程包括业务操作定位、业务操作时间、操作设备号、业务发起次数和信息修改次数;
所述发起端的操作数据包括登录、密码重置、启动、登出、页面浏览、元素点击、影像件上传、影像件删除和提示事件。
进一步地,所述消费分期业务的操作介质包括:android、ios、PC、APP、web端和H5界面;
所述消费分期业务的用户人群包括客户、外包人员和商户人员;
所述消费分期业务的业务场景包括分期签约、分期调查和征信查询申请。
可选地,所述根据所述操作数据开发过程风险策略的指标,包括:
将所述操作数据包含的各个属性及对应的属性值作为过程风险策略的指标;
开发所述过程风险策略的指标,完成过程风险策略。
可选地,所述方法还包括:
判断风险事件库是否包含所述风险事件;
如果不包含,则将所述风险事件添加至风险事件库;
如果包含,则利用所述风险事件将风险事件库中的历史风险事件进行更新迭代。
本发明的第二方面提供了一种适用于消费分期业务过程的风险监控装置,包括:
嵌入埋点SDK单元,用于在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据;
开发指标单元,用于根据所述操作数据开发过程风险策略的指标;
监控单元,用于开发过程风险策略的指标后,利用过程风险策略监控所述操作数据是否存在异常;
预警显示单元,用于如果存在异常,则命中过程风险策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示。
本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行第一方面任意一项提供的适用于消费分期业务过程的风险监控方法。
本发明的第四方面提供了一种电子设备,所述电子设备包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行第一方面任意一项提供的适用于消费分期业务过程的风险监控方法。
在本发明实施例提供的适用于消费分期业务过程的风险监控方法中,通过在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据;根据所述操作数据开发过程风险策略的指标;开发过程风险策略的指标后,利用过程风险策略监控所述操作数据是否存在异常;如果存在异常,则命中过程风险策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示。本发明采用埋点技术监控消费分期业务整个经办流程,获取发起端的操作数据后,提取操作数据中的异常情况作为风险事件进行预警并显示,解决了现有消费分期业务流程的行为动作因缺乏监控容易产生未知风险的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式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发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的风险监控方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的业务过程风险管理体系的原理图;
图3为本发明实施例提供的风险监控装置框图;
图4为本发明实施例提供的电子设备框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本发明中,术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本发明及其实施例,并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位,或以特定方位进行构造和操作。
并且,上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外,还可能用于表示其他含义,例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言,可以根据具体情况理解这些术语在本发明中的具体含义。
此外,术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如,可以是固定连接,可拆卸连接,或整体式构造;可以是机械连接,或电连接;可以是直接相连,或者是通过中间媒介间接相连,又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
在当前的消费分期场景下,收到客户申请分期的资料后,主要通过将接收到的资料和各方面大数据相结合,来判断客户本人及相关人员的信用风险,同时结合签约资料以及相应验证资质的辅助材料,在判断其真实性后予以完成分期业务。而在现实情况中,对于经办人员的操作以及客户交易的行为动作中出现的异常,往往无法在客户本身还款能力及资料结果的真实性方面进行辨别,这就导致消费分期业务整个经办流程的行为动作缺乏监控,容易产生未知风险。
为了解决上述问题,本发明实施例提供了一种适用于消费分期业务过程的风险监控方法,如图1所示,该方法包括如下的步骤S101至步骤S104:
步骤S101:在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据;利用埋点技术,在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK(软件开发工具包),获取页面信息,追踪动作或操作行为;
具体的,在步骤S101中的在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK之前,所述方法还包括:
基于历史风险事件建立风险事件库;基于过往出现的历史风险事件,预先建立风险事件库;
根据所述风险事件库生成过程风险策略。将过程风险策略与风险事件库关联,在发起端嵌入埋点SDK之前,预先通过风险事件库中的历史风险事件生成过程风险策略,以备嵌入埋点SDK之后完成过程风险策略。
具体的,所述步骤S101包括:
在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,通过所述埋点SDK监控业务操作过程;
通过所述埋点SDK统计发起端的页面信息和操作行为,获取发起端的操作数据;
其中,所述消费分期业务的发起端包括消费分期业务的操作介质、用户人群和业务场景;
具体的,所述消费分期业务的操作介质包括:android、ios、PC、APP、web端和H5界面;所述消费分期业务的用户人群包括客户、外包人员和商户人员,客户为申请消费分期的人员,外包人员为办理消费分期业务过程中的经办人员,商户人员为客户所消费商品的供应人员;所述消费分期业务的业务场景包括分期签约、分期调查和征信查询申请。
