本申请实施例公开了一种识别聚集性风险的监测方法、装置及存储介质，其中识别聚集性风险的监测方法包括步骤：在业务发起端设置数据埋点，通过所述数据埋点获取用户办理业务时使用的埋点数据，所述埋点数据包括定位信息和/或设备信息；获取所述用户办理业务时输入的业务数据，所述业务数据包括所述用户的手机号和/或身份证号，基于所述埋点数据和所述业务数据获取聚集性风险的监测规则维度所对应的指标；解析出所述指标中超出预设阈值的异常值，如果出现异常值的多个所述用户对应的所述指标之间存在共同介质，则确定为出现聚集性风险。险。险。
【技术实现步骤摘要】
一种识别聚集性风险的监测方法、装置及存储介质
[0001]本申请涉及计算机信息处理
，具体涉及一种识别聚集性风险的监测方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]现有汽车消费分期场景下，办理分期业务时，金融机构在贷前往往都是根据单笔订单中客户本人及相关人员的信息综合来判断信用风险和还款能力，从而避免贷后的资金损失。伴随着行业发展，汽车金融业务欺诈从单兵作战转向有组织、有规模、高密度聚集的团伙作业，具有批量性质的风险悄然而生，渗透到行业，给行业健康发展蒙上了一层阴影，这些聚集性风险泛指潜在的基于共同介质且具有批量性质进行欺诈骗贷的风险。当前这一领域的聚集性风险还缺乏监控，使得风险有可乘之机。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的目的在于提供一种识别聚集性风险的监测方法、装置及存储介质，用以解决现有技术无法对聚集性风险进行识别和监测的问题。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例提供一种识别聚集性风险的监测方法，包括步骤：在业务发起端设置数据埋点，通过所述数据埋点获取用户办理业务时使用的埋点数据，所述埋点数据包括定位信息和/或设备信息；
[0005]获取所述用户办理业务时输入的业务数据，所述业务数据包括所述用户的手机号和/或身份证号，基于所述埋点数据和所述业务数据获取聚集性风险的监测规则维度所对应的指标；
[0006]解析出所述指标中超出预设阈值的异常值，如果出现异常值的多个所述用户对应的所述指标之间存在共同介质，则确定为出现聚集性风险。
[0007]可选地，还包括：统计出现所述聚集性风险的所述用户，结合历史逾期用户数据，获得具有所述聚集性风险的所述用户的共同属性，基于所述共同属性获得包含潜在的具有所述聚集性风险的所述用户的高风险用户名单库；
[0008]基于所述高风险用户名单库和获取的所述聚集性风险的所述监测规则维度所对应的所述指标，判断是否出现所述聚集性风险；
[0009]基于获取的所述埋点数据和所述业务数据，对所述高风险名单和所述监测规则维度进行更新迭代。
[0010]可选地，获取所述用户办理业务时使用的所述埋点数据之后，还包括：
[0011]清洗所述埋点数据，对清洗后的所述埋点数据进行结构化信息存储。
[0012]可选地，所述聚集性风险的所述监测规则维度包括：
[0013]同一所述手机号在多个设备上申请、同一所述身份证号在多个所述设备上申请、同一所述设备使用多个所述手机号进行申请、同一所述设备使用多个所述身份证号申请、同一所述设备上存在多个用户账号切换、所述用户业务办理的地址与车商地址以及输入的
业务办理地不同、同一所述定位信息关联多个所述用户账号、多个所述手机号使用相同的所述定位信息申请、多个手机号使用同一WiFi申请和/或所述设备存在设备信息的篡改。
[0014]可选地，所述定位信息包括所述用户进行业务办理时使用的设备的ip地址和GPS地址。
[0015]为实现上述目的，本申请还提供一种识别聚集性风险的监测装置，包括：存储器；以及
[0016]与所述存储器连接的处理器，所述处理器被配置成：
[0017]在业务发起端设置数据埋点，通过所述数据埋点获取用户办理业务时使用的埋点数据，所述埋点数据包括定位信息和/或设备信息；
[0018]获取所述用户办理业务时输入的业务数据，所述业务数据包括所述用户的手机号和/或身份证号，基于所述埋点数据和所述业务数据获取聚集性风险的监测规则维度所对应的指标；
[0019]解析出所述指标中超出预设阈值的异常值，如果出现异常值的多个所述用户对应的所述指标之间存在共同介质，则确定为出现聚集性风险。
[0020]可选地，所述处理器还被配置成：统计出现所述聚集性风险的所述用户，结合历史逾期用户数据，获得具有所述聚集性风险的所述用户的共同属性，基于所述共同属性获得包含潜在的具有所述聚集性风险的所述用户的高风险用户名单库；
[0021]基于所述高风险用户名单库和获取的所述聚集性风险的所述监测规则维度所对应的所述指标，判断是否出现所述聚集性风险；
[0022]基于获取的所述埋点数据和所述业务数据，对所述高风险名单和所述监测规则维度进行更新迭代。
[0023]可选地，所述处理器还被配置成：获取所述用户办理业务时使用的所述埋点数据之后，还包括：
[0024]清洗所述埋点数据，对清洗后的所述埋点数据进行结构化信息存储。
