(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 202210596521.2 (22)申请日 2022.05.30 (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 李菲　田鸥　 (74)专利代理 机构 深圳市世联合知识产权代理 有限公司 4 4385 专利代理师 姜妍 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06F 16/29(2019.01) (54)发明名称 一种汽车反欺诈风险识别方法及其相关设 备 (57)摘要 本申请实施例属于大数据领域， 涉及一种汽 车反欺诈风险识别方法， 包括： 基于预设算法对 获取到的车辆GPS数据进行预处理， 以确定目标 区域； 搜索 目标区域中目标车辆的车辆数， 并根 据车辆数判断目标区域， 是否发生车辆聚集以及 是否存在预设异常场所， 其中， 异常场所为不符 合预设监管要求的场所； 若目标区域发生车辆聚 集以及存在预设异常场所， 则根据预设异常使用 行为习惯表， 识别出目标车辆当前的异常使用行 为习惯， 并基于目标车辆当前的异常使用行为习 惯， 判断目标车辆的反欺诈风险类型。 本申请还 提供一种汽 车反欺诈风险识别装置、 计算机设备 及存储介质。 本申请提高反欺诈风险识别的识别 准确率。 权利要求书2页 说明书13页 附图9页 CN 114862560 A 2022.08.05 CN 114862560 A 1.一种汽车反欺诈风险识别方法， 其特 征在于， 包括下述 步骤： 基于预设算法对获取到的车辆GP S数据进行 预处理， 以确定目标区域； 搜索所述目标区域中目标车辆的车辆数， 并根据 所述车辆数判断所述目标区域是否发 生车辆聚集以及是否存在预设异常场所， 其中， 所述异常场所为不符合预设监管要求的场 所； 若所述目标区域发生车辆聚集以及存在所述预设异常场所， 则根据预设异常使用行为 习惯表， 识别出所述 目标车辆当前 的异常使用行为习惯， 并基于所述 目标车辆当前 的异常 使用行为习惯， 判断所述目标 车辆的反欺诈风险类型。 2.根据权利要求1所述的汽车反欺诈风险识别方法， 其特征在于， 在所述若所述目标区 域发生车辆聚集以及存在所述预设异常场所， 则根据预设异常使用行为习惯表， 识别出所 述目标车辆当前 的异常使用行为习惯， 并基于所述 目标车辆当前 的异常使用行为习惯， 判 断所述目标 车辆的反欺诈风险类型的步骤之后还 包括： 判断存在异常使用行为习惯的目标 车辆对应的目标用户是否为 欠款用户； 若所述目标用户为欠款用户， 则判断所述目标用户为欺诈用户， 并针对所述欺诈用户 采取差异化的挽损措施； 所述挽损措施至少包括如下措施的一种或多种： 针对已确认的欺诈用户， 若没有超过预设还款期限， 且确认欺诈的证据充分， 则依据 预 设合同提前终止合作关系， 并要求 客户提前还清欠 款； 针对已确认的欺诈用户， 若已经超出所述预设还款期限， 且处于常规催收序列， 则将所 述欺诈用户从催收序列出队， 进入欺诈 挽损队列， 并执 行现场催收或资产保全； 针对已确认的欺诈用户， 通过减免优惠措施 催还全款。 3.根据权利要求2所述的汽车反欺诈风险识别方法， 其特征在于， 所述基于预设算法对 获取到的车辆GP S数据进行 预处理， 以确定目标区域的步骤具体包括： 获取多个车辆GP S数据， 每 个所述车辆GP S数据均为 一组经纬度数据； 运用所述预设算法按预设编码方式， 将每组经纬度数据编码为对应的字符串； 根据每个所述字符串 进行区域切分处 理， 得到区域切分处 理结果； 根据所述区域切分处 理结果以及预设风险忍受程度确定所述目标区域。 4.根据权利要求1所述的汽车反欺诈风险识别方法， 其特征在于， 所述预设异常使用行 为习惯表中的预设异常使用行为习惯的数量至少为一种； 所述若 所述目标区域发生车辆聚 集以及存在所述预设异常场所， 则根据预设异常使用行为习惯表， 识别出所述目标车辆当 前的异常使用行为习惯， 并基于所述 目标车辆当前 的异常使用行为习惯， 判断所述 目标车 辆的反欺诈风险类型的步骤具体包括： 获取所述目标 车辆的历史GP S数据； 对所述历史GP S数据进行分析 得到所述目标 车辆的使用行为习惯； 判断所述目标车辆的使用行为习惯是否符合所述预设异常使用行为习惯表中的一种 或多种； 若符合， 则获取所述目标车辆处于预设异常使用行为习惯的持续 时间以及符合预设异 常使用行为习惯的类型种类数； 根据所述持续时间以及所述类型种类数确定所述目标 车辆的反欺诈风险类型。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114862560 A 25.根据权利要求4所述的汽车反欺诈风险识别方法， 其特征在于， 所述根据所述持续 时 间以及所述类型种类数确定所述目标 车辆的反欺诈风险类型的步骤 包括： 判断所述持续时间是否满足预设时间； 若满足， 则确定所述预设异常使用行为习惯的类型种类数对应的类型种类的类型种类 内容； 基于所述种类内容确定所述目标 车辆的反欺诈风险类型。 6.根据权利要求5所述的汽车反欺诈风险识别方法， 其特征在于， 所述预设异常使用行 为习惯表至少包括如下异常使用行为的一种或多种： 车辆GPS信号超过 预设时间的消失； 车辆GPS信号超过 预设时间的停留在预设异常区域； 相同区域内的车辆GP S信号聚集； 放款之后车辆GP S信号超过 预设时间的停留在第一次GP S信号上报点； 车辆超过 预设时间的停留在预设异常场所； 同户籍区域内， 预设时间内在同一个网店办理车贷申请， 且所购买车辆品牌类型相近 相似。 7.根据权利要求1所述的汽车反欺诈风险识别方法， 其特征在于， 所述并根据 所述车辆 数判断所述目标区域， 是否发生车辆聚集的步骤 包括： 判断所述车辆数 是否满足所述目标区域的预设聚集车辆数量； 若所述车辆数满足所述预设聚集车辆数量， 则确定所述目标区域发生车辆聚集； 若所述车辆数不满足所述预设聚集车辆数量， 则确定所述目标区域没有发生车辆聚 集。 8.一种汽车反欺诈风险识别装置， 其特 征在于， 包括： 预处理模块， 用于基于预设算法对获取到的车辆GPS数据进行预处理， 以确定目标区 域； 第一判断模块， 用于搜索所述目标区域中目标车辆的车辆数， 并根据所述车辆数判断 所述目标区域， 是否发生车辆聚集以及是否存在预设异常场所， 其中， 所述异常场所为不符 合预设监管要求的场所； 识别模块， 用于若所述目标区域发生车辆聚集以及存在所述预设异常场所， 则根据预 设异常使用行为习惯表， 识别出所述 目标车辆当前 的异常使用行为习惯， 并基于所述 目标 车辆当前的异常使用行为习惯， 判断所述目标 车辆的反欺诈风险类型。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器中存储有计算机可读指令， 所述 处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的汽车反欺诈风险 识别方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 可读指令， 所述计算机可读指 令被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的汽车 反欺诈风险识别方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114862560 A 3