本发明实施例采用埋点技术,监控消费分期业务整个经办流程,不仅监控客户交易的行为动作,还将外包人员和商户人员的行为数据考虑在内,通过获取的行为数据识别外包人员和商户人员的行为产生的风险,形成了良好完善的风险管理体系。
所述业务操作过程包括业务操作定位、业务操作时间、操作设备号、业务发起次数和信息修改次数;
所述发起端的操作数据包括登录、密码重置、启动、登出、页面浏览、元素点击、影像件上传、影像件删除和提示事件。本发明实施例提供的发起端的操作数据如表1所示:
表1
上述表1中,事件表示操作数据,表1中包含9种操作数据,操作数据包含多个属性和对应的属性值。以操作数据“登录”为例,其包含的属性“登录方式”对应的属性值可以为“1.密码登录2.验证码登录3.生物识别登录4.图案登录5.三方登录6.其他方式”中的任意一个,获取登录方式的同时监控登录操作过程,包括:登录的定位、登录的时间、登录的设备号、登录的次数等数据,当登录操作过程中包含的任一数据与往常数据相比存在异常时,将其作为风险事件进行预警并显示。
需要注意的是,上述表1中的列举的9种操作数据只是为了解释说明本发明实施例的技术方案,并不表示发起端的操作数据只包括以上9种,任意通过埋点技术获取发起端操作数据的技术方案都应视为属于本发明的保护范围内。
本发明实施例通过在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,监控业务的整个经办流程,提取操作数据或动作行为数据的异常情况进行预警并显示,提醒审核人员在发生该操作数据或动作行为数据对应的操作或动作行为时,会引发风险事件,形成了良好完善的风险管理体系。
步骤S102:根据所述操作数据开发过程风险策略的指标;
具体的,所述步骤S102包括:
将所述操作数据包含的各个属性及对应的属性值作为过程风险策略的指标;获取发起端的操作数据后,确定操作数据包含的各个属性,以及各个属性对应的属性值,将各属性及其属性值作为过程风险策略的指标;
开发所述过程风险策略的指标,完成过程风险策略。预先通过风险事件库中的历史风险事件生成过程风险策略,嵌入埋点SDK之后获取操作数据开发指标,完成过程风险策略。
步骤S103:开发过程风险策略的指标后,利用过程风险策略监控所述操作数据是否存在异常;利用完成的过程风险策略监控操作数据是否存在异常;
步骤S104:如果存在异常,则命中过程风险策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示。当存在异常时,命中策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示,提醒审核人员动作行为或操作数据存在异常,根据过程风险策略显示对应的风险事件。
如果不存在异常,则未命中过程风险策略,所述过程风险策略不是风险事件。
进一步的,在步骤S104之后,所述方法还包括:
判断风险事件库是否包含所述风险事件;
如果不包含,则将所述风险事件添加至风险事件库;
如果包含,则利用所述风险事件将风险事件库中的历史风险事件进行更新迭代。风险事件库不断增加新的风险事件或将历史风险事件更新迭代为更明确的新的风险事件,提高了监控过程的准确性。
本发明实施例提供的基于适用于消费分期业务过程的风险监控方法的业务过程风险管理体系的原理图如图2所示;
其中,业务操作过程监控平台通过接入埋点SDK监控业务操作端的操作数据或动作行为,操作端与审核端统一对接,审核端中的业务操作过程预警平台包含过程风险策略,风险事件库和过程风险策略相互学习更新迭代;
具体的,业务操作端包括:
操作介质:android、ios、PC、APP、web端、H5界面;用户人群:客户、外包人员、商户人员;业务场景:分期签约、分期调查、征信查询申请。
业务操作过程监控平台包括:业务操作定位、业务操作时间、操作设备号/WIFI、业务发起次数、信息修改次数。
审核端包括:数据中台、操作监测预警模型、风险事件库、业务操作过程预警平台、业务处理、预警处理。
具体过程为:
审核端的风险事件库预先包含历史风险事件,业务操作过程预警平台与风险事件库关联,在业务操作过程预警平台中生成过程风险策略;
利用埋点技术,在消费分期业务的业务操作端(发起端)嵌入埋点SDK,当业务操作端的用户人群在某一业务场景下通过操作介质进行操作时,获取操作数据或动作行为数据,并且,业务操作过程监控平台记录操作的定位、时间、采用的设备号等业务数据;
根据操作数据和业务数据开发过程风险策略的指标,完成过程风险策略;
当操作数据或动作行为数据存在异常时,命中过程风险策略,过程风险策略作为风险事件在审核端预警并显示,提醒审核人员在发生该操作数据或动作行为数据对应的操作或动作行为时,会引发风险事件;
将风险事件加入或更新迭代风险事件库,风险事件库不断学习发现新的风险事件,命中过程风险策略后,增加新的风险事件或将历史风险事件更新为更明确的新的风险事件,以提高监控过程的准确性。
从以上的描述中,可以看出,本发明实现了如下技术效果:
本发明采用埋点技术监控消费分期业务整个经办流程,获取发起端的操作数据后,提取操作数据中的异常情况作为风险事件进行预警并显示,解决了现有消费分期业务流程的行为动作因缺乏监控容易产生未知风险的问题;
本发明不仅监控客户交易的行为动作,还将外包人员和商户人员的行为数据考虑在内,通过获取的行为数据识别外包人员和商户人员的行为产生的风险,形成了良好完善的风险管理体系;
本发明的风险事件库和过程风险策略相互学习更新迭代,风险事件库不断增加新的风险事件或将历史风险事件更新为更明确的新的风险事件,提高了监控过程的准确性。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明实施例还提供了一种用于实施上述适用于消费分期业务过程的风险监控方法的适用于消费分期业务过程的风险监控装置,如图3所示,该装置包括:
嵌入埋点SDK单元31,用于在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据;
开发指标单元32,用于根据所述操作数据开发过程风险策略的指标;
监控单元33,用于开发过程风险策略的指标后,利用过程风险策略监控所述操作数据是否存在异常;
预警显示单元34,用于如果存在异常,则命中过程风险策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示。
本发明实施例还提供了一种电子设备,如图4所示,该电子设备包括一个或多个处理器41以及存储器42,图4中以一个处理器41为例。
该控制器还可以包括:输入装置43和输出装置44。
