基于联盟链的风险识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于联盟链的风险识别方法及装置，涉及区块链技术领域，该方法包括：从联盟链系统中获取目标客户的所有银行转账记录，其中，所述联盟链系统包含各银行各自对应的银行节点，各银行通过对应的银行节点将各自行内客户的银行转账记录上传到所述联盟链系统；获取采用各银行各自的第一风险识别模型对所述目标客户的所有银行转账记录进行风险识别得到的第一风险识别结果；将所述目标客户的所有银行转账记录与所述第一风险识别结果进行结合，然后输入到预设的第二风险识别模型中，得到所述目标客户的第二风险识别结果。本发明专利技术有助于提高风险识别的准确性。本发明专利技术有助于提高风险识别的准确性。本发明专利技术有助于提高风险识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于联盟链的风险识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及区块链
，具体而言，涉及一种基于联盟链的风险识别方法及装置。

技术介绍

[0002]当前的生产应用中，银行的转账记录，账户信息均存储在各行数据中心主机或数据服务器容器中，难以进行跨行资金追溯。当前各行用户账户信息与转账信息均存储在各行数据中心的主机或数据服务器中，这种数据存储结构存在以下两问题，1.首先存在各行内部的记录难以进行行间共享，难以实现零信任数据共享。2.行间转账记录获取时存在被篡改风险。
[0003]当前银行风险识别过程只能依赖行内数据利用行内自主研发的算法进行判断识别，难免存在不够精确的问题。如何提高银行风险识别的准确性是本领急需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了解决上述
技术介绍
中的至少一个技术问题，提出了一种基于联盟链的风险识别方法及装置。
[0005]为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于联盟链的风险识别方法，该方法包括：
[0006]从联盟链系统中获取目标客户的所有银行转账记录，其中，所述联盟链系统包含各银行各自对应的银行节点，各银行通过对应的银行节点将各自行内客户的银行转账记录上传到所述联盟链系统；
[0007]获取采用各银行各自的第一风险识别模型对所述目标客户的所有银行转账记录进行风险识别得到的第一风险识别结果，其中，每个银行的第一风险识别模型为基于该银行行内的客户的银行转账记录训练得出的；
[0008]将所述目标客户的所有银行转账记录与所述第一风险识别结果进行结合，然后输入到预设的第二风险识别模型中，得到所述目标客户的第二风险识别结果，其中，所述第二风险识别模型为根据训练样本对预设的机器学习模型进行训练得到的，所述训练样本包含用于模型训练的银行转账记录以及该用于模型训练的银行转账记录对应的第一风险识别结果，所述训练样本上标注有风险识别结果。
[0009]可选的，各银行还通过对应的银行节点将各自行内客户的银行账户信息上传到所述联盟链系统；
[0010]所述从联盟链系统中获取目标客户的所有银行转账记录，具体包括：
[0011]将所述目标客户的客户信息与所述联盟链系统中的所有银行账户信息进行匹配，确定所述目标客户对应的所有银行账户；
[0012]从所述联盟链系统中获取该所有银行账户对应的所有银行转账记录。
[0013]可选的，获取采用各银行各自的第一风险识别模型对所述目标客户的所有银行转账记录进行风险识别得到的第一风险识别结果，具体包括：
[0014]获取各银行各自的第一风险识别模型；
[0015]将所述目标客户的所有银行转账记录分别输入到各银行各自的第一风险识别模型中，得到各第一风险识别模型输出的第一风险识别结果。
[0016]可选的，所述基于联盟链的风险识别方法，还包括：
[0017]将所述目标客户对应的所述第二风险识别结果上传到所述联盟链系统。
[0018]可选的，所述基于联盟链的风险识别方法，还包括：
[0019]获取所述训练样本；
[0020]根据所述训练样本对预设的机器学习模型进行训练，得到所述第二风险识别模型。
[0021]可选的，所述获取所述训练样本，具体包括：
[0022]获取用于模型训练的银行转账记录；
[0023]将该用于模型训练的银行转账记录输入到各所述第一风险识别模型中，得到该用于模型训练的银行转账记录对应的第一风险识别结果；
[0024]将该用于模型训练的银行转账记录与对应的第一风险识别结果进行结合，然后打上风险识别结果标签，得到所述训练样本。
[0025]可选的，获取采用各银行各自的第一风险识别模型对所述目标客户的所有银行转账记录进行风险识别，得到的第一风险识别结果，具体包括：
[0026]向各银行的银行节点发送风险识别请求，以使各银行根据所述风险识别请求先从所述联盟链系统中获取目标客户的所有银行转账记录，然后采用各自的第一风险识别模型对获取的银行转账记录进行风险识别得到第一风险识别结果，最后将得到的第一风险识别结果通过对应的银行节点上传到所述联盟链系统；
