基于地理位置的反欺诈方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能的科技金融技术领域，公开了一种基于地理位置的反欺诈方法、装置、设备及存储介质，用于实时处理海量金融业务数据流，并快速、准确地识别出欺诈风险。方法包括：实时获取金融业务数据流，金融业务数据流包括每一个用户的地理位置；根据金融业务数据流，通过分布式流数据流引擎Flink实时计算金融业务数据流中每一个用户的地理位置与预设风险GPS地理信息库中记录的风险位置的距离；判断目标用户的地理位置与预设风险GPS地理信息库中记录的风险位置的计算距离是否超出预设阈值；计算距离超出预设阈值则获取目标用户对应的金融业务数据流，采用预设风险策略对目标用户对应的金融业务数据流进行风险分析，得出对应的异常风险判定结果。出对应的异常风险判定结果。出对应的异常风险判定结果。

【技术实现步骤摘要】
基于地理位置的反欺诈方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能的科技金融
，尤其涉及一种基于地理位置的反欺诈方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]互联网金融的发展降低了理财、投资、贷款、融资门槛，在给人们带来金融投资、资产信贷、消费信贷等方便的同时，也产生了针对金融行业的黑色产业链(以下简称“黑产”)，如团伙骗贷、信用欺诈，如何有效识别欺诈行为一直以来都是金融行业热点。
[0003]传统的金融反欺诈主要关注业务层面数据，通过对用户或群体的个人信息、社会信息进行风控建模，随着大数据时代的到来，此类风控建模方法由于采集使用的数据形式单一，因此无法对大量交易的业务数据流进行快速、准确地识别风险与欺诈预警，基于上述问题，需要一种新的反欺诈方法，能够实时处理海量金融业务数据流，并快速、准确地识别出欺诈风险。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于地理位置的反欺诈方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决目前存在无法对大量交易的金融业务数据流进行快速、准确地识别风险与欺诈预警的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术第一方面提供了一种基于地理位置的反欺诈方法，包括：
[0006]实时获取金融业务数据流，所述金融业务数据流包括每一个用户的地理位置；
[0007]根据所述金融业务数据流，通过分布式流数据流引擎Flink实时计算所述金融业务数据流中每一个用户的地理位置与预设风险GPS地理信息库中记录的风险位置的距离；
[0008]判断目标用户的地理位置与预设风险GPS地理信息库中记录的风险位置的计算距离是否超出预设阈值；
[0009]若所述计算距离超出预设阈值，则获取所述目标用户对应的金融业务数据流，并采用预设风险策略对所述目标用户对应的金融业务数据流进行风险分析，得出对应的异常风险判定结果。
[0010]可选的，在本专利技术第一方面的另一种实现方式中，所述实时获取金融业务数据流，所述金融业务数据流包括每一个用户的地理位置之前，还包括：
[0011]根据预设的金融风险控制模型平台构建所述风险GPS地理信息库，其中，所述金融风险控制模型平台包括用于进行风险分析的风控业务决策模块。
[0012]可选的，在本专利技术第一方面的另一种实现方式中，所述根据预设的金融风险控制模型平台构建所述风险GPS地理信息库包括：
[0013]获取所述金融风险控制模型平台中的风险地理位置信息；
[0014]通过聚类算法按照预设规则对所述风险地理位置信息进行聚类分析处理，得到高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用
户地理位置数据集；
[0015]根据所述高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集构建所述风险GPS地理信息库。
[0016]可选的，在本专利技术第一方面的另一种实现方式中，所述根据所述高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集构建所述风险GPS地理信息库具体包括：
[0017]对所述高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集中的地理位置进行预处理；
[0018]采用分布式存储系统HBase通过列式存储结构将预处理后的地理位置按区域划分进行分表存储，以构建所述风险GPS地理信息库。
[0019]可选的，在本专利技术第一方面的另一种实现方式中，所述金融业务数据流包括业务层数据和网络层数据，其中，所述业务层数据包括用户的个人信息与社会信息，所述网络层数据包括用户的日常访问行为信息与活动区域范围信息，所述活动区域范围信息包括用户的地理位置。
[0020]可选的，在本专利技术第一方面的另一种实现方式中，所述异常风险判定结果包括所述目标用户为高风险用户或所述目标用户为正常用户的判定结论，所述若所述计算距离超出预设阈值，则获取所述目标用户对应的金融业务数据流，并采用预设风险策略对所述目标用户对应的金融业务数据流进行风险分析，得出对应的异常风险判定结果之后，还包括：
