一种结构化证据图风控解释与审计留痕方法与流程
本发明涉及风控数据处理,尤其涉及一种结构化证据图风控解释与审计留痕方法。
背景技术:
1、现有风控系统的风险研判通常基于孤立的单点特征或单一数据源规则进行判定,其存在以下缺陷:其一,研判所依据的证据分散在不同数据源和不同关联路径中,各证据之间缺乏交叉印证机制,导致研判结论的可靠性不足;其二,研判过程通常直接输出风险或正常的判定结果,不输出得出该结果所依据的证据及其关联关系,研判过程可解释性差,业务人员无法核查结论依据;其三,研判所依据的证据、路径和结论未形成可核验的留痕记录,事后审计时无法还原研判链条,也难以发现证据或结论是否被篡改。因此,亟需一种能够在图谱化证据检索基础上实现交叉校验、结果解释与审计留痕的风控方案。
技术实现思路
1、本发明提出一种结构化证据图风控解释与审计留痕方法,包括:
2、s1、获取风控关联图谱,生成覆盖所述风控关联图谱中全部实体和关系、且路径之间重复边数量小于预设重叠阈值的索引路径集合,并建立实体与路径之间的倒排索引;
3、s2、接收风控检索请求,根据所述倒排索引定位索引起始点,从所述索引起始点在所述索引路径集合中并发检索,得到包含节点、关系和属性的原始证据对象,所述原始证据对象标注其所在路径作为来源路径;
4、s3、统计各原始证据对象在不同路径中的出现次数并据此更新其置信度,将置信度达到预设校验阈值的原始证据对象组成证据子图,根据所述证据子图生成风险解释文本和风险概率;
5、s4、按预设公式对所述置信度和所述证据子图中各原始证据对象的风险值进行融合计算,得到融合得分,当所述融合得分与所述风险概率的差值绝对值小于预设偏差阈值时生成风控研判结论,将得出所述风控研判结论所依据的证据子图对应的索引路径作为图谱路径进行记录,并将所述风险解释文本、所述证据子图和所述图谱路径关联存储以供审计。
6、进一步地,所述生成覆盖所述风控关联图谱中全部实体和关系、且路径之间重复边数量小于预设重叠阈值的索引路径集合,具体包括:获取所述风控关联图谱的图拓扑连接关系;以所述风控关联图谱中实体风险关联密度最高的子图为起点,沿所述图拓扑连接关系向外延展,生成多条树状基础索引路径;对所述树状基础索引路径进行重叠边裁剪,直至路径之间重复边数量小于预设重叠阈值,得到所述索引路径集合。
7、进一步地,在得到所述索引路径集合之后,还包括:实时监测所述风控关联图谱中实体节点的交互频率;当特定实体节点的交互频率超过预设高频阈值时,动态调整经过所述特定实体节点的索引路径的路径权重,并对经过所述特定实体节点的局部路径进行重构,得到更新后的索引路径集合。
8、进一步地,所述从所述索引起始点在所述索引路径集合中并发检索,具体包括:基于所述索引起始点,同时在所述索引路径集合中启动正向遍历与逆向回溯;为所述索引路径集合中的各节点分配节点风险权重,基于所述节点风险权重动态调整检索跳数上限;将满足所述检索跳数上限的正向遍历与逆向回溯提取的节点与边作为所述原始证据对象。
9、进一步地,所述统计各原始证据对象在不同路径中的出现次数并据此更新其置信度,具体包括:提取各原始证据对象在不同路径中的主体特征、时间戳与业务流水记录;当不同路径中的原始证据对象在主体特征、时间戳或业务流水记录上存在矛盾时,降低对应原始证据对象的置信度;当不同路径中的原始证据对象相互支撑时,提升对应原始证据对象的置信度。
10、进一步地,所述将置信度达到预设校验阈值的原始证据对象组成证据子图,具体包括:将置信度达到预设校验阈值的原始证据对象所对应的节点与边,连同各原始证据对象标注的来源路径,共同组成所述证据子图。
11、进一步地,所述根据所述证据子图生成风险解释文本和风险概率,具体包括:生成的风险解释文本中每一条结论性陈述均关联所述证据子图中的对应节点或边作为依据;根据所述证据子图中各原始证据对象的置信度与风险值统计得到所述风险概率。
12、进一步地,所述将得出所述风控研判结论所依据的证据子图对应的索引路径作为图谱路径进行记录,具体包括:从所述证据子图中的风险证据所在节点出发,沿对应的索引路径逐跳扩展,在每一跳校验相邻节点是否提供新的风险证据,若未提供则停止扩展;沿已扩展的路径反向提取节点与边,生成初始溯源子图;对所述初始溯源子图进行环路消除与冗余节点裁剪,将裁剪后所得路径作为所述图谱路径进行记录。
13、进一步地,在记录所述图谱路径之后,还包括:获取所述图谱路径上各节点的流转状态;沿所述图谱路径按跳数对各节点的置信度进行负相关衰减赋权;根据所述流转状态与衰减后置信度,提取核心欺诈团伙节点与逃费源头节点,并在所述风控关联图谱中对上述节点进行视觉特征标记,生成可视化溯源图谱。
14、进一步地,所述将所述风险解释文本、所述证据子图和所述图谱路径关联存储以供审计,具体包括:按所述风险解释文本、所述证据子图与所述图谱路径的生成顺序依次计算各对象的哈希指纹,将后一对象的哈希指纹与前一对象的哈希指纹串联后共同参与计算,形成链式哈希存证,以供事后按链核验任一存储对象是否被篡改。
