本技术涉及金融反诈管理的，尤其是涉及一种网络金融反诈骗方法、装置、电子设备及介质。
背景技术：
1、电信网络诈骗是近年来频发的犯罪活动，银行业需要加强对利用银行账户实施欺诈的监控和防范，加强反诈骗管理的各项措施，提高反诈骗管理水平，有效控制欺诈案件的发生和蔓延，有效防范和控制欺诈风险，保护群众的财产。
2、随着网络金融和网络实时转账等技术发展的越来越快，用户可以便捷的通过网络的方式实现转账交易。然而，由于网络的发展过快，相当一部分用户无法区分网络上的骗局，尤其是当个人信息泄露后，很容易相信诈骗信息，并向对方转账。因此，银行业内如何保证非现金转账交易的安全是一个至关重要的问题，关系到整个网络金融的安全。
3、在现有的防诈骗技术中，若用户的转账特征与诈骗特征较为相近，则可能会将原本正常的转账行为识别为被诈骗活动，进而限制用户的转账行为。因此，精度较低的反诈方法，可能导致一些正常转账行为难以进行，用户转账体验变差。
技术实现思路
1、为了减少对转账行为误判的情况，提高反诈的准确率，本技术提供一种网络金融反诈骗方法、装置、电子设备及介质。
2、第一方面，本技术提供一种网络金融反诈骗方法，采用如下的技术方案：
3、获取用户的当前交易活动信息、用户的历史交易活动信息和诈骗大数据信息；
4、根据用户的所述历史交易活动信息建立当前用户画像；
5、根据所述诈骗大数据信息建立被诈骗用户画像；
6、确定所述当前用户画像与所述被诈骗用户画像的相关性阈值；
7、确定所述当前交易活动信息与被诈骗用户画像的当前相关度；
8、若用户的所述当前相关度高于所述相关性阈值，根据所述当前相关度确定账户异常等级；
9、根据所述异常等级确定对所述当前交易活动信息对应的转账行为的操作信息。
10、通过采用上述技术方案，电子设备获取用户的当前交易活动信息、历史交易活动信息和诈骗大数据信息，进而通过历史交易活动信息建立当前用户画像，根据诈骗大数据信息建立被诈骗用户画像，接着比较当前用户画像和被诈骗用户画像的相关性阈值，还比较当前交易活动信息与被诈骗用户画像的当前相关度，将当前相关度与相关性阈值相比，相关性阈值为正常情况下用户的转账习惯与被诈骗特点的相似性，因此，当当前相关度高于相关度阈值时，当前转账行为与用户本人习惯相比存在异常，则根据当前相关度确定账户异常等级，并进行操作，因此能够减少对转账行为的误判，提高分析准确性，提高反诈精确度。
11、进一步地，所述根据用户的所述历史交易活动信息建立当前用户画像，包括：
12、对所述历史交易活动信息进行清洗；
13、根据所述历史交易活动提取建立当前用户画像需要的特征信息；
14、根据所述特征信息，运用机器学习算法，构建当前用户画像。
15、通过采用上述技术方案，电子设备对历史交易活动信息进行清洗，提取需要的特征信息，进而运用机器学习算法，构建当前用户画像，得到准确度高的用户画像。
16、进一步地，所述根据所述当前相关度确定账户异常等级，包括：
17、确定当前交易活动信息与所述当前用户画像的第一相关度；
18、计算所述第一相关度的倒数为系数；
19、将所述当前相关度与所述系数相乘，计算得到账户异常值；
20、将所述账户异常值与预设表格比较，确定所述账户异常值对应的账户异常等级，所述预设表格包括多个账户异常等级及对应的账户异常值范围。
21、通过采用上述技术方案，电子设备确定当前交易活动信息与当前用户画像的第一相关度，进而计算系数，将当前相关度与系数相乘后，得到的账户异常值更能够明显地反映当前交易活动信息的异常程度，进而根据账户异常值得到对应的账户异常等级。
22、进一步地，所述根据所述异常等级确定对所述当前交易活动信息对应的转账行为的操作信息，包括：
23、若所述异常等级属于第一等级，则允许所述当前交易活动信息对应的转账行为；
24、若所述异常等级属于第二等级，则生成预警信息并发送给用户，允许所述当前交易活动信息对应的转账行为；
25、若所述异常等级属于第三等级，则延长所述当前交易活动信息对应的转账行为的到账时间，并生成预警信息发送给用户和公共安全预警系统；
