CN114757757A - 一种风控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种风控方法，方法包括：事件层获取用户的信息，发送给服务层和标签层；服务层对信息进行解析得到用户的身份信息和设备信息，并根据身份信息和设备信息确定第一风险值，发送给策略模型层；标签层根据信息确定身份标签和设备标签，发送给策略模型层；策略模型层根据自建模型对身份标签和设备标签进行分析得到第二风险值，并根据第一风险值和第二风险值生成用户的总风险值。本发明的风控方法，一方面基于用户的信息进行风控评分，另一方面整合用户在其他平台的风险评分，实现对用户的精准风险评估。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种风控方法。
背景技术
随着互联网金融和电子商务的发展，人们进行利用网络进行交易、支付和借贷，通常在借贷和支付的过程中，风险控制评估就显得非常关键。然而风险控制评估常常需要基于风控数据，例如用户历史支付记录、用户历史借贷记录等数据，但是如何提供可靠且服务质量稳定的风控数据，在现有技术中还是一个未解决的问题。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种风控方法，一方面基于用户的信息进行风控评分，另一方面整合用户在其他平台的风险评分，实现对用户的精准风险评估。
为实现上述目的，本发明实施例第一方面提供了一种风控方法，其特征在于，所述风控方法包括：
事件层获取用户的信息，发送给服务层和标签层；
所述服务层对所述信息进行解析得到所述用户的身份信息和设备信息，并根据所述身份信息和设备信息确定第一风险值，发送给策略模型层；
所述标签层根据所述信息确定身份标签和设备标签，发送给策略模型层；
所述策略模型层根据自建模型对所述身份标签和设备标签进行分析得到第二风险值，并根据所述第一风险值和第二风险值生成所述用户的总风险值。
优选的，所述信息包括：激活信息、登录信息、注册信息、支付信息。
优选的，所述根据所述身份信息和设备信息确定第一风险值具体包括：
根据所述身份信息调用第三方接口，确定所述身份信息在各三方平台的风险值；
根据所述各三方平台的风险值生成所述用户的第一风险值。
优选的，所述标签层根据所述信息确定身份标签和设备标签具体包括：
根据所述信息的来源和属性对信息进行分类处理，得到身份标签和设备标签。
优选的，所述身份标签包括：订单信息、同日跨越城市信息；所述设备标签包括：设备关联用户信息、关联支付账户信息。
优选的，基础数据层存储所述身份信息和/或设备信息和/或身份标签和/或设备标签和/或第一风险值和/或第二风险值和/或总风险值。
优选的，对外服务层输出显示所述身份信息和/或设备信息和/或身份标签和/或设备标签和/或第一风险值和/或第二风险值和/或总风险值。
本发明实施例第二方面提供了一种风控系统，包括：
事件层，用于获取用户的信息，发送给服务层和标签层；
服务层，用于对所述信息进行解析得到所述用户的身份信息和设备信息，并根据所述身份信息和设备信息确定第一风险值，发送给策略模型层；
标签层，用于根据所述信息确定身份标签和设备标签，发送给策略模型层；
策略模型层，用于根据自建模型对所述身份标签和设备标签进行分析得到第二风险值，并根据所述第一风险值和第二风险值生成所述用户的总风险值。
本发明实施例第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器和收发器；
所述处理器用于与所述存储器耦合，读取并执行所述存储器中的指令，以实现上述第一方面所述的方法步骤；
所述收发器与所述处理器耦合，由所述处理器控制所述收发器进行消息收发。
本发明实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令被计算机执行时，使得所述计算机执行上述第一方面所述的方法的指令。
本发明实施例提供的风控方法，一方面基于用户的信息进行风控评分，另一方面整合用户在其他平台的风险评分，实现对用户的精准风险评估。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的风控方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的风控系统的模块结构图；
图3为本发明实施例三提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
积分系统作为一种比较常见的用户激励方式，因其可以通过激励机制实现增加用户黏性以及引导客户行为的目的，广泛应用于大型航旅、酒店、银行、商超、零售品牌等场景，对于互联网产品，积分体系也是大型应用程序APP的标配。因此对积分系统的风险控制日益重要。
现有的积分业务风控系统，基本沿袭线下商业模式的风控，依靠专家经验设置规则。线上风控和线下风控有很大差别，线上业务可以通过多种技术大批量注册用户，以非正常手段套取积分体系奖励达到谋取利益的目的，这种非正常手段注册谋利的用户可以被称为黑灰产用户。很多时候单个黑灰产用户本身完全符合规则，线下专家经验无法阻止它合理合法的套取积分体系奖励。要避免损失只能减小积分激励的力度，但这会导致正常用户完全没有动力参与积分活动，整个积分体系成为摆设。黑灰产的攻击用户，由于是大批量自动执行的，其行为形式单一，规律性强，聚集性强，因此在很多指标上会显著区别于正常用户。
这种攻击的成本已经有了一定程度的提高，这就要求攻击者必须使用大量账号，因为少数账号获取的收益无法覆盖成本。这样，这批账号在登录时段，登陆时长，获取积分的模式，获取积分的数量，使用积分的方式等一系列风控指标上会有一定的聚集性。通过这些指标的联合判断，可以有效的识别各种黑灰产的攻击。对于比较低级的攻击，其IP和设备指纹是固定的，这样通过统计单IP或单设备的登录次数即可识别攻击IP和攻击设备，将其标注为高风险。对于比较高级的攻击，因为使用了接码平台，换IP软件和猫池等技术。但是由于技术原因，其IP虽然可以不停变换，但是并无法换到指定IP上，因此在多次登录，多次获取积分的时候，其IP是完全不同的，甚至IP归属地会有很大的跳动。多次登录不停变换IP成为一个风控指标。
