一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统，包括交易样本获取子系统，用于获取保险理赔过程中的交易样本数据，交易样本数据包括样本集数据、账户基础信息数据、资金交易图谱以及交易链路数据；风控子系统，用于根据交易样本数据进行风险判定及风控等级判定；风控子系统包括根据样本集数据进行处理及风控判定的第一风控子模块、根据账户基础信息数据进行处理及风控判定的第二风控子模块、根据资金交易图谱进行处理及风控判定的第三风控子模块，以及根据交易工单数据进行处理及风控判定的第四风控子模块。本发明专利技术由风控子系统根据上多维度数据进行风险判定及风控等级判定，使得异常交易风控检测的准确性提高。使得异常交易风控检测的准确性提高。使得异常交易风控检测的准确性提高。

【技术实现步骤摘要】
一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统


[0001]本专利技术涉及保险赔付领域，具体为一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统。

技术介绍

[0002]随着社会经济的不断发展，人们越来越意识到保险的重要性。投保人根据合同约定，向保险人支付保险费，保险人对于合同约定的可能发生的风险所造成的损失承担赔偿保险金。因此，保险人对于保险业务的风险评估极为重要。传统在进行保险理赔风险评估时，通常是由业务员根据自己的既往经验针对具体的场景进行人工评估，主要依靠业务员个人的判断，主观性极强，最终得到的评估结果往往准确率较低。随着保险行业竞争越来越激烈以及客户服务意识越来越强，传统理赔服务主要有人工经验进行风险管控，作业效率太低且风险案件渗漏率高，其已经无法满足客户及保险公司的需求，故，极致、快速、精准的闪赔及差异化服务需求越来越迫切。
[0003]随着机器学习的发展，但目前的机器学习只能根据业务的不同，通过利用同一类型业务的离线历史数据，提前计算好相应的风险系数，然后通过应用程序接口与数据库进行数据交换，此种方式并不能保证风险数据的准确性和时效性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统，包括：交易样本获取子系统，用于获取保险理赔过程中的交易样本数据，交易样本数据包括样本集数据、账户基础信息数据、资金交易图谱以及交易链路数据；风控子系统，用于根据交易样本数据进行风险判定及风控等级判定。
[0006]优选的，风控子系统包括根据样本集数据进行处理及风控判定的第一风控子模块、根据账户基础信息数据进行处理及风控判定的第二风控子模块、根据资金交易图谱进行处理及风控判定的第三风控子模块，以及根据交易工单数据进行处理及风控判定的第四风控子模块，
[0007]其中样本集数据包括历史异常交易数据、交易工单数据，交易样本获取子系统内预设有样本异常交易识别模型，样本异常交易识别模型根据预设的数据完整度对历史异常交易数据、交易工单数据进行无效数据剔除操作，并得到有效样本数据；对所述有效样本数据进行特征筛选操作，得到训练样本数据；第二风控子模块可根据账户基础信息数据中的目标用户标签，判断当前交易是否符合目标用户的用户画像；若所述当前交易不符合所述目标用户的用户画像，则对所述目标交易进行异常处理；当前交易通过所述交易参数验证时，获取当前交易所属的目标账户信息，并根据目标账户信息中的目标用户标签，确定目标用户对应的目标消费信息；将当前交易的当前交易信息与目标消费信息进行比对，以判断
当前交易是否符合目标用户的用户画像；
[0008]所述第三风控子模块用于获取资金交易图谱中的节点表征数据，资金交易图谱由节点和边组成，节点表征与节点所对应的账户数据，两个节点之间的边表征两个节点之间的交易流向，第三风控子模块基于资金交易图谱，生成节点特征集合，其中，节点特征集合由至少一个节点特征向量组成，每个节点特征向量与资金交易图谱中的一个节点相对应；第三风控子模块将每个节点特征向量输入至预先训练的图谱模型中，得到每个节点所对应的预测结果，预测结果用于表征每个节点所对应的账户是否为资金交易异常账户，图谱模型是基于不同于资金交易图谱的图谱训练得到的；第四风控子模块包括构建单元、聚合单元及异常识别单元，其中构建单元用于以待检测交易账户为中心节点，以用户设备中交易账户A及商家设备中交易账户B为中心节点的外层节点，构建对应所述待检测交易账户的交易网络图；所述聚合模块用于对交易网络图中各节点的节点特征进行特征聚合处理，并得到待检测交易账户对应的聚合特征；所述异常识别模块基于所述聚合特征，对所述待检测交易账户进行异常识别，以确定所述待检测交易账户是否为异常交易账户。
[0009]优选的，第一风控子模块获取上述训练样本数据，并构建基于逻辑回归的异常交易识别模型，通过将账户基础信息数据输入至该异常交易识别模型中，以得到异常交易识别结果，输出所述第一异常交易识别结果。