[0021]若所述目标用户为高风险用户，则根据预设风险用户分类规则判定所述目标用户的用户类别，并判定所述目标用户对应的金融业务数据流为存在GPS异常的金融业务数据流；
[0022]将所述目标用户的用户类别与所述存在GPS异常的金融业务数据流推送至所述金融风险控制模型平台；
[0023]所述金融风险控制模型平台根据所述目标用户的用户类别以及所述存在GPS异常的金融业务数据流更新所述风险GPS地理信息库。
[0024]本专利技术第二方面提供了一种基于地理位置的反欺诈装置，包括：
[0025]金融业务数据流获取模块，用于实时获取金融业务数据流，所述金融业务数据流包括每一个用户的地理位置；
[0026]距离实时计算模块，用于根据所述金融业务数据流，通过分布式流数据流引擎Flink实时计算所述金融业务数据流中每一个用户的地理位置与预设风险GPS地理信息库中记录的风险位置的距离；
[0027]距离判断模块，用于判断目标用户的地理位置与预设风险GPS地理信息库中记录的风险位置的计算距离是否超出预设阈值；
[0028]风险判定模块，用于若所述计算距离超出预设阈值，则获取所述目标用户对应的金融业务数据流，并采用预设风险策略对所述目标用户对应的金融业务数据流进行风险分析，得出对应的异常风险判定结果。
[0029]可选的，在本专利技术第二方面的另一种实现方式中，所述装置还包括：
[0030]风险GPS地理信息库构建模块，用于根据预设的金融风险控制模型平台构建所述风险GPS地理信息库，其中，所述金融风险控制模型平台包括用于进行风险分析的风控业务
决策模块。
[0031]可选的，在本专利技术第二方面的另一种实现方式中，所述风险GPS地理信息库构建模块具体包括：
[0032]风险地理位置信息获取单元，用于获取所述金融风险控制模型平台中的风险地理位置信息；
[0033]地理位置数据集获取单元，用于通过聚类算法按照预设规则对所述风险地理位置信息进行聚类分析处理，得到高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集；
[0034]构建单元，用于根据所述高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集构建所述风险GPS地理信息库。
[0035]可选的，在本专利技术第二方面的另一种实现方式中，所述构建单元具体包括：
[0036]预处理子单元，用于对所述高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集中的地理位置进行预处理；
[0037]分表存储构建子单元，用于采用分布式存储系统HBase通过列式存储结构将预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地理位置的反欺诈方法，其特征在于，包括：实时获取金融业务数据流，所述金融业务数据流包括每一个用户的地理位置；根据所述金融业务数据流，通过分布式流数据流引擎Flink实时计算所述金融业务数据流中每一个用户的地理位置与预设风险GPS地理信息库中记录的风险位置的距离；判断目标用户的地理位置与预设风险GPS地理信息库中记录的风险位置的计算距离是否超出预设阈值；若所述计算距离超出预设阈值，则获取所述目标用户对应的金融业务数据流，并采用预设风险策略对所述目标用户对应的金融业务数据流进行风险分析，得出对应的异常风险判定结果。2.根据权利要求1所述的基于地理位置的反欺诈方法，其特征在于，所述实时获取金融业务数据流，所述金融业务数据流包括每一个用户的地理位置之前，还包括：根据预设的金融风险控制模型平台构建所述风险GPS地理信息库，其中，所述金融风险控制模型平台包括用于进行风险分析的风控业务决策模块。3.如权利要求2所述基于地理位置的反欺诈方法，其特征在于，所述根据预设的金融风险控制模型平台构建所述风险GPS地理信息库包括：获取所述金融风险控制模型平台中的风险地理位置信息；通过聚类算法按照预设规则对所述风险地理位置信息进行聚类分析处理，得到高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集；根据所述高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集构建所述风险GPS地理信息库。4.如权利要求3所述基于地理位置的反欺诈方法，其特征在于，所述根据所述高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集构建所述风险GPS地理信息库具体包括：对所述高风险地区地理位置数据集、黑产用户地理位置数据集、坏账用户地理位置数据集和逾期用户地理位置数据集中的地理位置进行预处理；采用分布式存储系统HBase通过列式存储结构将预处理后的地理位置按区域划分进行分表存储，以构建所述风险GPS地理信息库。5.如权利要求4所述基于地理位置的反欺诈方法，其特征在于，所述金融业务数据流包括业务层数据和网络层数据，其中，所述业务层数据包括用户的个人信息与社会信息，所述网络层数据包括用户的日常访问行为信息与活动区域范围信息，所述活动区域范围信息包括用户的地理位置。6.如权利要求5所述基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王有金，
申请(专利权)人：平安普惠企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：