[0025]可选地，所述处理器还被配置成：所述聚集性风险的所述监测规则维度包括：
[0026]同一所述手机号在多个设备上申请、同一所述身份证号在多个所述设备上申请、同一所述设备使用多个所述手机号进行申请、同一所述设备使用多个所述身份证号申请、同一所述设备上存在多个用户账号切换、所述用户业务办理的地址与车商地址以及输入的业务办理地不同、同一所述定位信息关联多个所述用户账号、多个所述手机号使用相同的所述定位信息申请、多个手机号使用同一WiFi申请和/或所述设备存在设备信息的篡改。
[0027]为实现上述目的，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被机器执行时实现如上所述的方法的步骤。
[0028]本申请实施例具有如下优点：
[0029]本申请实施例提供一种识别聚集性风险的监测方法，包括步骤：在业务发起端设置数据埋点，通过所述数据埋点获取用户办理业务时使用的埋点数据，所述埋点数据包括定位信息和/或设备信息；获取所述用户办理业务时输入的业务数据，所述业务数据包括所述用户的手机号和/或身份证号，基于所述埋点数据和所述业务数据获取聚集性风险的监测规则维度所对应的指标；解析出所述指标中超出预设阈值的异常值，如果出现异常值的多个所述用户对应的所述指标之间存在共同介质，则确定为出现聚集性风险。
[0030]通过上述方法，通过埋点数据，挖掘用户办理业务时的可能产生聚集性风险的监测规则维度，从埋点数据中识别异常值所对应的聚集属性，例如共同介质，从而识别聚集性风险并进行监测。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本申请的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对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示例性的，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，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
[0032]图1为本申请实施例提供的一种识别聚集性风险的监测方法的流程图；
[0033]图2为本申请实施例提供的一种识别聚集性风险的监测方法的聚集性风险展示界面；
[0034]图3为本申请实施例提供的一种识别聚集性风险的监测装置的模块框图。
具体实施方式
[0035]以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种识别聚集性风险的监测方法，其特征在于，包括以下步骤：在业务发起端设置数据埋点，通过所述数据埋点获取用户办理业务时使用的埋点数据，所述埋点数据包括定位信息和/或设备信息；获取所述用户办理业务时输入的业务数据，所述业务数据包括所述用户的手机号和/或身份证号，基于所述埋点数据和所述业务数据获取聚集性风险的监测规则维度所对应的指标；解析出所述指标中超出预设阈值的异常值，如果出现异常值的多个所述用户对应的所述指标之间存在共同介质，则确定为出现聚集性风险。2.根据权利要求1所述的识别聚集性风险的监测方法，其特征在于，还包括：统计出现所述聚集性风险的所述用户，结合历史逾期用户数据，获得具有所述聚集性风险的所述用户的共同属性，基于所述共同属性获得包含潜在的具有所述聚集性风险的所述用户的高风险用户名单库；基于所述高风险用户名单库和获取的所述聚集性风险的所述监测规则维度所对应的所述指标，判断是否出现所述聚集性风险；基于获取的所述埋点数据和所述业务数据，对所述高风险名单和所述监测规则维度进行更新迭代。3.根据权利要求1或2所述的识别聚集性风险的监测方法，其特征在于，获取所述用户办理业务时使用的所述埋点数据之后，还包括：清洗所述埋点数据，对清洗后的所述埋点数据进行结构化信息存储。4.根据权利要求1或2所述的识别聚集性风险的监测方法，其特征在于，所述聚集性风险的所述监测规则维度包括：同一所述手机号在多个设备上申请、同一所述身份证号在多个所述设备上申请、同一所述设备使用多个所述手机号进行申请、同一所述设备使用多个所述身份证号申请、同一所述设备上存在多个用户账号切换、所述用户业务办理的地址与车商地址以及输入的业务办理地不同、同一所述定位信息关联多个所述用户账号、多个所述手机号使用相同的所述定位信息申请、多个手机号使用同一WiFi申请和/或所述设备存在设备信息的篡改。5.根据权利要求1或2所述的识别聚集性风险的监测方法，其特征在于，所述定位信息包括所述用户进行业务办理时使用的设备的ip地址和GPS地址。6.一种识别聚集性风险的监测装置，其特征在于，包括：存储器；以及...
【专利技术属性】
技术研发人员：周波，郭丽青，林敏，陈蓓珍，
申请(专利权)人：浙江惠瀜网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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