[0027]从所述联盟链系统获取各第一风险识别模型输出的第一风险识别结果。
[0028]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于联盟链的风险识别装置，该装置包括：
[0029]银行转账记录获取单元，用于从联盟链系统中获取目标客户的所有银行转账记录，其中，所述联盟链系统包含各银行各自对应的银行节点，各银行通过对应的银行节点将各自行内客户的银行转账记录上传到所述联盟链系统；
[0030]第一风险识别结果获取单元，用于获取采用各银行各自的第一风险识别模型对所述目标客户的所有银行转账记录进行风险识别得到的第一风险识别结果，其中，每个银行的第一风险识别模型为基于该银行行内的客户的银行转账记录训练得出的；
[0031]风险识别单元，用于将所述目标客户的所有银行转账记录与所述第一风险识别结果进行结合，然后输入到预设的第二风险识别模型中，得到所述目标客户的第二风险识别结果，其中，所述第二风险识别模型为根据训练样本对预设的机器学习模型进行训练得到的，所述训练样本包含用于模型训练的银行转账记录以及该用于模型训练的银行转账记录对应的第一风险识别结果，所述训练样本上标注有风险识别结果。
[0032]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计
算机程序时实现上述基于联盟链的风险识别方法的步骤。
[0033]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述基于联盟链的风险识别方法的步骤。
[0034]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述基于联盟链的风险识别方法的步骤。
[0035]本专利技术的有益效果为：
[0036]本专利技术使各银行组成联盟链系统，各银行通过对应的银行节点将各自行内客户的银行转账记录上传到所述联盟链系统，由此解决了单银行数据量较少导致识别准确性不足的问题以及行内数据共享可能面临的被篡改的问题，此外，本专利技术在进行风险识别时，将各银行各自的第一风险识别模型进行风险识别得到的第一风险识别结果作为参数进行进一步的风险识别，进一步提高了风险识别的准确性，解决了单银行数据量较少导致的模型识别准确性不足的问题。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于联盟链的风险识别方法，其特征在于，包括：从联盟链系统中获取目标客户的所有银行转账记录，其中，所述联盟链系统包含各银行各自对应的银行节点，各银行通过对应的银行节点将各自行内客户的银行转账记录上传到所述联盟链系统；获取采用各银行各自的第一风险识别模型对所述目标客户的所有银行转账记录进行风险识别得到的第一风险识别结果，其中，每个银行的第一风险识别模型为基于该银行行内的客户的银行转账记录训练得出的；将所述目标客户的所有银行转账记录与所述第一风险识别结果进行结合，然后输入到预设的第二风险识别模型中，得到所述目标客户的第二风险识别结果，其中，所述第二风险识别模型为根据训练样本对预设的机器学习模型进行训练得到的，所述训练样本包含用于模型训练的银行转账记录以及该用于模型训练的银行转账记录对应的第一风险识别结果，所述训练样本上标注有风险识别结果。2.根据权利要求1所述的基于联盟链的风险识别方法，其特征在于，各银行还通过对应的银行节点将各自行内客户的银行账户信息上传到所述联盟链系统；所述从联盟链系统中获取目标客户的所有银行转账记录，具体包括：将所述目标客户的客户信息与所述联盟链系统中的所有银行账户信息进行匹配，确定所述目标客户对应的所有银行账户；从所述联盟链系统中获取该所有银行账户对应的所有银行转账记录。3.根据权利要求1所述的基于联盟链的风险识别方法，其特征在于，获取采用各银行各自的第一风险识别模型对所述目标客户的所有银行转账记录进行风险识别得到的第一风险识别结果，具体包括：获取各银行各自的第一风险识别模型；将所述目标客户的所有银行转账记录分别输入到各银行各自的第一风险识别模型中，得到各第一风险识别模型输出的第一风险识别结果。4.根据权利要求1所述的基于联盟链的风险识别方法，其特征在于，还包括：将所述目标客户对应的所述第二风险识别结果上传到所述联盟链系统。5.根据权利要求1所述的基于联盟链的风险识别方法，其特征在于，还包括：获取所述训练样本；根据所述训练样本对预设的机器学习模型进行训练，得到所述第二风险识别模型。6.根据权利要求5所述的基于联盟链的风险识别方法，其特征在于，所述获取所述训练样本，具体包括：获取用于模型训练的银行转账记录；将该用于模型训练的银行转账记录输入到各所述第一风险识别模型中，得到该用于模型训练的银行...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜铁民，张华，麦培元，魏雪玲，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：