也就是说，现有技术对攻击用户的识别率较低，导致很多稍具价值的业务场景中大量被黑灰产的攻击用户侵袭，积分系统的安全性难以保证。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的风控方法的流程图。以下结合图1对本发明技术方案进行详述。
步骤110，事件层获取用户的信息，发送给服务层和标签层；
具体的，信息包括：激活信息、登录信息、注册信息、支付信息等。
步骤120，服务层对信息进行解析得到用户的身份信息和设备信息，并根据身份信息和设备信息确定第一风险值，发送给策略模型层；
具体的，根据身份信息和/或设备信息调用第三方接口，确定身份信息和/或设备信息在各三方平台的风险值。根据各三方平台的风险值生成用户的第一风险值。
当三方平台具有风控评估时，根据用户的身份信息和/或设备信息获取各平台的风险值，并根据各平台的信息进行权重分配，最终根据各平台的风险值和对应的权重生成第一风险值。当三方平台不具有风险评估时，根据在各平台的历史记录进行评估，并综合各平台的评估结果生成第一风险值。
其中，身份信息包括：用户绑定手机号、IP地址、邮箱、登录时间等信息。设备信息包括：设备品牌、版本号、mac地址、IP地址等信息。
在优选的方案中，服务层解析得到交易信息，包括：参与渠道、兑换商品id、兑换商家id、兑换积分值、参与时间、收货地址等信息。
步骤130，标签层根据信息确定身份标签和设备标签，发送给策略模型层；
具体的，根据信息的来源和属性对信息进行分类处理，得到身份标签和设备标签。身份标签包括：订单信息、同日跨越城市信息。设备标签包括：设备关联用户信息、关联支付账户信息。
步骤140，策略模型层根据自建模型对身份标签和设备标签进行分析得到第二风险值，并根据第一风险值和第二风险值生成用户的总风险值。
具体的，将身份标签和设备标签作为自建模型的输入，输出得到第二风险值。自建模型可以理解为一种预设规则。
例如，当IP归属地不等于中国且近10分钟同IP关联的登录手机号个数高于某个阈值，第二风险值加5。近1小时同一个IP地址关联的登录手机号个数高于某个阈值，第二风险值加5。近1天同一个IP地址关联的登录手机高于某个阈值，第二风险值加5。
最后根据将第一风险值和第二风险值累加得到总风险值。或者根据第一风险值、第一风险值对应的权重、第二风险值和第二风险值对应的权重进行计算得到总风险值。并判断总风险值对应的分值区间，每个分值区间对应一个用户的类别。
本发明实施例根据用户的总风险值将用户分为极高风险、高风险、中风险和低风险，并对不同的用户采取不同的处置。对于极高风险的用户请求，直接将该类用户拉入黑名单；如对于高风险的用户请求进行拒绝，并返回对应的话术，如‘您的帐号登录有异常情况，请联系客服查看具体原因’；对低风险的用户请求走正常的业务流程；对中风险的用户请求再次进行验证。
在一个实施例中，根据第一风险值和第二风险值生成用户的风控分析结果。风控分析结果可以包括正常和异常。正常的风控分析结果用于表征资源交换数据不存在风险。异常的风控分析结果用于表征资源交换数据可能存在风险。
在一个实施例中，异常的风控分析结果中还可以包括风险种类、以及风险程度等中的至少一种。
在一个实施例中，风险种类可以包括拉抬打压、虚假申报、连续申报、自买自卖、连续交易、大笔申报、高买低卖、日内回转和维持涨跌停价等中的至少一种。
在优选的方案中，风控系统还包括基础数据层和对外服务层。基础数据层存储身份信息和/或设备信息和/或身份标签和/或设备标签和/或第一风险值和/或第二风险值和/或总风险值。对外服务层输出显示身份信息和/或设备信息和/或身份标签和/或设备标签和/或第一风险值和/或第二风险值和/或总风险值。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的风控系统的模块结构图，如图2所示，风控系统包括：
事件层，用于获取用户的信息，发送给服务层和标签层；
服务层，用于对信息进行解析得到用户的身份信息和设备信息，并根据身份信息和设备信息确定第一风险值，发送给策略模型层；
标签层，用于根据信息确定身份标签和设备标签，发送给策略模型层；
策略模型层，用于根据自建模型对身份标签和设备标签进行分析得到第二风险值，并根据第一风险值和第二风险值生成用户的总风险值。
在本实施例提供的一个具体实现方式中，服务层具体用于：根据身份信息调用第三方接口，确定身份信息在各三方平台的风险值；
根据各三方平台的风险值生成用户的第一风险值。
在本实施例提供的一个具体实现方式中，标签层具体用于：根据信息的来源和属性对信息进行分类处理，得到身份标签和设备标签。
在本实施例提供的一个具体实现方式中，风控系统还包括：基础数据层，用于存储身份信息和/或设备信息和/或身份标签和/或设备标签和/或第一风险值和/或第二风险值和/或总风险值。
在本实施例提供的一个具体实现方式中，风控系统还包括：对外服务层，用于输出显示身份信息和/或设备信息和/或身份标签和/或设备标签和/或第一风险值和/或第二风险值和/或总风险值。