26、若所述异常等级属于第四等级，则拒绝所述当前交易活动信息对应的转账行为，并生成柜台待办信息，向用户和公共安全预警系统发送预警信息，生成柜台待办信息并发送给用户。
27、通过采用上述技术方案，电子设备设置多个异常等级，针对每个异常等级设置对应的操作措施，进而保障用户的财产安全，提高反诈效果。
28、进一步地，若所述异常等级属于第二等级，所述方法还包括：
29、获取用户预设时间段的转账信息，所述转账信息包括转账金额、转账时间、转账平台、备注关键词和收款ip地址；
30、根据所述转账信息确定用户的转账异常指数；
31、若所述转账异常指数达到预设值，则确定用户的银行账户以及收款账户为异常账户，提高所述异常等级；
32、若所述转账异常指数未达到预设值，则不提高所述异常等级。
33、通过采用上述技术方案，在异常等级属于第二等级时，电子设备根据用户在预设时间段的转账信息确定转账异常指数，并在达到预设值时，确定异常账户，并提高异常等级。
34、进一步地，所述根据所述转账信息确定用户的转账异常指数，包括：
35、根据多个所述转账金额和各自对应的所述转账时间确定交易模式是否属于短期内分散转出、短期内分散转入集中转出或短期内分散转入分散转出；
36、若是，则获取转账平台的类型对应的第一异常指数；
37、若确定所述备注关键词在关键词库中对比一致，则对所述第一异常指数进行调整；
38、根据所述收款ip地址确定对应的第二异常指数；
39、根据所述第一异常指数和所述第二异常指数按照对应的权重，计算转账异常指数。
40、通过采用上述技术方案，首先确定是否属于诈骗的交易模式，若属于，则根据转账平台确定第一异常指数，根据备注关键词对第一异常指数进行调整，根据收款ip地址确定第二异常指数，从而根据第一异常指数和第二异常指数得到转账异常指数。
41、进一步地，所述方法还包括：
42、获取问题数据，对所述问题数据进行清洗，去除噪音数据；
43、将所述问题数据对应的账户进行冻结或转账限额；
44、对所述问题数据进行甄别，将正常数据对应的账户进行解除操作；
45、还包括：
46、获取用户的证件信息；
47、将所述证件信息与异常账户大数据对比，判断所述证件信息是否为异常用户；
48、若是，则生成预警信息。
49、通过采用上述技术方案，电子设备获取问题数据，根据问题数据对问题账户进行监测和甄别，实现安全监控，并对异常用户进行转账监测，提高安全性。
50、第二方面，本技术提供一种网络金融反诈骗装置，采用如下的技术方案：
51、信息获取模块，用于获取用户的当前交易活动信息、用户的历史交易活动信息和大数据诈骗信息；
52、当前用户画像建立模块，用于根据用户的所述历史交易活动信息建立当前用户画像；
53、被诈骗用户画像建立模块，用于根据所述大数据诈骗信息建立被诈骗用户画像；
54、相关性阈值确定模块，用于确定所述当前用户画像与所述被诈骗用户画像的相关性阈值；
55、当前相关度确定模块，用于确定所述当前交易活动信息与被诈骗用户画像的当前相关度；
56、账户异常等级确定模块，用于若用户的所述当前相关度高于所述相关性阈值，根据所述当前相关度确定账户异常等级；
57、操作信息确定模块，用于根据所述异常等级确定对所述当前交易活动信息对应的转账行为的操作信息。
58、通过采用上述技术方案，信息获取模块获取用户的当前交易活动信息、历史交易活动信息和诈骗大数据信息，进而当前用户画像建立模块通过历史交易活动信息建立当前用户画像，被诈骗用户画像建立模块根据诈骗大数据信息建立被诈骗用户画像，接着相关性阈值确定模块比较当前用户画像和被诈骗用户画像的相关性阈值，当前相关度确定模块还比较当前交易活动信息与被诈骗用户画像的当前相关度，将当前相关度与相关性阈值相比，相关性阈值为正常情况下用户的转账习惯与被诈骗特点的相似性，因此，当当前相关度高于相关度阈值时，当前转账行为与用户本人习惯相比存在异常，则账户异常等级确定模块根据当前相关度确定账户异常等级，操作信息确定模块进行操作，因此能够减少对转账行为的误判，提高分析准确性，提高反诈精确度。
59、第三方面，本技术提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