处理器41、存储器42、输入装置43和输出装置44可以通过总线或者其他方式连接,图4中以通过总线连接为例。
处理器41可以为中央处理器(Central Processing Unit,简称为CPU),处理器41还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,简称为DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称为ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称为FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片,或者上述各类芯片的组合,通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器。
存储器42作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的控制方法对应的程序指令/模块。处理器41通过运行存储在存储器42中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例的适用于消费分期业务过程的风险监控方法。
存储器42可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据服务器操作的处理装置的使用所创建的数据等。此外,存储器42可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器42可选包括相对于处理器41远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至网络连接装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置43可接收输入的数字或字符信息,以及产生与服务器的处理装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置44可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个模块存储在存储器42中,当被一个或者多个处理器41执行时,执行如图1所示的方法。
本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的,程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各电机控制方法的实施例的流程。其中,存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,简称为ROM)、随机存储记忆体(Random AccessMemory,简称为RAM)、快闪存储器(Flash Memory,简称为FM)、硬盘(Hard Disk Drive,简称为HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,简称为SSD)等;存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式,但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型,这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (10)
1.一种适用于消费分期业务过程的风险监控方法,其特征在于,包括:
在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据;
根据所述操作数据开发过程风险策略的指标;
开发过程风险策略的指标后,利用过程风险策略监控所述操作数据是否存在异常;
如果存在异常,则命中过程风险策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,如果不存在异常,则未命中过程风险策略,所述过程风险策略不是风险事件。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK之前,所述方法还包括:
基于历史风险事件建立风险事件库;
根据所述风险事件库生成过程风险策略。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据,包括:
在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,通过所述埋点SDK监控业务操作过程;
通过所述埋点SDK统计发起端的页面信息和操作行为,获取发起端的操作数据;
其中,所述消费分期业务的发起端包括消费分期业务的操作介质、用户人群和业务场景;
所述业务操作过程包括业务操作定位、业务操作时间、操作设备号、业务发起次数和信息修改次数;
所述发起端的操作数据包括登录、密码重置、启动、登出、页面浏览、元素点击、影像件上传、影像件删除和提示事件。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述消费分期业务的操作介质包括:android、ios、PC、APP、web端和H5界面;
所述消费分期业务的用户人群包括客户、外包人员和商户人员;
所述消费分期业务的业务场景包括分期签约、分期调查和征信查询申请。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述操作数据开发过程风险策略的指标,包括:
将所述操作数据包含的各个属性及对应的属性值作为过程风险策略的指标;
开发所述过程风险策略的指标,完成过程风险策略。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
判断风险事件库是否包含所述风险事件;
如果不包含,则将所述风险事件添加至风险事件库;
如果包含,则利用所述风险事件将风险事件库中的历史风险事件进行更新迭代。
8.一种适用于消费分期业务过程的风险监控装置,其特征在于,包括:
嵌入埋点SDK单元,用于在消费分期业务的发起端嵌入埋点SDK,获取发起端的操作数据;
开发指标单元,用于根据所述操作数据开发过程风险策略的指标;
监控单元,用于开发过程风险策略的指标后,利用过程风险策略监控所述操作数据是否存在异常;
预警显示单元,用于如果存在异常,则命中过程风险策略,将所述过程风险策略作为风险事件进行预警并显示。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7任意一项所述的适用于消费分期业务过程的风险监控方法。
