【技术实现步骤摘要】
本申请涉及金融风控，具体涉及一种基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法及系统。
技术介绍
1、在信贷业务中，一般包括营销获客、贷前授信、贷中动支、贷后催收等业务场景。其中，贷前授信和贷中动支是操作行为信息类欺诈风险的高发环节，根据不同环节的基础数据衍生相关特征变量，训练操作行为信息类欺诈模型用于贷前监测。
2、欺诈风险目前日益呈现产业链化的特征，围绕着欺诈的实施，形成了专业的技术开发产业，比如伪冒申请，虚假交易，账户盗用等；身份包装和虚假操作行为信息类提供产业，比如中介代办，云手机，等；业务漏洞发现和欺诈方法传授产业，而且从事这些产业的人都具有较高的技术水平，他们会各种试探金融机构的反欺诈规则，然后利用前两种产业提供的技术、资料实施欺诈。这种操作行为信息类欺诈有时不容易被侦测，使用人工智能算法识别可能产生漏网之鱼，基于基础数据和操作行为的挖掘方法可以有效弥补这一缺点。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法及系统，可以解决现有人工智能算法识别信贷业务中的欺诈行为存在的侦测遗漏的技术问题。
2、第一方面，本申请提供了一种基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，包括以下步骤：
3、收集信贷业务相关原始数据；
4、对原始数据进行清洗和验证，获取清洗和验证后的数据；
5、基于清洗和验证后的数据，构建特征底表；
6、基于特征底表，构建欺诈行为评估模型，获取与输入的操作行为相对应的用户的信贷欺诈评分。<...
【技术保护点】
1.一种基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述收集信贷业务相关原始数据，具体包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述根据需衍生的欺诈特征，分别提取对应业务场景的原始数据之后，还包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述对原始数据进行清洗和验证，获取清洗和验证后的数据，具体包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述基于清洗和验证后的数据，构建特征底表，具体包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述基于特征底表，构建欺诈行为评估模型，获取与输入的操作行为相对应的用户的信贷欺诈评分，具体包括以下步骤：
7.如权利要求6所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述基于构建的特征底表利用逻辑回归算法构建欺诈行为评估模
8.如权利要求7所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述采用逻辑回归算法筛选入模特征，获取筛选后的有效入模特征，具体包括以下步骤：
9.一种基于操作行为的银行欺诈特征挖掘系统，其特征在于，包括：
10.如权利要求9所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘系统，其特征在于，所述原始数据收集模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述收集信贷业务相关原始数据，具体包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述根据需衍生的欺诈特征，分别提取对应业务场景的原始数据之后，还包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述对原始数据进行清洗和验证，获取清洗和验证后的数据，具体包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的基于操作行为的银行欺诈特征挖掘方法，其特征在于，所述基于清洗和验证后的数据，构建特征底表，具体包括以下步骤：
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹家勇，田羽，黄文慧，边志强，
申请(专利权)人：武汉众邦银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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