本发明涉及基于算法组件库分析的未知诈骗识别方法及系统，方法包括：采集部分诈骗数据和部分正常数据，分别进行诈骗类和正常类的标注；通过算法组件库进行综合性能TopN算法推荐，之后进行AutoML建模以建立分类模型；利用分类模型对目标行业对应的全量数据进行初始标注；在标注完成的全量数据中取部分诈骗类样本和部分正常类样本，分别进行诈骗小类和正常小类的标注；通过算法组件库建立诈骗小类分类模型和正常小类分类模型，作为根节点模型，并对全量数据进行初始标注以预测样本类别；利用测试数据对根节点模型进行评估，若评估精度低于阈值则进行未知诈骗类别分析。本发明可自动进行模型选型，模型调优和模型的部署。