CN118297709A - 风险用户评估方法、装置、设备、介质及程序产品 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种风险用户评估方法，可以应用于信息安全技术领域。该风险用户评估方法包括：获取对于收集用户信息的行为的授权；在得到授权的情况下，收集用户信息，用户信息包括用户身份信息、交易对象的对象身份信息以及用户和交易对象之间的交易信息；根据用户身份信息、对象身份信息以及交易信息，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，第一关联信息表征用户与交易对象二者与预设的风险交易身份之间的关联程度，第二关联信息表征交易信息与预设的风险交易信息之间的关联程度；根据至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，评估用户是否为风险用户。本公开还提供了一种风险用户评估装置、设备、存储介质和程序产品。

Description

风险用户评估方法、装置、设备、介质及程序产品

技术领域

本公开涉及信息安全领域，更具体地涉及一种风险用户评估方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

在互联网时代以后，金融的创新开始呈现出与数字技术相结合的趋势，金融监管的技术特征不断加强。对这类金融创新的监管，不仅关系到我国在相关国际经济格局中的竞争能力，还会对后续的国内的金融创新研发能力，产生导向作用。

而在现有对金融数据的监管方法中，往往只通过对于用户本身的数据以及行为进行风险判断，而对于一个用户的交易行为来说，其可疑的风险操作可能隐藏在众多正常操作中，但从用户本身的行为进行可疑操作的风险识别往往得不到好的效果。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了提高风险用户评估效果的风险用户评估方法、装置、设备、介质和程序产品。

根据本公开的第一个方面，提供了一种风险用户评估方法，包括：获取对于收集用户信息的行为的授权；在得到授权的情况下，收集用户信息，用户信息包括用户身份信息、交易对象的对象身份信息以及用户和交易对象之间的交易信息；根据用户身份信息、对象身份信息以及交易信息，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，第一关联信息表征用户与交易对象二者与预设的风险交易身份之间的关联程度，第二关联信息表征交易信息与预设的风险交易信息之间的关联程度；根据至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，评估用户是否为风险用户。

根据本公开的实施例，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息包括：根据用户身份信息以及对象身份信息，生成至少一个第一关联信息；根据用户身份信息、对象身份信息以及交易信息，生成至少一个第二关联信息。

根据本公开的实施例，用户身份信息包括用户实名信息、用户通讯信息以及用户职业信息，对象身份信息包括对象实名信息，对象通信信息以及对象职业信息；生成至少一个第一关联信息，包括以下操作中的至少一个：根据用户实名信息以及对象实名信息生成第一关联信息；根据用户通讯信息以及对象通讯信息生成第一关联信息；根据用户职业信息以及对象职业信息生成第一关联信息。

根据本公开的实施例，交易信息包括交易频次、交易金额、交易模式、交易地区以及交易摘要；生成至少一个第二关联信息，包括以下操作中的至少一个：根据用户实名信息、对象实名信息以及交易频次生成第二关联信息；根据用户实名信息、对象实名信息以及交易金额生成第二关联信息；根据用户实名信息、对象实名信息以及交易模式生成第二关联信息；根据用户通讯信息、对象通讯信息以及交易地区生成第二关联信息；根据用户职业信息、对象职业信息以及交易摘要生成第二关联信息。

根据本公开的实施例，收集用户信息包括：从预保存的历史数据中，收集用户身份信息以及交易信息；根据交易信息，从用户的交易对象中，查找满足预设身份条件的交易对象；获取交易对象的对象身份信息。

根据本公开的实施例，评估用户是否为风险用户包括：根据至少一个第一关联信息，确定用户是否满足预设的身份判定规则；在用户满足身份判定规则的情况下，根据至少一个第二关联信息以及预设的交易判定规则，评估用户是否为风险用户。