[0010]优选的，第四风控子模块还在确定待检测交易账户为异常交易账户时，确定与所述待检测交易账户相关联的多条交易链路，并分别对各交易链路中交易账户的账户特征进行链路特征提取，并确定所述链路特征为异常链路特征或正常链路特征。
[0011]优选的，风控子系统还包括风控评价子模块，风控评价子模块根据第一异常交易识别结果、异常交易账户判定结果以及用户画像判定结果进行指数评价，当评价指数大于或者等于预设报警阈值时，生成相应的报警提示信息。
[0012]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0013]本专利技术基于获取的样本集数据、账户基础信息数据、资金交易图谱以及交易链路数据等，由风控子系统根据上多维度数据进行风险判定及风控等级判定，使得异常交易风控检测的准确性提高。
附图说明
[0014]图1为本专利技术的系统结构示意图；
[0015]图2为本专利技术实施例的第一风控子模块的处理流程示意图；
[0016]图3为本专利技术实施例的第二风控子模块的处理流程示意图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]请参阅图1
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3，本专利技术提供一种技术方案：一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统，包括交易样本获取子系统，用于获取保险理赔过程中的交易样本数据，交易样本数
据包括样本集数据、账户基础信息数据、资金交易图谱以及交易链路数据；风控子系统，用于根据交易样本数据进行风险判定及风控等级判定。
[0019]在本实施例中，风控子系统包括根据样本集数据进行处理及风控判定的第一风控子模块、根据账户基础信息数据进行处理及风控判定的第二风控子模块、根据资金交易图谱进行处理及风控判定的第三风控子模块，以及根据交易工单数据进行处理及风控判定的第四风控子模块，
[0020]其中样本集数据包括历史异常交易数据、交易工单数据，交易样本获取子系统内预设有样本异常交易识别模型，样本异常交易识别模型根据预设的数据完整度对历史异常交易数据、交易工单数据进行无效数据剔除操作，并得到有效样本数据；对所述有效样本数据进行特征筛选操作，得到训练样本数据；第二风控子模块可根据账户基础信息数据中的目标用户标签，判断当前交易是否符合目标用户的用户画像；若所述当前交易不符合所述目标用户的用户画像，则对所述目标交易进行异常处理；当前交易通过所述交易参数验证时，获取当前交易所属的目标账户信息，并根据目标账户信息中的目标用户标签，确定目标用户对应的目标消费信息；将当前交易的当前交易信息与目标消费信息进行比对，以判断当前交易是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统，其特征在于，包括：交易样本获取子系统，用于获取保险理赔过程中的交易样本数据，交易样本数据包括样本集数据、账户基础信息数据、资金交易图谱以及交易链路数据；风控子系统，用于根据交易样本数据进行风险判定及风控等级判定。2.根据权利要求1所述的一种保险行业智能赔付异常交易风险控制系统，其特征在于：所述风控子系统包括根据样本集数据进行处理及风控判定的第一风控子模块、根据账户基础信息数据进行处理及风控判定的第二风控子模块、根据资金交易图谱进行处理及风控判定的第三风控子模块，以及根据交易工单数据进行处理及风控判定的第四风控子模块，其中样本集数据包括历史异常交易数据、交易工单数据，交易样本获取子系统内预设有样本异常交易识别模型，样本异常交易识别模型根据预设的数据完整度对历史异常交易数据、交易工单数据进行无效数据剔除操作，并得到有效样本数据；对所述有效样本数据进行特征筛选操作，得到训练样本数据；所述第二风控子模块可根据账户基础信息数据中的目标用户标签，判断当前交易是否符合目标用户的用户画像；若所述当前交易不符合所述目标用户的用户画像，则对所述目标交易进行异常处理；当前交易通过所述交易参数验证时，获取当前交易所属的目标账户信息，并根据目标账户信息中的目标用户标签，确定目标用户对应的目标消费信息；将当前交易的当前交易信息与目标消费信息进行比对，以判断当前交易是否符合目标用户的用户画像；所述第三风控子模块用于获取资金交易图谱中的节点表征数据，资金交易图谱由节点和边组成，节点表征与节点所对应的账户数据，两个节点之间的边表征两个节点之间的交易流向，第三风控子模块基于资金交易图谱，生成节点特征集合，其中，节点特征集合由至少一个节点特征向量组成，每个节点特征向...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢静峰，
申请(专利权)人：上海摩莱信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：