(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211143471.9 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 柯健　吴佳翌　沈贤俊　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 张文娥 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/00(2012.01) G06F 16/24(2019.01) (54)发明名称 欺诈申请行为的排 查方法、 装置及服 务器 (57)摘要 本发明提供了一种欺诈申请行为的排查方 法、 装置及服务器， 涉及计算机应用的技术领域， 该方法包括： 获取用户提交的申请件， 在预设的 聚类规则库中查找每个维度的申请信息的聚类 规则， 并组装成申请件的筛选条件； 按照筛选条 件从预设的历史数据库中筛选匹配的历史申请 件， 统计与每个维度的申请信息匹配的历史申请 件的第一数量； 根据第一数量确定该申请信息对 应的第一分值和根据第一分值确定申请件的第 二分值； 根据申请件的第二分值对申请件的欺诈 行为进行排查。 本发明提供的欺诈申请行为的排 查方法、 装置及服务器， 能够分析出当前申请件 可能存在的潜在风险， 进而挖掘出隐藏更深的欺 诈行为， 不仅有助于保障财产安全， 也有助于运 营商的业 务发展。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 115482086 A 2022.12.16 CN 115482086 A 1.一种欺诈申请行为的排 查方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取用户提交的申请件， 其中， 所述申请件包括预设业务对应的至少一个维度的申请 信息； 在预设的聚类规则库中查找每个维度的所述申请信 息的聚类规则， 并将每个维度的所 述申请信息的所述聚类规则组装成所述申请件的筛 选条件； 按照所述筛选条件从预设的历史数据库中筛选匹配的历史申请件， 根据筛选出的历史 申请件， 统计与每 个维度的所述申请信息匹配的历史申请件的第一数量； 根据每个维度的所述申请信息对应的第一数量确定该所述申请信息对应的第一分值 和根据每 个维度的所述申请信息的第一分值确定所述申请件的第二分值； 根据所述申请件的第二分值对所述申请件的欺诈行为进行排 查。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设业务为贷款业务， 在预设的聚类 规则库中查找每 个维度的所述申请信息的聚类规则包括： 根据所述贷款业务从所述申请件中提取出用户联系方式维度下的第 一申请信 息、 用户 地理位置维度下的第二申请信息、 用户资产维度下的第三申请信息； 在预设的聚类规则库中， 查找所述第 一申请信 息的聚类规则为用户联系方式与不同用 户的对应关系； 所述第二申请信息的聚类规则为用户地理位置与预设地理范围内的不同用 户的对应关系； 所述第三申请信息的聚类规则为用户资产与不同的资产所属用户的对应关 系。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据筛选出的历史申请件， 统计与每个维 度的所述申请信息匹配的历史申请件的第一数量包括： 根据预先设置的所述申请信 息中的计数项， 统计包含所述计数项对应的所述申请信 息 的所述历史申请件的数量； 其中， 所述计数项为所述申请信息中的一种或多种； 将统计得到的所述历史申请件的数量确定为该维度下与所述申请信息匹配的历史申 请件的第一数量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据每个维度的所述申请信 息对应的第 一 数量确定该所述申请信息对应的第一分值和 根据每个维度的所述申请信息的第一分值确 定所述申请件的第二分值包括： 判断所述第一数量是否满足预设的阈值要求； 如果是， 根据每个维度的所述申请信 息对应的第 一数量确定该所述申请信 息对应的第 一分值和根据每 个维度的所述申请信息的第一分值确定所述申请件的第二分值。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 判断所述第一数量是否大于预 先设置的阈值数量； 如果是， 则确定所述第一数量满足预设的阈值要求； 如果否， 则确定所述第 一数量不满 足预设的阈值要求。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据每个维度的所述申请信 息对应的第 一 数量确定该所述申请信息对应的第一分值和 根据每个维度的所述申请信息的第一分值确 定所述申请件的第二分值的步骤， 包括： 按照下述公式计算所述申请信息对应的第一分值： F1＝N1/(M+1)； 其中， F1表示第一分值， N1表示第一数量， M表示所述历史申请件的总权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115482086 A 2数； 将每个维度的所述申请信 息、 所述第 一数量、 所述第 一分值， 和所述历史申请件记录到 预设数据库， 生成所述申请件 对应的数据源； 将所述数据源输入至预先设置的策略引擎， 通过所述策略引擎根据每个维度的所述申 请信息的第一分值确定所述申请件的第二分值。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 将所述数据源输入至预先设置的策略引 擎， 通过所述策略引擎根据每个维度的所述申请信息的第一分值确定所述申请件的第二分 值的步骤， 包括： 设置单件欺诈评分， 如果所述第 一分值对应的所述申请信 息所属维度为预设的高风险 维度， 则将所述单件欺诈评分累加预设的第一评分值； 设置网络规则欺诈评分， 如果所述申请信息所属维度的聚类规则为预设的高风险规 则， 则将所述网络规则欺诈评分累加预设的第二评分值； 通过所述策略引擎统计每个所述申请信息所属维度的单件欺诈评分和网络规则欺诈 评分， 并根据统计结果计算所述申请件的第二分值； 其中， 所述第二分值的计算公式表示 为： F2＝＝∑(P1+P2)； 其中， F2表示第二分值， P1表示单件欺诈评分， P2表示网络规则欺诈评分， ∑为对每个 所述申请信息的单件欺诈评分和网络规则欺诈评分进行求和。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取用户提交的申请件之后， 所述方法还 包括： 提取所述申请件的申请编号， 以所述申请编号为主键， 将所述申请件写入到预设的 ElasticSearc h引擎； 所述历史数据库为所述ElasticSearc h引擎的数据库； 按照所述筛 选条件从预设的历史数据库中筛 选匹配的历史申请件的步骤， 包括： 按照所述筛选条件， 从所述ElasticSearch引擎的数据库 中查找与所述筛选条件匹配 的历史申请件。 9.一种欺诈申请行为的排 查装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取用户提交 的申请件， 其中， 所述申请件包括预设业务对应的至少一 个维度的申请信息； 规则模块， 用于在预设的聚类规则库中查找每个维度的所述申请信息的聚类规则， 并 将每个维度的所述申请信息的所述聚类规则组装成所述申请件的筛 选条件； 筛选模块， 用于按照所述筛选条件从预设的历史数据库中筛选匹配的历史申请件， 根 据筛选出的历史申请件， 统计与每 个维度的所述申请信息匹配的历史申请件的第一数量； 确定模块， 用于根据每个维度的所述申请信 息对应的第 一数量确定该所述申请信 息对 应的第一分值和根据每 个维度的所述申请信息的第一分值确定所述申请件的第二分值； 排查模块， 用于根据所述申请件的第二分值对所述申请件的欺诈行为进行排 查。 10.一种服务器， 其特征在于， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述 处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1 ‑8任 一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115482086 A 3