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摘要：本发明公开了一种基于风险决策分类模型反诈实现方法，通过配置风控规则，启动筛查用户交易，根据行为特征进行筛查，并获取对应的风险特征及行为特征。生成用户行为意愿，将风险特征转化为风险标签，收集用户风险标签及行为意愿通过语音文本转换技术，利用意愿分类模型识别客户轮次会话或文本聊天信息，挖掘客户意愿标签。整合收集的多维度的风险标签、意愿标签，利用风险决策分类模型进行风险决策，输出用户风险等级，利用风控中台对于最终的风险等级进行相关的风险处置。相对单一特征识别，这种多维特征风险决策的反欺诈识别能力具有明显优势，尤其在反诈场景中的应用，风控中台体系的风险识别能力，对整个风控中台的能力补充具有重要作用。
主权项：1.一种基于风险决策分类模型反诈实现方法，其特征在于，包括：步骤S1：配置风控专家规则，所述风控专家规则通过制定风险控制措施，所述风险控制措施包括风险预防和风险应对措施；步骤S2：通过风险预警引擎启动筛查用户交易，根据所述用户交易行为特征生成所述用户的行为意愿，对所述用户交易行为特征进行筛查，获取对应的风险特征，并将所述风险特征转化为相应的用户风险标签；步骤S3：收集所述用户风险标签，所述用户风险标签包括：命中的名单、命中的规则、风险级别、用户的交易特征等指标；步骤S4：采集用户行为意愿：通过语音文本转换技术，通过意愿分类模型识别用户的轮次会话或者文本聊天信息，根据轮次会话内容寻找相关语音进行语音匹配，根据文本聊天信息内容寻找关键字词进行关键字词匹配，挖掘客户的意愿标签；步骤S5：整合步骤S3、步骤S4收集以及采集的多维度的风险标签、行为意愿标签整合，利用风险决策分类模型进行风险决策，输出用户风险等级，通过风控中台根据得到的风险等级进行对应风险处置。
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百度查询： 中信银行股份有限公司 一种基于风险决策分类模型反诈实现方法装置设备及介质
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