本发明实施例提供的风控系统，可以执行上述方法实施例中的方法步骤，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，确定模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上确定模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(Digital Signal Processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(System-on-a-chip，SOC)的形式实现。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所描述的流程或功能。上述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程系统。上述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，上述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线路((Digital Subscriber Line，DSL))或无线(例如红外、无线、蓝牙、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。上述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。上述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以为前述的提货预约信息处理设备。如图3所示，该电子设备300可以包括：处理器31(例如CPU)、存储器32、收发器33；收发器33耦合至处理器31，处理器31控制收发器33的收发动作。存储器32中可以存储各种指令，以用于完成各种处理功能以及实现本发明实施例电子设备执行的方法步骤。优选的，本发明实施例涉及的电子设备还可以包括：电源34、系统总线35以及通信端口36。系统总线35用于实现元件之间的通信连接。上述通信端口36用于电子设备与其他外设之间进行连接通信。
该图3中提到的系统总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory)，例如至少一个磁盘存储器。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器CPU、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC、现场可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
实施例四
本发明实施例四提供一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中提供的方法和处理过程。
实施例五
本发明实施例五提供一种运行指令的芯片，该芯片用于执行上述实施例中提供的方法和处理过程。
实施例六
本发明实施例六提供一种程序产品，该程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在存储介质中，至少一个处理器可以从上述存储介质读取上述计算机程序，上述至少一个处理器执行上述实施例中提供的方法和处理过程。
本发明的风控方法，一方面基于用户的信息进行风控评分，另一方面整合用户在其他平台的风险评分，实现对用户的精准风险评估。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种风控方法，其特征在于，所述风控方法包括：
事件层获取用户的信息，发送给服务层和标签层；
所述服务层对所述信息进行解析得到所述用户的身份信息和设备信息，并根据所述身份信息和设备信息确定第一风险值，发送给策略模型层；
所述标签层根据所述信息确定身份标签和设备标签，发送给策略模型层；
所述策略模型层根据自建模型对所述身份标签和设备标签进行分析得到第二风险值，并根据所述第一风险值和第二风险值生成所述用户的总风险值。
2.根据权利要求1所述的风控方法，其特征在于，所述信息包括：激活信息、登录信息、注册信息、支付信息。
3.根据权利要求1所述的风控方法，其特征在于，所述根据所述身份信息和设备信息确定第一风险值具体包括：
根据所述身份信息调用第三方接口，确定所述身份信息在各三方平台的风险值；
根据所述各三方平台的风险值生成所述用户的第一风险值。
4.根据权利要求1所述的风控方法，其特征在于，所述标签层根据所述信息确定身份标签和设备标签具体包括：
根据所述信息的来源和属性对信息进行分类处理，得到身份标签和设备标签。
5.根据权利要求1所述的风控方法，其特征在于，所述身份标签包括：订单信息、同日跨越城市信息；所述设备标签包括：设备关联用户信息、关联支付账户信息。
6.根据权利要求1所述的风控方法，其特征在于，所述风控方法还包括：
基础数据层存储所述身份信息和/或设备信息和/或身份标签和/或设备标签和/或第一风险值和/或第二风险值和/或总风险值。
7.根据权利要求1所述的风控方法，其特征在于，所述风控方法还包括：
对外服务层输出显示所述身份信息和/或设备信息和/或身份标签和/或设备标签和/或第一风险值和/或第二风险值和/或总风险值。
8.一种风控系统，其特征在于，包括：
事件层，用于获取用户的信息，发送给服务层和标签层；
服务层，用于对所述信息进行解析得到所述用户的身份信息和设备信息，并根据所述身份信息和设备信息确定第一风险值，发送给策略模型层；
标签层，用于根据所述信息确定身份标签和设备标签，发送给策略模型层；
策略模型层，用于根据自建模型对所述身份标签和设备标签进行分析得到第二风险值，并根据所述第一风险值和第二风险值生成所述用户的总风险值。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器和收发器；
所述处理器用于与所述存储器耦合，读取并执行所述存储器中的指令，以实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤；
所述收发器与所述处理器耦合，由所述处理器控制所述收发器进行消息收发。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令被计算机执行时，使得所述计算机执行权利要求1-7任一项所述的方法的指令。
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