一种异常身份识别方法及装置与流程

技术特征：
1.一种异常身份识别方法，其特征在于，包括：构建风险数据集市；根据所述风险数据集市中的原始数据，构建数据索引；获取待核查数据；基于所述数据索引以及预设匹配算法，构建客户身份识别模型；根据所述客户身份识别模型以及所述待核查数据，对所述待核查数据对应的主体进行身份识别。2.如权利要求1所述的异常身份识别方法，其特征在于，所述构建风险数据集市，包括：采集初始的风险数据；对所述初始的风险数据进行清洗；对清洗后的风险数据进行统一转换，构建风险数据集市。3.如权利要求1所述的异常身份识别方法，其特征在于，所述根据所述风险数据集市中的原始数据，构建数据索引，包括：根据所述原始数据的语言种类，对所述原始数据进行解析；对解析后的数据进行规格转换处理；对转换处理后的数据进行干扰项降噪处理；通过降噪处理后的数据构建数据索引。4.如权利要求3所述的异常身份识别方法，其特征在于，所述根据所述原始数据的语言种类，对所述原始数据进行解析，包括：判断所述风险数据集市中的原始数据的语言种类；根据所述语言种类对应的语言解析策略，对所述原始数据进行解析及分词；根据分词结果，提取所述原始数据的核心词汇，将所述原始数据以及对应的核心词汇确定为解析后的数据。5.如权利要求3所述的异常身份识别方法，其特征在于，所述对解析后的数据进行规格转换处理，包括：对解析后的数据进行中文繁简体转换处理以及拼音转换处理。6.如权利要求3所述的异常身份识别方法，其特征在于，所述对转换处理后的数据进行干扰项降噪处理，包括：对转换处理后的数据进行同义词、停用词及特殊字符的处理，其中，所述特殊字符至少包括全角字符，空格，乱码。7.如权利要求4所述的异常身份识别方法，其特征在于，所述通过降噪处理后的数据构建数据索引，包括：通过将降噪处理后的数据中的核心词汇与对应的原始词汇相关联，构建数据索引。8.如权利要求1所述的异常身份识别方法，其特征在于，所述基于所述客户身份识别模型，对所述待核查数据进行身份识别，包括：基于所述匹配算法，对所述数据索引中的原始数据与所述待核查数据进行比对；基于比对结果以及莱文斯坦距离算法，计算所述待核查数据与每个身份对应的原始数据的相似度分值；基于多个相似度评分以及预设的风险矩阵，确定所述待核查数据的评估结果；
根据所述评估结果，确定所述待核查数据对应的身份是否异常。9.一种异常身份识别装置，包括：第一构建模块，用于构建风险数据集市；第二构建模块，用于根据所述风险数据集市中的原始数据，构建数据索引；获取模块，用于获取待核查数据；识别模块，用于根据所述数据索引，对所述待核查数据进行身份识别。10.一种电子设备，包括：处理器；以及存储程序的存储器，其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据权利要求1
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8中任一项所述的方法。11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1
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8中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供一种异常身份识别方法及装置，涉及数据识别领域，方法包括：构建风险数据集市；根据所述风险数据集市中的原始数据，构建数据索引；获取待核查数据；基于所述数据索引以及预设匹配算法，构建客户身份识别模型；根据所述客户身份识别模型以及所述待核查数据，对所述待核查数据对应的主体进行身份识别。通过本公开，可以解决当前金融机构误报率高、漏报率高的难题，助力金融机构提高可疑人员筛查能力，实现客户身份识别智能化，在提升有效性的前提下，实现大幅节约人工复核成本的技术效果。果。果。


技术研发人员：刘旋飞 胡佰庆 高建新 丁珂 梁春雨
受保护的技术使用者：北京领雁科技股份有限公司
技术研发日：2021.09.26
技术公布日：2022/1/3