60、一种电子设备，包括：
61、至少一个处理器；
62、存储器；
63、至少一个计算机程序，其中所述至少一个计算机程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述至少一个处理器执行，所述至少一个计算机程序配置用于：执行如第一方面中任一项所述的一种方法。
64、通过采用上述技术方案，处理器执行存储器中的计算机程序，获取用户的当前交易活动信息、历史交易活动信息和诈骗大数据信息，进而通过历史交易活动信息建立当前用户画像，根据诈骗大数据信息建立被诈骗用户画像，接着比较当前用户画像和被诈骗用户画像的相关性阈值，还比较当前交易活动信息与被诈骗用户画像的当前相关度，将当前相关度与相关性阈值相比，相关性阈值为正常情况下用户的转账习惯与被诈骗特点的相似性，因此，当当前相关度高于相关度阈值时，当前转账行为与用户本人习惯相比存在异常，则根据当前相关度确定账户异常等级，并进行操作，因此能够减少对转账行为的误判，提高分析准确性，提高反诈精确度。
65、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
66、一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如第一方面中任一项所述的方法的计算机程序。
67、通过采用上述技术方案，处理器执行计算机可读存储介质中的计算机程序，获取用户的当前交易活动信息、历史交易活动信息和诈骗大数据信息，进而通过历史交易活动信息建立当前用户画像，根据诈骗大数据信息建立被诈骗用户画像，接着比较当前用户画像和被诈骗用户画像的相关性阈值，还比较当前交易活动信息与被诈骗用户画像的当前相关度，将当前相关度与相关性阈值相比，相关性阈值为正常情况下用户的转账习惯与被诈骗特点的相似性，因此，当当前相关度高于相关度阈值时，当前转账行为与用户本人习惯相比存在异常，则根据当前相关度确定账户异常等级，并进行操作，因此能够减少对转账行为的误判，提高分析准确性，提高反诈精确度。
68、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
69、1. 电子设备通过历史交易活动信息建立当前用户画像，根据诈骗大数据信息建立被诈骗用户画像，接着比较当前用户画像和被诈骗用户画像的相关性阈值，还比较当前交易活动信息与被诈骗用户画像的当前相关度，将当前相关度与相关性阈值相比，相关性阈值为正常情况下用户的转账习惯与被诈骗特点的相似性，因此，当当前相关度高于相关度阈值时，当前转账行为与用户本人习惯相比存在异常，则根据当前相关度确定账户异常等级，并进行操作，因此能够减少对转账行为的误判，提高分析准确性，提高反诈精确度；
70、2. 通过数据分析和挖掘技术,实时掌握和分析庞大的数据量，对交易和行为进行监测和拦截，及时发出风险警报，提高反欺诈工作的准确性和效率。
1.一种网络金融反诈骗方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的所述历史交易活动信息建立当前用户画像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前相关度确定账户异常等级，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常等级确定对所述当前交易活动信息对应的转账行为的操作信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述异常等级为第二等级，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述转账信息确定用户的转账异常指数，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种网络金融反诈骗装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一项所述的方法的计算机程序。