根据本公开的实施例，上述方法还包括预筛选，预筛选包括：筛选出符合预设身份条件的用户作为被评估的用户。

本公开的第二方面提供了一种风险用户评估装置，包括：获取模块，用于获取对于收集用户信息的行为的授权；收集模块，用于在得到授权的情况下，收集用户信息，用户信息包括用户身份信息、交易对象的对象身份信息以及用户和交易对象之间的交易信息；生成模块，用于根据用户身份信息、对象身份信息以及交易信息，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，第一关联信息表征用户与交易对象二者与预设的风险交易身份之间的关联程度，第二关联信息表征交易信息与预设的风险交易信息之间的关联程度；以及评估模块，用于根据至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，评估用户是否为风险用户。

本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述风险用户评估方法。

本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述风险用户评估方法。

本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述风险用户评估方法。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的风险用户评估的应用场景图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的风险用户评估方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的获取用户信息的流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的生成至少一个第一关联信息的过程框图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的生成至少一个第二关联信息的过程框图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的风险用户评估方法中评估用户是否为风险用户的流程图；

图7示意性示出了根据本公开实施例的风险用户评估装置的结构框图；以及

图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现风险用户评估方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

本公开的实施例提供了一种风险用户评估方法，获取用户对获取用户信息的授权；在得到授权的情况下，获取用户信息，用户信息包括用户身份信息、用户交易对象的对象身份信息以及交易信息；根据用户身份信息、对象身份信息以及交易信息，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，第一关联信息表征用户与交易对象之间的身份关联特征，第二关联信息表征用户与交易对象之间的交易关联特征；根据至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，评估用户是否为风险用户。

图1示意性示出了根据本公开实施例的风险用户评估的应用场景图。

如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括数据库101、终端设备102、网络103和服务器104。网络103用以在数据库101、终端设备102和服务器104之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

数据库101可以是存储有用户信息的数据库，例如用户的身份信息、用户的交易记录、用户的资金信息或用户的评估标签等。用户的评估标签可以用来标识用户为普通用户、优质用户或风险用户等。

用户可以使用终端设备102通过网络103与服务器104交互，以接收或发送消息等。终端设备1 02、上可以安装有各种通讯客户端应用，例如资金存入、资金存储、理财产品购买或贷款等。

终端设备102可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器104可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备102所进行的交易活动支持的后台管理服务器(。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果例如交易结果或用户的评估结果等反馈给终端设备或存储在数据库中。

需要说明的是，本公开实施例所提供的风险用户评估方法一般可以由服务器104执行。相应地，本公开实施例所提供的风险用户评估装置一般可以设置于服务器104中。本公开实施例所提供的风险用户评估方法也可以由不同于服务器104且能够与数据库101、终端设备102和/或服务器104通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的风险用户评估装置也可以设置于不同于服务器104且能够与数据库101、终端设备102和/或服务器1044通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的数据库、终端设备、网络和服务器。

以下将基于图1描述的场景，通过图2～图6对公开实施例的风险用户评估方法进行详细描述。

图2示意性示出了根据本公开实施例的风险用户评估方法的流程图。

如图2所示，该实施例的风险用户评估包括操作S210～操作S230，该交易处理方法可以在服务器中执行。

在操作S210，获取用户对获取用户信息的授权。需要说明的是，在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。在本公开的技术方案中，所涉及的用户信息(包括但不限于用户个人信息、用户图像信息、用户设备信息，例如位置信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，采取了必要保密措施，不违背公序良俗，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。

例如，可以向用户发出采集用户信息的请求。在用户同意或授权可以采集用户信息的情况下，执行操作。

在操作S220，在得到授权的情况下，收集用户信息，用户信息包括用户身份信息、用户交易对象的对象身份信息以及交易信息。

在操作S230，根据用户身份信息、对象身份信息以及交易信息，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，第一关联信息表征用户与交易对象二者与预设的风险交易身份之间的关联程度，第二关联信息表征交易信息与预设的风险交易信息之间的关联程度。

具体的，第一关联信息表征用户与交易对象二者与预设的风险交易身份之间的关联程度，例如，用户和其交易对象是否同属于个体用户，例如，用户和其交易对象之间的职业与属于需要注意的可疑行业之间的关联程度，例如，用户和其交易对象的位置与属于风险容易发生的地区之间的关联程度等。生成至少一个第一关联信息可以包括根据用户身份信息以及对象身份信息，生成至少一个第一关联信息。

具体的，第二关联信息表征交易信息与预设的风险交易信息之间的关联程度，例如，用户和其交易对象之间的交易频率、交易时间、交易金额或交易类型等和风险频率、风险时间、风险金额以及风险类型之间的关联程度。生成至少一个第一关联信息可以包括根据用户身份信息、对象身份信息以及交易信息，生成至少一个第二关联信息。

根据本公开实施例，第一关联信息和/或第二关联信息可以以数值的形式表示。数值越高则代表其与风险交易身份或风险交易信息之间的关联程度越高。

在操作S240，根据至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，评估用户是否为风险用户。具体的，根据预设的判定规则，将第一关联信息和第二关联信息进行规则命中，如果命中了表征风险或可疑交易的规则，则将用户评估为风险用户。

根据本公开实施例，将用户与其交易对象之间的关联信息加入到对用户的评估中，而传统风险用户评估，只对用户本身的数据进行分析，未考虑到用户和交易对象之间的关联特征，因此本公开所要保护的技术方案对于风险用户的评估更为准确。

根据本公开实施例，在收集用户信息之前，还可以包括预筛选，具体的，筛选出符合预设身份条件的用户作为被评估的用户。对用户进行初步的筛选，预设的身份条件例如交易对象曾存在过风险交易行为、交易对象处于风险名单或曾经处于风险名单中等。根据用户的身份识别信息，确定用户是否满足预设身份条件，在满足预设身份条件的情况下，开始操作S220，否则可以将用户评估为正常用户。

图3示意性示出了根据本公开实施例的获取用户信息的流程图。

如图3所示，操作S230可以包括操作S310～S330。

在操作S310，从预保存的历史数据中，收集用户身份信息以及交易信思。

在另一些实施例中，还可以在获取授权的情况下，实时收集所述用户所产生的交易信息。

在操作S320，根据交易信息，从用户的交易对象中，查找满足预设身份条件的交易对象。用户的交易信息中，会存储有交易对象的身份识别信息，例如交易对象的ID、交易对象的姓名、交易对象的账户识别码等。预设的身份条件例如交易对象曾存在过风险交易行为、交易对象处于风险名单或曾经处于风险名单中等。根据交易对象的身份识别信息，确定交易对象是否满足预设身份条件。在满足预设身份条件的情况下，进行下一步的操作。

在操作S330，获取交易对象的对象身份信息。

根据本公开实施例，可以对交易对象的身份进行先一步的筛选，减少整个评估过程的计算量。

图4示意性示出了根据本公开实施例的生成至少一个第一关联信息的过程框图。

如图4所示，用户身份信息包括用户实名信息、用户通讯信息以及用户职业信息，对象身份信息包括对象实名信息，对象通信信息以及对象职业信息；生成至少一个第一关联信息，包括以下操作中的至少一个。操作S230可以包括操作S410～S430中的至少一个。

在操作S410，根据用户实名信息以及对象实名信息生成第一关联信息。具体的，第一关联信息可以为数字信息，例如，第一关联信息A的初始值记为0。用户实名信息表征用户为个体客户，且对象实名信息中表征交易对象也为个体客户，则用户的第一关联信息A可以增加10。用户实名信息表征用户为个体客户，对象实名信息表征交易对象为金融机构例如理财公司，则用户的第一关联信息A可以增加5。用户实名信息表征用户不为个体客户，例如为公司交易账户，对象实名信息表征交易对象为个体客户，则用户的第一关联信息A可以增加5。用户实名信息表征用户不为个体客户，对象实名信息表征交易对象也不为个体客户，则用户的第一关联信息A可以增加1。

在操作S420，根据用户通讯信息以及对象通讯信息生成第一关联信息。需要说明的是，用户通讯信息和对象通讯信息均可以包括用户的联系方式、联系方式所在地、进行交易时的交易所在地等。具体的，第一关联信息可以为数字信息，例如，第一关联信息B的初始值记为0。例如用户通信信息以及对象交易信息表征用户和其交易对象均处于高风险地区(例如商业繁华地区，或处于国外高风险交易多发地区)，或经常处于高风险地区进行交易活动时，第一关联信息B的值增加6。例如用户通信信息以及对象交易信息表征用户和其交易对象中的一个，处于高风险地区，或经常处于高风险地区进行交易活动时，第一关联信息B的值增加3。例如用户通信信息以及对象交易信息表征用户和其交易对象，均未处于高风险地区，或经常进行交易活动的地区未处于高风险地区时，第一关联信息B的值增加1。

在操作S430，根据用户职业信息以及对象职业信息生成第一关联信息。需要说明的是，用户通讯信息和对象通讯信息均可以包括已被记录的职业信息、交易行为所评估出来的虚拟职业等，其中，交易行为所评估出来的虚拟职业例如，用户所记录的职业信息为无业，但其交易行为多处于理财，数据金融购买等，则评估其虚拟职业为金融业从业人员。

具体的，第一关联信息可以为数字信息，例如，第一关联信息C的初始值记为0。例如用户职业信息以及对象职业信息表征用户和其交易对象均为高风险职业时，第一关联信息C的值增加8。例如用户职业信息以及对象职业信息表征用户和其交易对象其中之一为高风险职业时，第一关联信息C的值增加6。例如用户职业信息以及对象职业信息表征用户和其交易对象均不为高风险职业时，第一关联信息C的值增加1。

在另一些实施例中，还可以根据用户实名信息、用户通讯信息、用户职业信息、对象实名信息、对象通讯信息以及对象职业信息混合生成第一关联信息，例如，用户和交易对象均为均为高风险职业，且，用户和交易对象均处于高风险地区时，第一关联信息D的值增加15，以此类推，综合考虑多种身份信息进行第一关联信息的生成。

在另一些实施例中，第一关联信息也可以通过权重值的方式进行计算生成。例如，用户职业信息以及对象职业信息均可以表征用户是具体哪种职业，例如财务分析师、金融顾问、会计师或无业人员。不同的职业设置不同的权重，通过权重值计算第一关联信息。

需要说明的是，以上对于第一关联信息的生成方式仅为示例，本领域技术人员可以根据实际情况，选择不同的生成方式，例如直接对特定地区或职业打上对于标签、通过对不同类型的身份信息设定不同的参数值，进行平均值、方差、或相对误差的值的计算以得到第一关联信息等，以及对于上述方式的结合生成方式，均包含在本公开所要保护的技术方案内。

图5示意性示出了根据本公开实施例的生成至少一个第二关联信息的过程框图。

如图5所示，交易信息包括交易频次、交易金额、交易模式、交易地区以及交易摘要；生成至少一个第二关联信息，包括以下操作中的至少一个。操作S230还可以包括操作S510～S550中的至少一个。

在操作S510，根据用户实名信息、对象实名信息以及交易频次生成第二关联信息。具体的，用户和其交易对象，交易频次较高，则可以视其为固定交易对象，通过第二关联信息对其进行记录，同时，第二关联信息内也可以被交易对象的实名信息影响。第一关联信息可以为数字信息，例如，第二关联信息A的初始值记为0。例如，用户和某一交易对象在近一年内的交易次数超过30次，则视为该交易对象为用户的固定交易对象，第二关联信息A的值增加8。例如，用户和某一交易对象在近一年内的交易次数超过30次，且，该交易对象为个体用户，则视为该交易对象为用户的固定个体交易对象，第二关联信息A的值增加10。

在操作S520，根据用户实名信息、对象实名信息以及交易金额生成第二关联信息。具体的，用户和其交易对象，交易金额中存在近似重复，或存在近似倍数关系，且其交易金额较大的时候，则可以通过第二关联信息对其进行记录，同时，第二关联信息内也可以被交易对象的实名信息影响。例如，用户和某一交易对象的交易金额重复为十万元(或，与十万的差距在5％的交易金额)，或其交易金额依次为十万、二十万、四十万(或，与十万的倍数差距在5％的交易金额)等，则可以将第二关联信息B的数字增加10。例如，用户和某一交易对象的交易金额存在重复，但其交易金额较小，如重复为十元、二十元等，则可以不增加第二关联信息B的数值。

在操作S530，根据用户实名信息、对象实名信息以及交易模式生成第二关联信息。具体的，用户和其交易对象，交易模式较为特殊，则可以通过第二关联信息对其进行记录。例如，用户和某一交易对象的交易款额为二十万，而和其它交易对象的交易通常数额为一千，则可以将第二关联信息C的数值增加10。例如，用户和某一交易对象的交易为网络交易，和其它交易对象为普通转账，则可以将第二关联信息C的数值增加6。

在操作S540，根据用户通讯信息、对象通讯信息以及交易地区生成第二关联信息。具体的，用户和其交易对象，交易地区较为特殊，则可以通过第二关联信息对其进行记录。例如，用户和某一交易对象的交易存在跨地区交易，或存在跨境交易，则可以将第二关联信息D的数值增加10。

在操作S550，根据用户职业信息、对象职业信息以及交易摘要生成第二关联信息。具体的，用户和其交易对象，交易信息摘要中包含风险信息，则可以通过第二关联信息对其进行记录。例如，用户和某一交易对象的交易摘要中包含瑞波、以太坊等敏感信息关键词，则可以将第二关联信息E的数值增加10。

在另一些实施例中，类似于第一关联信息的生成，第二关联信息通过权重值的方式进行计算生成。例如，交易地区可以包括第一交易地区、第二交易地区以及第三交易地区，第一交易地区为高风险交易地区，其权重值设为1.2，第二交易地区为次风险交易地区，其权重值设为1，第三交易地区为中风险交易地区，其权重值设为0.8，用户以及其交易对象若处于第三交易地区，则上述第二关联信息D的值可以为10*0.8＝8。

在另一些实施例中，还可以根据用户身份信息、对象身份信息、交易频次、交易日期、交易金额、交易模式或交易地区等混合生成第二关联信息，例如，用户和交易对象每日的交易频次大于100次，且，用户和交易对象的90％交易模式为网络交易模式时，第一关联信息F的值增加15，以此类推，综合考虑多种身份信息进行第二关联信息的生成。

图6示意性示出了根据本公开实施例的风险用户评估方法中评估用户是否为风险用户的流程图。

如图6所示，操作S240可以包括操作S610～S620。

在操作S610，根据至少一个第一关联信息，确定用户是否满足预设的身份判定规则。

根据本公开实施例，可以通过预设阈值进行身份判断规则的命中判断。例如，身份判定规则中规定用户及其对象为金融相关行业人员或无业人员或工作单位涉及风险关键词时，确定用户命中身份判定规则，需要进行下一步的规则判定，若未命中规则，则该用户视为正常用户，不进行下一步的规则判定。需要说明的是，本领域技术人员可以根据实际情况具体调整设置身份判定规则中的内容，例如，可以增加“用户及其交易对象处于高风险地区”的判定等。例如，可以通过阈值进行身份判定规则的命中，例如“用户及其对象为金融相关行业人员或无业人员或工作单位涉及风险关键词”对应的身份命中规则的阈值设为8，当第一关联信息的数值为10的时候，则代表该用户命中身份判定规则，需要进行下一步的风险规则判定。

当生成的第一关联信息有多个的时候，可以根据第一关联信息的生成方式，设置不同的权重，对于不同生成条件的第一关联信息进行综合计算以进行规则的命中。例如，通过用户实名信息以及对象实名信息生成第一关联信息A的值为10，通过用户实名信息以及对象实名信息生成这一生成方式对应的权重值为0.8，根据用户通讯信息以及对象通讯信息生成第一关联信息B的值为6，通过根据用户通讯信息以及对象通讯信息生成第一关联信息这一生成方式对应的权重值为1.1，则计算多个第一关联信息在权重影响下的平均值：(10*0.8+6*1.1)/2＝7.3，假设身份判定规则的阈值为8，则判定该用户未命中规则，为正常用户，无需进行下一步的规则判断。

在另一些实施例中，当生成的第一关联信息有多个的时候，可以通过多个关联信息的总和来确定，例如，通过第一关联信息A的值为10，第一关联信息B的值为6，身份判定规则的阈值为15，则判定用户命中身份判定规则，需要进行下一步的规则判断。

在另一些实施例中，当生成的第一关联信息有多个的时候，还可以根据设置多个不同的阈值进行判定，在超过预设阈值第一关联信息的个数大于预设个数阈值的情况下，判定命中身份判定规则。例如第一关联信息A的值为10，第一关联信息B的值为8，第一关联信息C的值为4，第一关联信息A是根据用户实名信息以及对象实名信息生成的，对应的判定阈值为8，第一关联信息B是根据用户通讯信息以及对象通讯信息生成的，对应的判定阈值为6，第一关联信息C是根据用户职业信息以及对象职业信息生成的，对应的判定阈值为8，那么第一关联信息A和第一关联信息B超过了判定阈值，表示命中了身份判定规则，假设预设的个数阈值为2，则判定用户需要进行下一步的规则判定。

在操作S620，在用户满足身份判定规则的情况下，根据至少一个第二关联信息以及预设的交易判定规则，评估用户是否为风险用户。

具体的，在满足用户身份判定规则的情况下，需要根据用户与交易对象之间的交易关联特征进行进一步的判定。交易关联特征可以包括用户与交易对象之间的交易频率特征、交易金额特征、交易模式特征、交易地区特征或交易摘要特征等。

根据本公开实施例，可以通过预设阈值进行交易判定规则的命中判断。例如，交易判定规则中规定用户及其对象在近一年内的交易频次所对应的第二关联信息的阈值为6，用户和器交易对象在近一年内的交易频次超过30次时，生成的第二关联信息A的值为8，超过了预设的阈值6，判断该用户命中交易判定规则，将用户评估为风险用户。

当生成的第二关联信息有多个的时候，可以根据第二关联信息的生成方式，设置不同的权重，对于不同生成条件的第二关联信息进行综合计算以进行规则的命中。例如，根据用户实名信息、对象实名信息以及交易频次生成第二关联信息这一生成方式对应的权重为0.9，根据用户实名信息、对象实名信息以及交易金额生成第二关联信息这一生成方式对应的权重为1.2，根据用户实名信息、对象实名信息以及交易频次生成第二关联信息A的值为10，根据用户实名信息、对象实名信息以及交易金额生成第二关联信息B的值为10，则计算多个第二关联信息在权重影响下的平均值：(10*1.2+10*0.9)/2＝10.5，假设交易判定规则的阈值为10，则判定该用户命中规则，将该用户评估为风险用户。

在另一些实施例中，当生成的第二关联信息有多个的时候，可以通过多个第二关联信息的总和来确定，例如，通过第二关联信息A的值为10，第二关联信息B的值为6，交易判定规则的阈值为15，则判定用户命中交易判定规则，将该用户评估为风险用户。

在另一些实施例中，当生成的第二关联信息有多个的时候，还可以根据设置多个不同的阈值进行判定，在超过预设阈值的第二关联信息的个数大于预设个数阈值的情况下，判定命中交易判定规则。例如，第二关联信息A的值为10，第二关联信息B的值为8，第二关联信息C的值为4，第二关联信息A是根据用户实名信息、对象实名信息以及交易频次生成的，对应的判定阈值为8，第二关联信息B是根据用户实名信息、对象实名信息以及交易金额生成的，对应的判定阈值为6，第二关联信息C是根据用户实名信息、对象实名信息以及交易模式生成的，对应的判定阈值为8，那么第二关联信息A和第二关联信息B超过了判定阈值，假设预设的个数阈值为2，个数大于等于2则表示命中了身份判定规则，该用户应被评估为风险用户。

在另一些实施例中，前述第二关联信息还可以包括用户与交易对象之间的具体交易数据，具体交易可以包括用户与交易对象之间的交易日期、交易频次、交易金额、交易方式、交易地区等。例如，用户和交易对象每日的交易频次大于100次，且，用户和交易对象的90％交易模式为网络交易模式时，生成第二关联信息G：{数值：15；交易频率：100/日；交易模式：网络交易95次，普通交易5次}。

基于此，交易判定规则还可以包括具体交易数据判定规则，根据至少一个第二关联信息以及预设的交易判定规则，评估用户是否为风险用户，可以包括：确定第二关联信息的数值是否大于预设阈值；在第二关联信息的数值大于预设阈值的情况下，根据具体交易数据以及具体交易数据判定规则评估用户是否为风险用户。例如，第二关联信息G：{数值：15；交易频率：110/日；交易模式：网络交易105次，普通交易5次}，假定设定的预设阈值为10，那么需要根据第二关联信息G中的具体交易数据进行规则判断，例如，在交易判断规则中，具体交易数据判定规则规定了交易频率大于100次，且其中网络交易次数大于90％的用户为风险用户，那么第二关联信息则命中了该具体交易数据判定规则，需要评估该用户为风险用户。

需要说明的是，上述所提到的任意“阈值”仅为示例，本领域技术人员可以根据实际情况具体设置。上述举出的混合生成的例子仅为示例，本领域技术人员可以根据实际情况选择不同的依据(例如可以为户实名信息、用户通讯信息、用户职业信息、对象实名信息、对象通信信息、对象职业信息、交易频次、交易金额、交易模式、交易地区以及交易摘要中的一个或多个)，生成第一关联信息或第二关联信息。

基于上述风险用户评估方法，本公开还提供了一种风险用户评估装置。以下将结合图7对该装置进行详细描述。

图7示意性示出了根据本公开实施例的风险用户评估装置的结构框图。

如图7所示，该实施例的风险用户评估装置700包括获取模块710、收集模块720、生成模块730和评估模块740。

获取模块710用于获取对于收集用户信息的行为的授权。在一实施例中，获取模块710可以用于执行前文描述的操作S210，在此不再赘述。

收集模块720用于在得到授权的情况下，收集用户信息，用户信息包括用户身份信息、交易对象的对象身份信息以及用户和交易对象之间的交易信息。在一实施例中，收集模块720可以用于执行前文描述的操作S220，在此不再赘述。

生成模块730用于根据用户身份信息、对象身份信息以及交易信息，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，第一关联信息表征用户与交易对象二者与预设的风险交易身份之间的关联程度，第二关联信息表征交易信息与预设的风险交易信息之间的关联程度。在一实施例中，生成模块730可以用于执行前文描述的操作S230，在此不再赘述。

评估模块740用于根据至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，评估用户是否为风险用户。在一实施例中，评估模块730可以用于执行前文描述的操作S230，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，获取模块710、收集模块720、生成模块730和评估模块740中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块710、收集模块720、生成模块730和评估模块740中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块710、收集模块720、生成模块730和评估模块740中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现风险用户评估方法的电子设备的方框图。

如图8所示，根据本公开实施例的电子设备800包括处理器801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器801例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器801还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器801可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 803中，存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理器801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。处理器801通过执行ROM 802和/或RAM 803中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，程序也可以存储在除ROM802和RAM 803以外的一个或多个存储器中。处理器801也可以通过执行存储在一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备800还可以包括输入/输出(I/O)接口805，输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。电子设备800还可以包括连接至I/O接口805的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 802和/或RAM 803和/或ROM 802和RAM 803以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的物品推荐方法。

在该计算机程序被处理器801执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分809被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被处理器801执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (11)

1.一种风险用户评估方法，其特征在于，包括：

获取对于收集用户信息的行为的授权；

在得到所述授权的情况下，收集所述用户信息，所述用户信息包括用户身份信息、交易对象的对象身份信息以及所述用户和所述交易对象之间的交易信息；

根据所述用户身份信息、所述对象身份信息以及所述交易信息，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，所述第一关联信息表征所述用户和所述交易对象二者与预设的风险交易身份之间的关联程度，所述第二关联信息表征所述交易信息与预设的风险交易信息之间的关联程度；

根据所述至少一个第一关联信息以及所述至少一个第二关联信息，评估用户是否为风险用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息包括：

根据所述用户身份信息以及所述对象身份信息，生成所述至少一个第一关联信息；

根据所述用户身份信息、所述对象身份信息以及所述交易信息，生成所述至少一个第二关联信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户身份信息包括用户实名信息、用户通讯信息以及用户职业信息，所述对象身份信息包括对象实名信息，对象通信信息以及对象职业信息；所述生成至少一个第一关联信息，包括以下操作中的至少一个：

根据所述用户实名信息以及所述对象实名信息生成所述第一关联信息；

根据所述用户通讯信息以及所述对象通讯信息生成所述第一关联信息；

根据所述用户职业信息以及所述对象职业信息生成所述第一关联信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交易信息包括交易频次、交易金额、交易模式、交易地区以及交易摘要；所述生成至少一个第二关联信息，包括以下操作中的至少一个：

根据所述用户实名信息、所述对象实名信息以及所述交易频次生成所述第二关联信息；

根据所述用户实名信息、所述对象实名信息以及所述交易金额生成所述第二关联信息；

根据所述用户实名信息、所述对象实名信息以及所述交易模式生成所述第二关联信息；

根据所述用户通讯信息、所述对象通讯信息以及所述交易地区生成所述第二关联信息；

根据所述用户职业信息、所述对象职业信息以及所述交易摘要生成所述第二关联信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集用户信息包括：

从预保存的历史数据中，收集用户身份信息以及交易信息；

根据所述交易信息，从所述用户的交易对象中，查找满足预设身份条件的交易对象；

获取所述交易对象的对象身份信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评估用户是否为风险用户包括：

根据所述至少一个第一关联信息，确定所述用户是否满足预设的身份判定规则；

在所述用户满足所述身份判定规则的情况下，根据所述至少一个第二关联关系以及预设的交易判定规则，评估所述用户是否为风险用户。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括预筛选，所述预筛选包括：

筛选出符合预设身份条件的用户作为被评估的用户。

8.一种风险用户评估装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取对于收集用户信息的行为的授权；

收集模块，用于在得到所述授权的情况下，收集所述用户信息，所述用户信息包括用户身份信息、交易对象的对象身份信息以及所述用户和所述交易对象之间的交易信息；

生成模块，用于根据所述用户身份信息、所述对象身份信息以及所述交易信息，生成至少一个第一关联信息以及至少一个第二关联信息，所述第一关联信息表征所述用户和所述交易对象二者与预设的风险交易身份之间的关联程度，所述第二关联信息表征所述交易信息与预设的风险交易信息之间的关联程度；以及

评估模块，用于根据所述至少一个第一关联信息以及所述至少一个第二关联信息，评估用户是否为风险用户。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个计算机程序，

其特征在于，所述一个或多个处理器执行所述一个或多个计算机程序以实现根据权利要求1～7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，其特征在于，该计算机程序或指令被处理器执行时实现根据权利要求1～7中任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现根据权利要求1～7中任一项所述方法的步骤。