15、本发明提供一种结构化证据图风控解释与审计留痕方法,通过索引路径集合与倒排索引实现全图谱覆盖且低冗余的证据检索,显著降低在线检索的计算量;通过多路径交叉校验动态更新置信度,自动抑制冲突证据、强化印证证据,提升研判可靠性;通过证据子图驱动解释模型生成逐条可溯源的风险解释文本,并经融合得分与风险概率的双轨一致性校验保证结论可信;通过图谱路径记录与链式哈希存证实现完整、可核验、不可抵赖的审计留痕。
1.一种结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,所述生成覆盖所述风控关联图谱中全部实体和关系、且路径之间重复边数量小于预设重叠阈值的索引路径集合,具体包括:获取所述风控关联图谱的图拓扑连接关系;以所述风控关联图谱中实体风险关联密度最高的子图为起点,沿所述图拓扑连接关系向外延展,生成多条树状基础索引路径;对所述树状基础索引路径进行重叠边裁剪,直至路径之间重复边数量小于预设重叠阈值,得到所述索引路径集合。
3.根据权利要求2所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,在得到所述索引路径集合之后,还包括:实时监测所述风控关联图谱中实体节点的交互频率;当特定实体节点的交互频率超过预设高频阈值时,动态调整经过所述特定实体节点的索引路径的路径权重,并对经过所述特定实体节点的局部路径进行重构,得到更新后的索引路径集合。
4.根据权利要求1所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,所述从所述索引起始点在所述索引路径集合中并发检索,具体包括:基于所述索引起始点,同时在所述索引路径集合中启动正向遍历与逆向回溯;为所述索引路径集合中的各节点分配节点风险权重,基于所述节点风险权重动态调整检索跳数上限;将满足所述检索跳数上限的正向遍历与逆向回溯提取的节点与边作为所述原始证据对象。
5.根据权利要求1所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,所述统计各原始证据对象在不同路径中的出现次数并据此更新其置信度,具体包括:提取各原始证据对象在不同路径中的主体特征、时间戳与业务流水记录;当不同路径中的原始证据对象在主体特征、时间戳或业务流水记录上存在矛盾时,降低对应原始证据对象的置信度;当不同路径中的原始证据对象相互支撑时,提升对应原始证据对象的置信度。
6.根据权利要求1所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,所述将置信度达到预设校验阈值的原始证据对象组成证据子图,具体包括:将置信度达到预设校验阈值的原始证据对象所对应的节点与边,连同各原始证据对象标注的来源路径,共同组成所述证据子图。
7.根据权利要求1所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,所述根据所述证据子图生成风险解释文本和风险概率,具体包括:生成的风险解释文本中每一条结论性陈述均关联所述证据子图中的对应节点或边作为依据;根据所述证据子图中各原始证据对象的置信度与风险值统计得到所述风险概率。
8.根据权利要求1所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,所述将得出所述风控研判结论所依据的证据子图对应的索引路径作为图谱路径进行记录,具体包括:从所述证据子图中的风险证据所在节点出发,沿对应的索引路径逐跳扩展,在每一跳校验相邻节点是否提供新的风险证据,若未提供则停止扩展;沿已扩展的路径反向提取节点与边,生成初始溯源子图;对所述初始溯源子图进行环路消除与冗余节点裁剪,将裁剪后所得路径作为所述图谱路径进行记录。
9.根据权利要求8所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,在记录所述图谱路径之后,还包括:获取所述图谱路径上各节点的流转状态;沿所述图谱路径按跳数对各节点的置信度进行负相关衰减赋权;根据所述流转状态与衰减后置信度,提取核心欺诈团伙节点与逃费源头节点,并在所述风控关联图谱中对上述节点进行视觉特征标记,生成可视化溯源图谱。
10.根据权利要求1所述的结构化证据图风控解释与审计留痕方法,其特征在于,所述将所述风险解释文本、所述证据子图和所述图谱路径关联存储以供审计,具体包括:按所述风险解释文本、所述证据子图与所述图谱路径的生成顺序依次计算各对象的哈希指纹,将后一对象的哈希指纹与前一对象的哈希指纹串联后共同参与计算,形成链式哈希存证,以供事后按链核验任一存储对象是否被篡改。
版权声明:本站专利文献数据主要来源于国家知识产权局等公开渠道,由 技术新讯 进行整理汇编。页面设计及数据汇编的著作权归本站所有。全部内容仅供个人学习、科研评估与技术交流参考,严禁用于任何商业用途(包括但不限于直接生产制造、技术转让、倒卖数据等)。
免责条款:专利技术具有时效性,本站不对资料的绝对准确性、完整性和可实施性提供任何明示或暗示的担保。因参考本站内容造成的直接或间接损失,本站不承担相关法律责任。若您认为本站内容有侵权问题,请及时提供权属证明与我们联系,本站将在核实后依法处理。反馈意见:yyfuon@163.com