一种基于XGBoost模型的反欺诈系统的制作方法

本发明涉及银行交易安全领域，尤其涉及一种基于xgboost模型的反欺诈系统。

背景技术：

1、国内银行纷纷推出新的产品和业务种类的同时,与业务经营相伴而生的欺诈风险也在频繁发生。当前,银行业欺诈风险已由传统的信贷、柜面、外部盗抢,向贸易融资、理财产品、银行卡以及电子银行等业务领域延伸,跨业务、跨条线的欺诈风险不断发生,对银行资金安全、社会声誉乃至正常运营造成严重威胁。

2、各个系统缺乏整体布局、整合，导致各个系统之间各自为战，无法最大限度的发挥资源合理性。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于xgboost模型的反欺诈系统。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种基于xgboost模型的反欺诈系统，所述反欺诈系统包括：数据采集与分析模块、数据监测与预警模块、风险响应与处置模块及智能认证功能模块；

3、所述数据采集与分析模块对交易账户的属性信息进行采集，并进行分析，获得分析数据；

4、所述数据监测与预警模块与所述数据采集与分析模块连接，用于根据分析数据对欺诈交易监测预警；

5、所述风险响应与处置模块与所述数据监测与预警模块，用于对风险交易信息进行操作；

6、所述智能认证功能模块，用于对用户信息的认证功能。

7、可选的，所述属性信息具体包括：位置信息、设备信息和交易信息。

8、可选的，所述对交易账户的属性信息进行采集，并进行分析，获得分析数据具体包括：

9、对交易账户的位置信息、设备信息、交易信息进行采集，获取到账户所在的实时位置、设备唯一标志、交易对象是否为常用联系人、交易金额是否包含风险信息；

10、对信息进行数据分析，并生成分析结果。

11、可选的，所述数据监测与预警模块对欺诈交易监测预警，规则引擎对数据进行规则校验，检查交易数据是否符合规则；风险引擎对交易信息进行风险评估，若交易存在规则或风险问题，及时提醒用户并推送给银行监管部门。

12、可选的，所述风险响应与处置模块，用于对风险交易信息进行操作，对风险信息进行分析，获得分析结果，将所述分析结果上报进行处置。

13、可选的，所述对风险交易信息进行操作具体包括：放行、警告、拒绝，防止用户被欺诈信息蒙骗导致财产损失。

14、可选的，所述智能认证功能模块对用户信息的认证功能，当出现风险信息时，二次验证用户身份，降低欺诈成功率。

15、可选的，所述对用户信息的认证功能包括短信认证、外呼认证、指纹认证。

16、可选的，所述数据采集与分析模块调用xgboost算法模型对账户的信息进行分析，获得各个风险项信息，利用xgboost算法模型计算出最终分类结果，定义账户是否涉嫌欺诈风险，将风险信息发送给数据监测与预警模块。

17、本发明提供的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，所述反欺诈系统包括：数据采集与分析模块、数据监测与预警模块、风险响应与处置模块及智能认证功能模块；所述数据采集与分析模块对交易账户的属性信息进行采集，并进行分析，获得分析数据；所述数据监测与预警模块与所述数据采集与分析模块连接，用于根据分析数据对欺诈交易监测预警；所述风险响应与处置模块与所述数据监测与预警模块，用于对风险交易信息进行操作；所述智能认证功能模块，用于对用户信息的认证功能。对各个系统进行整合，实现一套全流程反欺诈监控的系统，从交易开始到交易结束进行全流程监控资金信息，并对账户风险进行评估，对异常账户进行黑名单标记操作。

18、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

技术特征：

1.一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述反欺诈系统包括：数据采集与分析模块、数据监测与预警模块、风险响应与处置模块及智能认证功能模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述属性信息具体包括：位置信息、设备信息和交易信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述对交易账户的属性信息进行采集，并进行分析，获得分析数据具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述数据监测与预警模块对欺诈交易监测预警，规则引擎对数据进行规则校验，检查交易数据是否符合规则；风险引擎对交易信息进行风险评估，若交易存在规则或风险问题，及时提醒用户并推送给银行监管部门。

5.根据权利要求1所述的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述风险响应与处置模块，用于对风险交易信息进行操作，对风险信息进行分析，获得分析结果，将所述分析结果上报进行处置。

6.根据权利要求5所述的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述对风险交易信息进行操作具体包括：放行、警告、拒绝，防止用户被欺诈信息蒙骗导致财产损失。

7.根据权利要求1所述的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述智能认证功能模块对用户信息的认证功能，当出现风险信息时，二次验证用户身份，降低欺诈成功率。

8.根据权利要求7所述的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述对用户信息的认证功能包括短信认证、外呼认证、指纹认证。

9.根据权利要求1所述的一种基于xgboost模型的反欺诈系统，其特征在于，所述数据采集与分析模块调用xgboost算法模型对账户的信息进行分析，获得各个风险项信息，利用xgboost算法模型计算出最终分类结果，定义账户是否涉嫌欺诈风险，将风险信息发送给数据监测与预警模块。

技术总结本发明提供的一种基于XGBoost模型的反欺诈系统，所述反欺诈系统包括：数据采集与分析模块、数据监测与预警模块、风险响应与处置模块及智能认证功能模块；所述数据采集与分析模块对交易账户的属性信息进行采集，并进行分析，获得分析数据；所述数据监测与预警模块与所述数据采集与分析模块连接，用于根据分析数据对欺诈交易监测预警；所述风险响应与处置模块与所述数据监测与预警模块，用于对风险交易信息进行操作；所述智能认证功能模块，用于对用户信息的认证功能。对各个系统进行整合，实现一套全流程反欺诈监控的系统，从交易开始到交易结束进行全流程监控资金信息，并对账户风险进行评估，对异常账户进行黑名单标记操作。技术研发人员：孙金鑫受保护的技术使用者：北银金融科技有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20