10.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行权利要求1-7任意一项所述的适用于消费分期业务过程的风险监控方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110861958.XA CN113610535A (zh) | 2021-07-29 | 2021-07-29 | 适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110861958.XA CN113610535A (zh) | 2021-07-29 | 2021-07-29 | 适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113610535A true CN113610535A (zh) | 2021-11-05 |
Family
ID=78305888
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110861958.XA Pending CN113610535A (zh) | 2021-07-29 | 2021-07-29 | 适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113610535A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114445088A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-05-06 | 内蒙古蒙商消费金融股份有限公司 | 一种欺诈行为的判定方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108304308A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-20 | 平安普惠企业管理有限公司 | 用户行为监控方法、装置、计算机设备和存储介质 |
US20180288063A1 (en) * | 2017-03-31 | 2018-10-04 | Oracle International Corporation | Mechanisms for anomaly detection and access management |
CN109377347A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-02-22 | 深圳先进技术研究院 | 基于特征选择的网络信用预警方法、系统及电子设备 |
US20190171801A1 (en) * | 2016-06-10 | 2019-06-06 | OneTrust, LLC | Data processing systems and methods for efficiently assessing the risk of privacy campaigns |
CN110135971A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-08-16 | 上海良鑫网络科技有限公司 | 基于弱变量数据的信用风险评估系统与方法 |
CN110716774A (zh) * | 2019-08-22 | 2020-01-21 | 华信永道(北京)科技股份有限公司 | 金融业务数据大脑的数据驱动方法、系统及存储介质 |
CN110837963A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-02-25 | 浪潮卓数大数据产业发展有限公司 | 一种基于数据、模型及策略的风险控制平台建设方法 |
CN110956547A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-03 | 广州及包子信息技术咨询服务有限公司 | 一种基于搜索引擎的实时识别欺诈团伙的方法及系统 |
CN111738846A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-02 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 贷后管理策略生成方法、装置及电子设备 |
CN111833172A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-10-27 | 百维金科(上海)信息科技有限公司 | 一种基于孤立森林的消费信贷欺诈行为检测方法及其系统 |
CN112581262A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-30 | 百维金科(上海)信息科技有限公司 | 一种基于鲸鱼算法优化lvq神经网络的欺诈行为检测方法 |
WO2021057130A1 (zh) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 智能风控决策方法及系统、业务处理方法及系统 |
-
2021
- 2021-07-29 CN CN202110861958.XA patent/CN113610535A/zh active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190171801A1 (en) * | 2016-06-10 | 2019-06-06 | OneTrust, LLC | Data processing systems and methods for efficiently assessing the risk of privacy campaigns |
US20180288063A1 (en) * | 2017-03-31 | 2018-10-04 | Oracle International Corporation | Mechanisms for anomaly detection and access management |
CN108304308A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-20 | 平安普惠企业管理有限公司 | 用户行为监控方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN109377347A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-02-22 | 深圳先进技术研究院 | 基于特征选择的网络信用预警方法、系统及电子设备 |
