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基于用户稳定性的风控优化方法及系统 

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申请/专利权人:石溪信息科技(上海)有限公司

摘要:本申请涉及互联网金融和人工智能技术领域,提供了一种基于用户稳定性的风控优化方法及系统,通过行为意向挖掘处理,能够识别出用户会话数据中的下游行为事件,并为其打上准确的会话场景标签和行为状态类别,为用户行为的深入理解和预测奠定了基础。通过目标稳定性跳变层面的行为趋势向量提取,能够捕捉到用户行为的细微变化,从而更精准地评估其潜在风险。通过与模板行为事件的行为趋势一致性权重对比,能够及时发现用户行为的异常波动,并输出针对性的风控优化建议。如此,可以解决传统风控系统在用户行为动态分析方面的不足,通过引入创新的数据挖掘和风险评估方法,为互联网金融行业提供更加精准、高效的风控解决方案。

主权项:1.一种基于用户稳定性的风控优化方法,其特征在于,应用于风控优化系统,所述方法包括:获取目标平台用户对应的互联网金融业务会话数据;所述互联网金融业务会话数据包括基于已授权风控线程监测所述目标平台用户得到的待处理业务交互行为信息;对所述互联网金融业务会话数据中的待处理业务交互行为信息进行行为意向挖掘处理,得到行为意向挖掘结果;所述行为意向挖掘结果表征至少一个下游行为事件在所述互联网金融业务会话数据中对应的会话场景标签和每个所述下游行为事件的行为状态类别;依据所述行为意向挖掘结果对每个所述下游行为事件进行目标稳定性跳变层面的行为趋势向量提取,得到每个所述下游行为事件在所述目标稳定性跳变层面的目标行为趋势向量;对于每个所述下游行为事件,获取模板行为事件在所述目标稳定性跳变层面的模板行为趋势向量,确定所述下游行为事件的目标行为趋势向量与所述模板行为趋势向量之间的行为趋势一致性权重;所述模板行为事件为所述目标平台用户对应的模板业务交互行为信息中与所述下游行为事件相匹配的行为事件;依据所述下游行为事件对应的行为趋势一致性权重与目标行为趋势设定权重的判别观点,输出所述下游行为事件在所述目标稳定性跳变层面的异常风控优化建议;所述目标行为趋势设定权重为所述目标稳定性跳变层面对应的行为趋势设定权重。

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权利要求:

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