CN110135971A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-08-16 | 上海良鑫网络科技有限公司 | 基于弱变量数据的信用风险评估系统与方法 |
CN110716774A (zh) * | 2019-08-22 | 2020-01-21 | 华信永道(北京)科技股份有限公司 | 金融业务数据大脑的数据驱动方法、系统及存储介质 |
WO2021057130A1 (zh) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 智能风控决策方法及系统、业务处理方法及系统 |
CN110837963A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-02-25 | 浪潮卓数大数据产业发展有限公司 | 一种基于数据、模型及策略的风险控制平台建设方法 |
CN110956547A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-03 | 广州及包子信息技术咨询服务有限公司 | 一种基于搜索引擎的实时识别欺诈团伙的方法及系统 |
CN111833172A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-10-27 | 百维金科(上海)信息科技有限公司 | 一种基于孤立森林的消费信贷欺诈行为检测方法及其系统 |
CN111738846A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-02 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 贷后管理策略生成方法、装置及电子设备 |
CN112581262A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-30 | 百维金科(上海)信息科技有限公司 | 一种基于鲸鱼算法优化lvq神经网络的欺诈行为检测方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
张浩;: "智慧信贷重塑客户服务全旅程", 中国农村金融, no. 12, pages 99 - 100 * |
杜一谦;: "消费信贷智能决策模型系统设计与实现", 中国新技术新产品, no. 13, pages 164 - 166 * |
王珊珊;陈云;孙其伟;: "基于CEP技术的金融期货风险监控平台研究", 中国管理信息化, no. 01, pages 18 - 20 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114445088A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-05-06 | 内蒙古蒙商消费金融股份有限公司 | 一种欺诈行为的判定方法、装置、电子设备和存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10007512B2 (en) | Bug clearing house | |
US10755196B2 (en) | Determining retraining of predictive models | |
CN108427632B (zh) | 自动测试方法及装置 | |
CN110268409B (zh) | 用于电力欺诈检测的新型非参数统计行为识别生态系统 | |
CN110442712B (zh) | 风险的确定方法、装置、服务器和文本审理系统 | |
US20130276124A1 (en) | Systems, methods, apparatuses and computer program products for providing mobile device protection | |
KR20190055264A (ko) | 애플리케이션별 자원 사용량 정보의 제공 기법 | |
CN104836781A (zh) | 区分访问用户身份的方法及装置 | |
CN107451040A (zh) | 故障原因的定位方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN108170830B (zh) | 群组事件数据可视化方法及系统 | |
CN109242292A (zh) | 一种资产评估方法、区块链节点设备及系统 | |
CN113129012A (zh) | 支付数据处理方法、装置、设备及系统 | |
US20180322510A1 (en) | Visualization and evaluation of capabilities and compliance for information technology platforms | |
CN105164647A (zh) | 生成表示应用对外部服务的故障的模拟的响应的指纹 | |
CN109828883B (zh) | 任务数据处理方法和装置、存储介质及电子装置 | |
CN113610535A (zh) | 适用于消费分期业务过程的风险监控方法及装置 | |
CN107430590B (zh) | 用于数据比较的系统和方法 | |
CN112330355B (zh) | 消费券交易数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
TWI778411B (zh) | 學習模型應用系統、學習模型應用方法及程式產品 | |
CN104331405B (zh) | 数据报表的处理方法及装置 | |
US11853948B2 (en) | Methods and systems for managing risk with respect to potential customers | |
CN115689571A (zh) | 异常用户行为监测方法、装置、设备和介质 | |
CN115033891A (zh) | 漏洞评估方法及装置、存储介质、电子设备 | |
CN112257450A (zh) | 数据处理方法、装置、可读存储介质及设备 | |
CN116720224B (zh) | 一种显示方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |