CN106875078A - 交易风险检测方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本申请是关于交易风险检测方法、装置及设备，所述方法包括：确定待检测的目标交易；根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型；获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型；根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则；根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测，应用本申请既可以避免误拒，又降低了维护成本。

Description

交易风险检测方法、装置及设备

技术领域

本申请涉及检测技术领域，尤其涉及交易风险检测方法、装置及设备。

背景技术

随着互联网的快速发展，各种形式的业务不断涌现，如在线银行、在线支付、在线购物等基于互联网的服务业务。人们已经接受并越来越习惯在网上进行各种商务活动。

由于互联网是一个开放的网络，任何人在任何地方都可以很方便地连接到互联网上。互联网在给人们生活提供便利的同时，也带来了风险。尤其是随着电子商务平台和第三方交易平台的发展，网络金融犯罪以及网上欺诈、信用卡盗刷等不断出现，因此，确定交易是否存在风险越来越重要。

目前，风险决策引擎会预先根据交易的一种或几种属性，将所有交易划分为若干风险类型，例如，根据交易的“交易账户是否成熟”属性，将交易划分为“非成熟账户风险类型”和“成熟账户风险类型”；根据交易的“交易地区是否高危”属性，将交易划分为“高危地区风险类型”和“低危地区风险类型”等等。并且为每种风险类型分别配置一条或多条风险判断规则，其中，每种风险类型对应的风险判断规则构成一个规则集合。在对某笔交易的风险进行判断时，首先根据该笔交易的相关属性确定其所属的风险类型，然后获取与该风险类型对应的规则集合，以根据规则集合中的风险判断规则判断该笔交易是否存在风险。然而，每种风险类型都对应有相应的规则集合，不同规则集合中可能存在相同风险判断规则，每条风险判断规则至少有一个子规则，从而导致规则数量较大，规则维护成本高。

发明内容

本申请提供交易风险检测方法、装置及设备，以解决现有技术中规则维护成本高的问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种交易风险检测方法，包括：

确定待检测的目标交易；

根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型；

获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型；

根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则；

根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种交易风险检测装置，所述装置包括：

交易确定模块，用于确定待检测的目标交易；

类型确定模块，用于根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型；

策略获取模块，用于获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型；

规则确定模块，用于根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则；

风险检测模块，用于根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种服务端设备，包括：

处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

确定待检测的目标交易；

根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型；

获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型；

根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则；

根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。

应用本申请实施例交易风险检测方法、装置及设备时，预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，在利用预设风险策略进行交易风险检测时，可以根据风险类型与风险判断规则的对应关系，确定目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则，并根据所确定的风险判断规则进行风险检测，避免了误拒。又由于风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型，从而实现针对不同风险类型的目标交易只需要采用一个预设风险策略，降低了维护成本。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请交易风险检测方法的一个实施例流程图。

图2A为本申请预设风险策略的生成方法的一个实施例流程图。

图2B为本申请根据一示例性实施例示出的一种交易风险检测方法中确定预设风险策略的示意图。

图3A为本申请预设风险策略的生成方法的另一个实施例流程图。

图3B为本申请根据一示例性实施例示出的另一种交易风险检测方法中确定预设风险策略的示意图。

图4A为本申请预设风险策略的生成方法的另一个实施例流程图。

图4B为本申请根据一示例性实施例示出的另一种交易风险检测方法中确定预设风险策略的示意图。

图5为本申请根据一示例性实施例示出的一种风险判断规则中子规则的确定示意图。

图6为本申请交易风险检测装置所在服务端设备的一种硬件结构图。

图7为本申请交易风险检测装置的一个实施例框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

随着科技的发展，用户进行网上交易的频率越来越高。网上交易可以包括在线支付和离线支付。在线支付是一种通过第三方提供的与银行之间的支付接口进行支付的方式。离线交易，一般只需提供卡号、有效期、CVV码、签名等，有时也可以不包括签名。这种交易虽然在网络上发生，但并不是实时完成，是对方在网络上获取用户相关资料后才申请收款，属于离线交易。

为了避免网络金融犯罪以及网上欺诈、信用卡盗刷等给用户带来的损失，可以对网络交易进行检测。目前可以采用简单从严的方式对交易进行检测，即交易只要被一条规则给出“拒绝”建议时，这笔交易的最终检测结果即为“拒绝”，如果该交易被所有规则都给出“通过”建议时，这笔交易的最终检测结果即为“通过”。然而，这种简单从严的方式往往容易造成误拒，为了避免误拒，也可以根据交易的一种或多种属性，将所有交易划分为若干风险类型，例如根据交易的“交易账户是否成熟”属性，将交易划分为“非成熟账户风险类型”和“成熟账户风险类型”；根据交易的“交易地区是否高危”属性，将交易划分为“高危地区风险类型”和“低危地区风险类型”等等。针对不同风险类型的交易对应有相应的规则集合(可以称为风险分群)，以对不同风险类型进行针对性布控规则。其中，规则集合中可以包括多种风险判断规则，每条风险判断规则至少有一个检测此类风险特征的子规则。

可见，每种风险类型都对应有相应的规则集合，不同规则集合中可能存在相同风险判断规则，而且每条风险判断规则至少有一个子规则，从而导致规则数量较大，规则维护成本高。例如，非成熟账户风险类型对应的规则集合中有第一风险判断规则、第二风险判断规则、第三风险判断规则、第四风险判断规则，中等成熟账户风险类型对应的规则集合中有第一风险判断规则、第二风险判断规则、第三风险判断规则，成熟账户风险类型对应的规则集合中有第一风险判断规则。可见，不同规则集合内存在相同的风险判断规则，针对所有规则集合内的所有风险判断规则均需要进行维护，维护成本高。

为了降低维护成本，本申请提供一种交易风险检测方法，该方法中的预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，在利用预设风险策略进行交易风险检测时，针对不同风险类型的目标交易只需要采用一个预设风险策略，并根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从预设风险策略中，确定与目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则，从而根据所确定的风险判断规则，对目标交易进行风险检测，既避免了误拒，又降低了维护成本。

如图1所示，图1为本申请交易风险检测方法的一个实施例流程图，包括以下步骤101至步骤105：

在步骤101中，确定待检测的目标交易。

在步骤102中，根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型。

在步骤103中，获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型。

在步骤104中，根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则。

在步骤105中，根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。

本申请方法可以应用于服务端中，服务端可以包括服务器、服务器集群或者云平台。例如，服务端可以是电子商务平台对应的支付服务端，也可以是第三方支付平台对应的服务端、还可以是银行对应的服务端等。例如，可以是支付宝对应的服务器对支付宝上的交易进行检测。将本申请方法应用在服务端中，由于服务端具有较强的计算能力，因此可以保证交易风险检测的效率。

本申请方法不仅可以对网络交易进行检测，还可以对线下交易进行检测，线下交易是指面对面的交易。例如，利用银行卡进行刷卡时，可以将该笔交易的交易信息发送至银行对应的服务端，并通过服务端中内置的风险决策引擎对该交易进行检测，并输出检测结果。又如，通过二维码扫码进行支付时，可以将该笔交易的交易信息发送至支付宝对应的服务端，并通过服务端内置的风险决策引擎对该交易进行检测，并输出检测结果。其中，风险决策引擎执行本申请交易风险检测方法。

本申请方法也可以直接应用在终端中。其中，终端可以是智能手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS机等具有支付能力的终端。例如，当通过智能手机向支付宝服务器发送交易请求之前，可以根据智能手机中内置的风险决策引擎对该交易进行检测，又如，当POS机向银行服务器发送交易请求之前，可以根据POS机中内置的风险决策引擎对该交易进行检测，其中，风险决策引擎执行本申请交易风险检测方法。

关于步骤101，所谓确定待检测的目标交易，可以是获得待检测的目标交易。目标交易可以是正在进行的交易，也可以是已经完成的交易。目标交易中包括交易信息，交易信息是利用预设风险策略进行检测时所需的信息。

关于步骤102，可以根据目标交易的至少一种属性，确定目标交易所属的风险类型。例如，为了判断交易是否为成熟账户所产生的交易，此时属性信息可以是本次交易的账号、用户名等标识该账户的标识信息，以便通过标识信息判断该交易的账户是否为成熟账户，从而判断目标交易是否属于成熟账户风险类型。其中，本地可以记录成熟账户的相关标识信息，从而在判定所接收的标识信息为记录中的标识信息时，判定该交易的账户为成熟账户，该交易为成熟账户风险类型。

关于步骤103，预设风险策略是预先设置的风险策略。在预设风险策略中，可以包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，从而可以根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则。

进一步的，风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型。由于存在至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型，从而可以避免不同风险类型对应相同风险判断规则时，需要分别维护该相同风险判断规则的缺陷，从而降低了维护成本。

其中，每种风险判断规则可以包括一个检测该类风险特征的子规则，也可能包括多个检测该类风险特征的子规则。

针对风险判断规则进行举例说明，风险判断规则可以是换多卡类规则、发卡国冲突类规则、高危设别类规则等。所述换多卡类规则可以限定每一个账户一段时间内仅能换设定次数的银行卡进行交易；换多卡类规则也可以限定同一个设备IP地址一段时间内仅能换设定次数的银行卡进行交易。设备是指账户登录设备。所述发卡国冲突类规则可以是交易时所使用的银行卡的发卡国与交易时所使用设备的IP地址所在国家不一致。高危设别类规则可以是交易信息命中预设的高危名单。高危名单可以是高危银行卡账户名单，则高危设别类规则可以是交易信息中的付款方的账户命中高危银行卡账户名单，或者交易信息中的收款方的账户命中高危银行卡账户名单。高危名单也可以是某些系统泄露的与支付有关的用户信息，高危名单还可以是具有高度危险的账号，则高危设别类规则可以是交易信息中的登录账号为高度危险的账号。其中，银行卡可以包括信用卡和/或借记卡。

在一个可选的实现方式中，所述同一风险判断规则对应的至少两种风险类型，可以是按同一交易属性划分的风险类型。例如同一交易属性可以是“交易的账户是否为记录中的成熟账户”属性，则风险类型为非成熟账户风险类型和成熟账户风险类型，又如，同一交易属性可以是“交易地区是否高危”属性，则风险类型为高危地区风险类型和低危地区风险类型，又如，同一交易属性可以是“交易的卡是否为记录中的成熟卡”属性，则风险类型为非成熟卡风险类型和成熟卡风险类型等。

可见，将同一风险判断规则对应的至少两种风险类型限定为同一交易属性划分的风险类型，可以减少同一交易属性划分的风险类型对应的规则集合的维护成本，同时容易实现交易风险检测。

在另一个可选的实现方式中，所述同一风险判断规则对应的至少两种风险类型，可以是按不同交易属性划分的风险类型。例如交易属性可以包括：“交易的账户是否为记录中的成熟账户”属性、“交易地区是否高危”属性和“交易的卡是否为记录中的成熟卡”属性，则风险类型包括非成熟账户风险类型和成熟账户风险类型、高危地区风险类型和低危地区风险类型、非成熟卡风险类型和成熟卡风险类型。如果各风险类型对应的规则集合之间存在相同风险判断规则，则可以将上述风险类型对应的规则集合进行合并处理，获得预设风险策略。

可见，将同一风险判断规则对应的至少两种风险类型限定为按不同交易属性划分的风险类型，因此可以在不同属性划分的风险类型对应的规则集合存在相同风险判断规则时，降低相同风险规则的维护成本。

关于步骤104和105，由于预设风险策略中至少包括一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，则存在风险类型与风险判断规则的对应关系，可以根据对应关系从预设风险策略中，确定与目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则，进而根据所确定的风险判断规则，对目标交易进行风险检测。

由于风险判断规则至少包括一条检测某类风险特征的子规则，因此，在根据所确定的风险判断规则对目标交易进行风险检测，可以是根据所确定的风险判断规则内的子规则，对目标交易进行风险检测。

可以理解的是，具体利用风险判断规则对交易进行风险检测的方式可以采用相关技术中的检测方式，在此不再一一赘述。

由上述实施例可见，本申请预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，在利用预设风险策略进行交易风险检测时，可以根据风险类型与风险判断规则的对应关系，确定目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则，并根据所确定的风险判断规则进行风险检测。由于风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型，从而实现针对不同风险类型的目标交易只需要采用一个预设风险策略，既避免了误拒，又降低了维护成本。

本申请还对预设风险策略的生成方法进行介绍。

作为其中一种实现方式，可以直接新生成一个策略，该策略中至少包括一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型。

在另一个可选的实现方式中，可以从已有的风险类型对应的规则集合中，将具有相同风险判断规则的不同风险类型对应的规则集合进行合并处理，获得预设风险策略，并且预设风险策略中包含有风险类型与风险判断规则的对应关系。本申请列举其中几种方式进行举例说明。第一种策略生成方法：如图2A所示，图2A为本申请预设风险策略的生成方法的一个实施例流程图，包括以下步骤201至步骤203：

在步骤201中，获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系。

在步骤202中，对所获取的规则集合求并集，并根据求并集过程中风险判断规则的重复率，确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级。

其中，重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，相同重复率的风险判断规则的执行优先级相同。

在步骤203中，根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第一预设判断规则，生成预设风险策略。

其中，所述第一预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的所有风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

关于步骤201，包含关系是集合与集合之间的关系，也叫子集关系。所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系。由于每个风险类型对应一个规则集合，则风险类型的数量为至少两类风险类型。例如风险类型为非成熟账户风险类型和成熟账户风险类型，则这两类风险类型对应的两个规则集合之间，一个规则集合是另一个规则集合的子集。又如，风险类型为非成熟账户风险类型、中等成熟账户风险类型和成熟账户风险类型，则这三类风险类型对应的三个规则集合之间，任意两个规则集合存在包含关系，如第一规则集合包含第二规则集合，第二规则集合包含第三规则集合，第一规则集合包含第三规则集合。

其中，只要满足所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系，则风险类型可以是按相同交易属性划分的风险类型，也可以是按不同交易属性划分的风险类型。例如，风险类型可以为非成熟账户风险类型、成熟账户风险类型、高危地区风险类型和低危地区风险类型等。

关于步骤202，为了能减少维护成本，可以将所获取的规则集合求并集。为了在规则集合求并集后仍能确定风险类型与风险判断规则的对应关系，其中一个步骤是确定风险判断规则的执行顺序。为了能确定风险判断规则的执行顺序，则可以根据求并集过程中风险判断规则的重复率，确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级。

其中，执行优先级是风险判断规则执行顺序的优先级。求并集过程中风险判断规则的重复率越高，代表该风险判断规则归属的规则集合越多，则将风险判断规则的执行优先级设置为越高。相同重复率的风险判断规则的执行优先级相同，即同一执行优先级中各风险判断规则的重复率相同。

以包括M个规则集合为例进行说明，由于规则集合之间存在包含关系，将被M-1个规则集合包含的规则集合称为第一规则集，将被M-2个规则集合包含的规则集合称为第二规则集，以此类推，则第一规则集内的风险判断规则的执行优先级为第一执行优先级，第二规则集中，除了已有执行优先级的风险判断规则以外的其他风险判断规则的执行优先级为第二执行优先级，以此类推。

可见，每个执行优先级中可能包括一个风险判断规则，也可能包括多个风险判断规则。可以理解的是，也可以采用其他方式划分层级，以达到共有的风险判断规则执行优先级高的目的即可。

关于步骤203，在将所获取的规则集合求并集后，为了能确定风险类型与风险判断规则的对应关系，除了需要将风险判断规则划分执行优先级外，还需要添加第一预设判断规则，从而实现根据风险判断规则的执行优先级以及第一预设判断规则确定风险类型与风险判断规则的对应关系。其中，第一预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的所有风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

在确定风险判断规则的执行优先级后，可以将第一预设判断规则的执行时间设置为：执行完某一执行优先级的所有风险判断规则之后，执行下一执行优先级的风险判断规则之前。每次执行完一个执行优先级的所有风险判断规则后，执行第一预设判断规则，并根据判断结果确定是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

其中，第一预设判断规则根据风险类型的规则集合的包含关系确定。第一预设判断规则可以包括一条或多条条件判断规则，第一预设判断规则的条件判断规则的数量根据风险类型的数量确定。存在两个风险类型时，第一预设判断规则可以包括一条条件判断规则，用于区分这两个风险类型；存在N个风险类型时，第一预设判断规则可以至少包括N-1条条件判断规则，用于区分这N个风险类型。不同判断规则可以分别在不同执行优先级的所有风险判断规则之后进行执行，相邻两个执行优先级之间可以有一条条件判断规则。当前执行优先级的所有风险判断规则执行完成后，所需执行的条件判断规则根据前执行优先级和下一执行优先级的风险判断规则所对应的风险类型确定。

在利用第一预设判断规则对交易进行检测时，作为其中一种判断方式，当满足第一预设判断条件时，可以输出上一执行优先级的风险判断规则的判断结果，当不满足第一预设判断条件时，则执行下一执行优先级的风险判断规则。第一预设判断条件是第一预设判断规则内置的判断条件。作为另一种判断方式，当满足第一预设判断条件时，可以输出检测通过的检测结果，即该交易不存在风险，当不满足第一预设判断条件时，则执行下一执行优先级的风险判断规则。可以理解的是，判断方式可以根据需求设定。

例如，以风险类型为非成熟账户风险类型和成熟账户风险类型为例，非成熟账户风险类型对应的规则集合包含成熟账户风险类型对应的规则集合，则第一预设判断规则包括一条条件判断规则，条件判断规则可以在第一执行优先级的所有风险判断规则执行完后进行执行。条件判断规则可以是判断该交易的账户是否为成熟账户，若是，则输出检测通过的检测结果，若否，则继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

又如，以风险类型为非成熟账户风险类型、中等成熟账户风险类型和成熟账户风险类型为例。由于非成熟账户风险类型对应的规则集合包含中等成熟账户风险类型对应的规则集合，中等成熟账户风险类型对应的规则集合包含成熟账户风险类型对应的规则集合，则第一预设判断规则包括两条条件判断规则。

由于成熟账户风险类型对应第一执行优先级的风险判断规则，中等成熟账户风险类型对应第一和第二执行优先级的风险判断规则，则在第一执行优先级的所有风险判断规则执行完成后，执行第一条件判断规则，该第一条件判断规则可以是判断该交易的账户是否为成熟账户，若是，则输出检测通过的检测结果，若否，则继续执行下一执行优先级的风险判断规则的规则。

由于中等成熟账户风险类型对应第一和第二执行优先级的风险判断规则，非成熟账户风险类型对应第一、第二和第三执行优先级的风险判断规则，则在第二执行优先级的所有风险判断规则执行完成后，执行第二条件判断规则，该第二条件判断规则可以是判断该交易的账户是否为中等成熟账户，若是，则输出检测通过的检测结果，若否，则继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

如图2B所示，图2B为本申请根据一示例性实施例示出的一种交易风险检测方法中确定预设风险策略的示意图。该示例中，非成熟账户风险类型对应的规则集合中有四个风险判断规则，中等成熟账户风险类型对应的规则集合中有三个风险判断规则，成熟账户风险类型对应的规则集合中有一个风险判断规则，可见，第一风险判断规则的重复率大于第二风险判断规则的重复率，第二风险判断规则的重复率等于第三风险判断规则的重复率，第三风险判断规则的重复率大于第四风险判断规则的重复率，因此，第一风险判断规则为第一执行优先级，第二风险判断规则和第三风险判断规则为第二执行优先级，第四风险判断规则为第三执行优先级。在第一执行优先级和第二执行优先级之间增设用来进行成熟账户判断的第一条件判断规则，在第二执行优先级和第三执行优先级之间增设用来进行中等成熟账号判断的第二条件判断规则，从而获得风险类型与风险判断规则的对应关系。

在根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第一预设判断规则，生成预设风险策略后，可以利用预设风险策略对目标交易进行风险检测。

在利用本实施例所提供的预设风险策略对目标交易进行风险检测时，可以按照预设风险策略内的执行优先级顺序，依次利用每个执行优先级内的风险判断规则对目标交易进行检测，在执行完当前执行优先级的所有风险判断规则后，通过第一预设判断规则判断目标交易是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则，从而实现对目标交易进行风险检测。

在一个可选的实现方式中，利用每个执行优先级内的风险判断规则对目标交易进行检测时，针对每个执行优先级，该执行优先级内的所有风险判断规则可以都执行。

作为其中一种检测策略，同一执行优先级内只要存在一个风险判断规则给出拒绝的检测结果时，输出拒绝的检测结果，只有在该执行优先级内的所有风险判断规则均给出通过的检测结果时，才输出检测通过结果，若无法做出检测结果时，根据第一预设判断规则中的条件判断规则决策是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。其中，无法做出检测结果的可能性有很多种，例如交易信息中不存在风险判断规则所需信息等，则无法输出检测结果；又如执行优先级内部分风险判断规则给出检测通过结果，部分风险判断规则未给出检测结果，则无法输出检测结果。

在该实施例中，根据求并集过程中风险判断规则的重复率确定风险判断规则的执行优先级，并在风险检测时按执行优先级的顺序执行相应的风险判断规则，在每级执行优先级给出拒绝的检测结果时，直接输出拒绝的检测结果，从而避免了利用所有层级的风险判断规则对交易进行检测导致的时间浪费和资源浪费。

可以理解的是，检测策略还可以是其他检测策略，例如，同一执行优先级内只要存在一个风险判断规则给出拒绝的检测结果时，输出拒绝的检测结果，其他情况均根据第一预设判断规则中的条件判断规则决策是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。其他情况包括该执行优先级内所有风险判断规则给出通过的检测结果、无法输出检测结果等情况。可见，这种策略在所有规则都给出通过时仍执行第一预设判断规则，从而提高检测准确性。

第二种策略生成方法：如图3A所示，图3A为本申请预设风险策略的生成方法的另一个实施例流程图，包括以下步骤301至步骤303：

在步骤301中，获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系。

在步骤302中，对所获取的规则集合求并集，并根据预设优先级策略确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级。

其中，所述预设优先级策略使：重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，且相同重复率的风险判断规则的执行优先级不同，所述重复率是在求并集过程中风险判断规则重复出现的频率。

在步骤303中，根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第二预设判断规则，生成预设风险策略。

其中，所述第二预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则，所述当前执行优先级的风险判断规则和下一执行优先级的风险判断规则之间的重复率不同。

步骤301同步骤201的相关技术相同，在此不再一一赘述。

为了能减少维护成本，可以将所获取的规则集合求并集。为了将规则集合并以后仍能区分不同风险类型对应的风险判断规则，其中一个处理手段是，根据预设优先级策略确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级。其中，所述预设优先级策略使：重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，且相同重复率的风险判断规则的执行优先级不同，所述重复率是在求并集过程中风险判断规则重复出现的频率。另一个手段是增设第二预设判断规则。可见，通过设置风险判断规则的执行优先级以及第二预设判断规则，从而可以确定风险类型与风险判断规则的对应关系。

针对风险判断规则的执行优先级，预设优先级策略至少满足两个条件，第一条件为使重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，第二条件为每个风险判断规则的执行优先级不同。

在一个可选的实现方式中，利用预设优先级策略，可以根据求并集过程中风险判断规则的重复率、以及风险判断规则的重要度，确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级。例如可以根据求并集过程中风险判断规则的重复率将风险判断规则进行粗划分，然后根据风险判断规则的重要度将相同重复率的风险判断规则进行细化分，从而获得每个风险判断规则的执行优先级，且每个风险判断规则的执行优先级不同。

进一步的，风险判断规则的重要度可以是风险判断规则的影响因素值。为了使每个风险判断规则具有不同的执行优先级，当存在重复率相同的风险判断规则时，可以根据风险判断规则的影响因素值确定相同重复率的风险判断规则的执行优先级。

其中，每个风险判断规则设有相应的影响因素值。例如，影响因素可以是作案成本和/或规则易变性等因素。

作案成本是指作案人命中该规则时所耗费的成本。例如，假设作案人已掌握10张银行卡，若风险判断规则设置了每个账号预设时间段内换卡次数不超过2张，则作案人预设时间段内最多只能使用2张银行卡，若想使用更多银行卡时需要注册新账号等，从而造成作案成本大幅度提高。在每个风险判断规则中可以预先设定一个作案成本值，作案成本值越高，风险判断规则的执行优先级越高，则至少存在两个风险判断规则的重复率相同时，根据各风险判断规则的作案成本值确定相同重复率的风险判断规则的执行优先级。

规则易变性是规则变化的可能性。例如，由于作案人期望将已掌握的所有卡片都进行销赃才能收益最大化，所以作案人在不更换账户的情况下必然出现换多卡的行为，因此换多卡类规则的易变性低，此类风险判断规则将更稳定。在每个风险判断规则中可以预先设置一个易变性值，易变性值越低，风险判断规则的执行优先级越高，则至少存在两个风险判断规则的重复率相同时，根据各风险判断规则的易变性值确定相同重复率的风险判断规则的执行优先级。

可以理解的是，各种影响因素还可以进行组合，例如将不同影响因素对应的值进行加权求和，获得最终的影响因素值，并根据最终影响因素值确定相同重复率的风险判断规则的执行优先级。

在确定每个风险判断规则的执行优先级后，可以根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第二预设判断规则，生成预设风险策略。

针对第二预设判断规则，所述第二预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则，所述当前执行优先级的风险判断规则和下一执行优先级的风险判断规则之间的重复率不同。

其中，第二预设判断规则根据风险类型的规则集合的包含关系确定，第二预设判断规则可以包括一条或多条条件判断规则，第二预设判断规则的规则数量根据风险类型的数量确定。存在两个风险类型时，第二预设判断规则可以包括一条条件判断规则，用于区分这两个风险类型；存在N个风险类型时，第二预设判断规则可以至少包括N-1条条件判断规则，用于区分这N个风险类型。第二预设判断规则中的条件判断规则可以设有执行优先级，也可以没有设有执行优先级，只要能判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则即可。以下以第二预设判断规则中的条件判断规则设有执行优先级为例进行说明。

第二预设判断规则的执行优先级可以根据求并集过程中风险判断规则的重复率确定。在一个例子中，可以在确定风险判断规则的执行优先级后，确定第二预设判断规则的执行优先级。在另一个例子中，可以在确定风险判断规则的执行优先级的同时，确定第二预设判断规则的执行优先级，即预设优先级策略还需满足第三个条件：在确定第二预设判断规则的优先级时，使第二预设判断规则的上一级执行优先级和下一级执行优先级对应的风险判断规则之间的重复率不同。

在一个可选的实现方式中，对所获取的规则集合和第二预设判断规则求并集，并根据预设优先级策略，确定所获得的并集中每个风险判断规则的执行优先级和第二预设判断规则的执行优先级；根据所获得的并集、以及所确定的执行优先级，生成预设风险策略。

其中，所述预设优先级策略使：重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，且相同重复率的风险判断规则的执行优先级不同，第二预设判断规则的上一级执行优先级和下一级执行优先级对应的风险判断规则之间的重复率不同，所述重复率是在求并集过程中风险判断规则重复出现的频率。所述第二预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

可见，第二预设判断规则处于重复率不同的两个风险判断规则之间。第二预设判断规则是用于判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的风险判断规则后是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则的规则。在利用第二预设判断规则对交易进行检测时，当满足第二预设判断规则时，可以输出检查通过结果，也可以输出上一执行优先级的风险判断规则的判断结果，当不满足第二预设判断规则时，则执行下一执行优先级的风险判断规则。

例如，以风险类型为非成熟账户风险类型和成熟账户风险类型为例，非成熟账户风险类型对应的规则集合包含成熟账户风险类型对应的规则集合，则第二预设判断规则包括一条条件判断规则。条件判断规则可以是判断该交易的账户是否为成熟账户，若是，则输出检测通过的检测结果，若否，则继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

如果风险判断规则和第二预设判断规则都设有执行优先级时，在利用本实施例所提供的预设风险策略对目标交易进行交易风险检测时，可以按照预设风险策略内各规则的执行优先级顺序，依次利用每个规则对目标交易进行检测。所述规则可以是风险判断规则，也可以是第二预设判断规则。当执行第二预设判断规则时，可以根据目标交易所属的风险类型判断是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

如果第二预设判断规则没有执行优先级时，在利用本实施例所提供的预设风险策略对目标交易进行交易风险检测时，可以按照预设风险策略内各风险判断规则的执行优先级顺序，依次利用每个风险判断规则对目标交易进行检测，在执行完相同重复率的所有风险判断规则后，通过目标交易所属的风险类型和第二预设判断规则，判断目标交易是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则，从而实现对目标交易进行风险检测。

作为其中一种策略，当利用风险判断规则对交易进行交易风险检测后，检测结果为拒绝时，输出检测拒绝结果，监控结果为通过时，输出检测通过结果，当无法输出检测结果时，执行下一条风险判断规则。当利用第二预设判断规则对交易进行交易风险检测后，检测结果为通过时，输出检测通过结果，监控结果为拒绝时，执行下一执行优先级的风险判断规则。

如图3B所示，图3B为本申请根据一示例性实施例示出的另一种交易风险检测方法中确定预设风险策略的示意图。该示例中，非成熟账户风险类型对应的规则集合中有四个风险判断规则，中等成熟账户风险类型对应的规则集合中有三个风险判断规则，成熟账户风险类型对应的规则集合中有一个风险判断规则，可见，第一风险判断规则的重复率大于第二风险判断规则的重复率，第二风险判断规则的重复率等于第三风险判断规则的重复率，第三风险判断规则的重复率大于第四风险判断规则的重复率，又根据第二风险判断规则的影响因素值和第三风险判断规则的影响因素值确定第三风险判断规则的执行优先级高于第二风险判断规则的执行优先级，因此，第一风险判断规则的执行优先级为第1执行优先级，第一判断规则的执行优先级为第2执行优先级，第三风险判断规则的执行优先级为第3执行优先级，第二风险判断规则的执行优先级为第4执行优先级，第二判断规则的执行优先级为第5执行优先级，第四风险判断规则的执行优先级为第6执行优先级。第二预设判断规则包括第一判断规则和第二判断规则，从而获得预设风险策略。

由上述实施例可见，根据预设执行优先级策略确定并集中每个风险判断规则和预设判断规则的执行顺序的执行优先级，并按执行优先级的顺序执行各规则，在风险判断规则给出检测结果时，直接输出检测结果，在第二预设判断规则给出通过的检测结果时，直接输出通过检测结果，从而避免了利用所有执行优先级的风险判断规则对交易进行检测导致的时间浪费和资源浪费，提高了检测效率。

第三种策略生成方法：由于有些规则集合之间存在相同风险判断规则，但规则集合之间不一定存在包含关系，为了解决这类问题，本申请还提供另一种确定预设风险策略的方法。如图4A所示，图4A为本申请预设风险策略的生成方法的另一个实施例流程图，包括以下步骤401至步骤403：

在步骤401中，获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在相同风险判断规则。

在步骤402中，对所获取的规则集合求并集，并将并集中的每个风险判断规则标注标识，所述标识用于表示该风险判断规则所对应的风险类型。

在步骤403中，根据所获得的并集以及所标注的标识生成预设风险策略。

关于步骤402，并集中每个风险判断规则都具有标识，该标识是指示该风险判断规则所对应的风险类型。标识可以是数字、字符串、符号等的任意组合，只要能唯一标识风险判断规则所对应的风险类型即可。

关于步骤403，在标注完成后，可以根据所获得的并集以及所标注的标识生成预设风险策略，该预设风险策略根据交易的风险类型获取该风险类型对应的标识，并根据标识对应的风险判断规则对交易进行交易风险检测。

在利用本实施例所提供的预设风险策略对目标交易进行交易风险检测时，可以根据目标交易的至少一种属性，确定目标交易所属的风险类型；在获取预设风险策略后，从预设风险策略中，获取所确定的风险类型对应的标识，并根据所获取标识对应的风险判断规则对目标交易进行风险检测。

如图4B所示，图4B为本申请根据一示例性实施例示出的另一种交易风险检测方法中确定预设风险策略的示意图。该示例中假设用1表示非成熟账户风险类型，用2表示中等成熟账户风险类型，用3表示成熟账户风险类型。若第一风险判断规则对应的风险类型为非成熟账户风险类型、中等成熟账户风险类型、成熟账户风险类型，则将第一风险判断规则的标注标识为1、2、3，若第二风险判断规则对应的风险类型为非成熟账户风险类型、中等成熟账户风险类型，则将第二风险判断规则的标注标识为1、2；若第三风险判断规则对应的风险类型为中非成熟账户风险类型、中等成熟账户风险类型，则将第三风险判断规则的标注标识为1、2，若第四风险判断规则对应的风险类型为非成熟账户风险类型，则将第四风险判断规则的标注标识为1，则可以根据具有标识的风险判断规则确定预设风险策略。在利用预设风险策略对目标交易进行交易风险检测时，若目标交易所属的风险类型为中等成熟账户风险类型，根据所确定的中等成熟账户风险类型获取该风险类型对应的标识2，并根据标识2对应的风险判断规则对交易进行交易风险检测。

由上述实施例可见，通过将至少两种风险类型对应的规则集合求并集，并将并集中的每个风险判断规则标注标识，由于标识用于表示该风险判断规则所对应的风险类型，则可以根据目标交易所属的风险类型获取该风险类型对应的标识，并根据标识对应的风险判断规则对目标交易进行风险检测，从而实现对交易的检测。由于能实现将不具有包含关系但具有相同风险判断规则的规则集合进行合并，从而进一步减小了维护成本。

可以理解的是，预设风险策略的生成方法还可以是其他方法，例如技术人员直接将图2A、图3A、图4A所述方法获得的预设风险策略写入检测引擎中，仍属于本发明保护范围。

另一方面，每种风险判断规则包括检测该类风险特征的子规则。由于相关技术中风险判断规则所包含的子规则数量较多，单独评估某条子规则对风险判断规则造成的性能影响时，往往会忽略子规则对整个风险策略的效能影响，从而造成选择某个风险判断规则内的子规则时，风险判断规则的效能可能提高，但风险策略的效能不一定提高，基于此，本申请还提供一种规则选择方法，即风险策略中各风险判断规则中子规则的筛选方法。本筛选方法可以在图3A所获得的预设风险策略的基础上实现。根据图3A所示方法得到预设风险策略，可以对该预设风险策略内风险判断规则所包含的子规则进行筛选。

如图5所示，图5为本申请根据一示例性实施例示出的一种风险判断规则中子规则的确定示意图，包括步骤501至步骤504。

在步骤501中，获取交易样本集合、以及预设风险策略中每个风险判断规则对应的子规则；所述交易样本集合包括：预先检测结果为存在风险的黑交易样本、以及预先检测结果为不存在风险的白交易样本。

在步骤502中，将所获取的子规则进行组合，每个子规则组合中至少包括每个风险判断规则中的一个子规则；子规则的执行优先级与子规则所属的风险判断规则的执行优先级相同。

在步骤503中，针对任一子规则组合，利用所述交易样本集合，对所述子规则组合中第一执行优先级的子规则进行训练，获得第一执行优先级的层级效能值；将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中子规则的交易样本，作为训练下一执行优先级的交易样本，并对所述子规则组合中下一执行优先级的子规则进行训练，在所述子规则组合中所有执行优先级的层级效能值确定后，将该子规则组合中的每个执行优先级的层级效能值进行加权求和，获得该子规则组合的最终效能值。

其中，所述层级效能值为本执行优先级的规则效能值与层级增益值的和值；所述规则效能值是利用目标黑白交易样本，对本执行优先级中的子规则进行训练获得的效能值；所述层级增益值是子规则组合中下一执行优先级的规则效能值。

在步骤504中，在所有子规则组合的最终效能值计算结束后，根据所获得的最终效能值筛选出最优子规则组合，根据所筛选出的最优子规则组合，更新所述预设风险策略中每个风险判断规则的子规则，获得更新后的预设风险策略。

关于步骤501，交易样本集合包括黑交易样本和白交易样本。黑交易样本可以是检测结果为存在风险的样本，白交易样本可以是检测结果为不存在风险的交易样本。黑交易样本是应该命中规则的样本，该样本中记录有检测结果，例如检测结果为拒绝。白交易样本是不应该命中规则的样本，该样本中记录有检测结果，例如检测结果为通过。黑交易样本的数量和白交易样本的数量在此不作限制，可以根据需求或子规则数量进行设置。作为一种优选方式，采样时黑交易样本的数量与白交易样本的数量相差不大，利用这样的黑白交易样本进行筛选，可以提高后续选择子规则的准确率。

关于步骤502，针对所有子规则组合，是各风险判断规则中的子规则能组合成的所有子规则组合，且每个子规则组合至少包括每个风险判断规则中的一个子规则。

本实施例列举一种确定所有子规则组合的方式，例如风险判断规则A、风险判断规则B、风险判断规则C。其中，风险判断规则A包括子规则1.1和子规则1.2，风险判断规则B包括子规则2.1和子规则2.2，风险判断规则C包括子规则3.1，即A(1.1,1.2)、B(2.1,2.2)、C(3.1)。针对每一个风险判断规则，可以将风险判断规则内的子规则进行组合，获得组合数个数的组合，例如，风险判断规则A包括组合A(1.1)、A(1.2)和A(1.1,1.2)，又如，风险判断规则B包括组合B(2.1)、B(2.2)和B(2.1,2.2)，又如，风险判断规则C包括组合C(3.1)。在每个风险判断规则组合完成时，将所获得的组合再进行组合，每个风险判断规则至少出一个组合，即包括：

子规则组合【A(1.1)、B(2.1)、C(3.1)】

子规则组合【A(1.2)、B(2.1)、C(3.1)】

子规则组合【A(1.1,1.2)、B(2.1)、C(3.1)】

子规则组合【A(1.1)、A(1.2)、B(2.1)、C(3.1)】

子规则组合【A(1.2)、A(1.1,1.2)、B(2.1)、C(3.1)】

子规则组合【A(1.1)、A(1.1,1.2)、B(2.1)、C(3.1)】

子规则组合【A(1.1)、A(1.2)、A(1.1,1.2)、B(2.1)、C(3.1)】

……

子规则组合【A(1.1)、A(1.2)、A(1.1,1.2)、B(2.1)、B(2.2)、B(2.1,2.2)、C(3.1)】

可见可以获得所有子规则组合。

关于步骤503，针对每一个子规则组合，利用交易样本集合对该子规则组合中的第一执行优先级中的子规则进行训练，获得第一执行优先级的层级效能值；

将交易样本集合中没有命中第一执行优先级中子规则的交易样本，作为训练第二执行优先级的交易样本，并对子规则组合中第二执行优先级的子规则进行训练，获得第二执行优先级的层级效能值；

将交易样本集合中没有命中第一执行优先级和第二执行优先级中子规则的交易样本，作为训练第三执行优先级的交易样本，并对子规则组合中第三执行优先级的子规则进行训练，获得第三执行优先级的层级效能值；

以此类推，可以获得该子规则组合中所有执行优先级的层级效能值，将该子规则组合中的每个执行优先级的层级效能值进行加权求和，获得该子规则组合的最终效能值。

其中，子规则的执行优先级与子规则所属的风险判断规则的执行优先级相同。在实施例中可以预先设置每个执行优先级的权重值，执行优先级越高权重越大。例如，对第1～4执行优先级的权重分别设置为在一个可选的实现方式中，列举一种具体的计算层级效能值的方法，即所述层级效能值根据该执行优先级的准确率和覆盖率确定。

其中，所述准确率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数、与命中该执行优先级的子规则的黑白交易样本数的比值；所述覆盖率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数、与用于训练该执行优先级的子规则的交易样本中黑交易样本总数的比值。

针对子规则组合中每一执行优先级的子规则，可以利用目标交易样本对该执行优先级的子规则进行训练，获得该执行优先级的准确率和覆盖率，根据所述准确率和所述覆盖率确定该子规则组合中该执行优先级的层级效能值。

其中，所述准确率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数与命中该执行优先级的子规则的黑白交易样本数的比值，所述覆盖率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数与所述目标交易样本中黑交易样本总数的比值。当该执行优先级为第一执行优先级时，所述目标交易样本为所述交易样本集合，当该执行优先级不是第一执行优先级时，所述目标交易样本为没有命中上一级执行优先级中子规则的交易样本。

针对根据准确率和覆盖率确定该子规则组合中该执行优先级的层级效能值，可以预先设置准确率的权重和覆盖率的权重，当考虑准确率和覆盖率的平均效果时，权重可以相同，当准确率比覆盖率影响大时，可以设置为准确率的权重大于覆盖率的权重等。本申请列举其中一种具体根据准确率和覆盖率计算层级效能值的公式，如下：

其中，F表示层级效能值，A表示准确率，C表示覆盖率，α表示准确率的权重，β表示覆盖率的权重，在一个可选的实现方式中，准确率和覆盖率的权重α,β均可以为1。

在所有子规则组合的最终效能值计算结束后，根据所获得的最终效能值筛选出最优子规则组合，根据所筛选出的最优子规则组合，更新所述预设风险策略中每个风险判断规则的子规则，即将最优子规则组合中的子规则确定相应风险判断规则的最终子规则。

在一个可选的实现方式中，将最大的最终效能值对应的子规则组合确定为最优子规则组合。

可见，该实施例中可以筛选出效能最好的子规则组合。

在另一个可选的实现方式中，当最大的最终效能值大于或等于预设效能阈值时，将最大的最终效能值对应的子规则组合确定为最优子规则组合。

可见，该实施例中，可以判断最大的最终效能值是否大于或等于预设效能阈值，满足时将最大的最终效能值对应的子规则组合确定为最优子规则组合，不仅实现筛选出最优的子规则组合，还限定该最优的子规则组合的效能值必须达到设定要求。

在更新预设风险策略中每个风险判断规则的子规则后，获得一个更新后的预设风险策略。所述从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则，包括：从所述更新后的预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则中的子规则。

所述根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测，包括：利用所确定的风险判断规则中的子规则，对所述目标交易进行风险检测。

在一个可选的实现方式中，还提供另一种确定风险判断规则的最终子规则的方法，包括：

获取交易样本集合、以及预设风险策略中每个风险判断规则对应的子规则；所述交易样本集合包括：预先检测结果为存在风险的黑交易样本、以及预先检测结果为不存在风险的白交易样本。

利用所述交易样本集合，对第一执行优先级的风险判断规则的所有子规则进行训练，获得第一执行优先级的风险判断规则中每个子规则的准确率，利用准确率大于预设准确率阈值的子规则，更新第一执行优先级的风险判断规则的子规则。

将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中更新后的子规则的交易样本，作为训练第二执行优先级的交易样本，并对第二执行优先级的风险判断规则中每个子规则进行训练和更新，在每级风险判断规则的子规则完成更新后，获得更新后的预设风险策略。

其中，所述准确率是命中该子规则的黑交易样本数、与命中该子规则的黑白交易样本数的比值。

可见，按风险判断规则的执行优先级顺序依次对各风险判断规则进行训练，训练时根据交易样本对风险判断规则所包含的所有子规则进行训练，获得风险判断规则中每个子规则的准确率。

例如，利用交易样本集合对第一执行优先级的风险判断规则所包含的所有子规则进行训练，获得第一执行优先级中每个子规则的准确率，并根据准确率获得第一执行优先级的风险判断规则的最终子规则。然后将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中更新后的子规则的交易样本，作为训练第二执行优先级的交易样本，并对第二执行优先级的风险判断规则中每个子规则进行训练，获得第二执行优先级的风险判断规则中每个子规则的准确率，并根据所确定准确率确定第二执行优先级的风险判断规则的最终子规则。以此类推，可以获得更新后的预设风险策略。

与本申请交易风险检测方法的实施例相对应，本申请还提供了交易风险检测装置及服务端设备的实施例。

本申请交易风险检测装置的实施例可以应用在各种服务端设备上，例如，该服务端设备可以包括服务器等。其中，装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在服务端设备的处理器610将非易失性存储器620中对应的计算机程序指令读取到内存630中运行形成的。从硬件层面而言，如图6所示，为本申请交易风险检测装置631所在服务端设备的一种硬件结构图，除了图6所示的处理器610、内存630、网络接口640、以及非易失性存储器620之外，实施例中装置631所在的服务端设备通常根据该设备的实际功能，还可以包括其他硬件，图6中不再一一示出。

参见图7，为本申请交易风险检测装置的一个实施例框图：

该装置包括：交易确定模块710、类型确定模块720、策略获取模块730、规则确定模块740和风险检测模块750。

其中，交易确定模块710，用于确定待检测的目标交易。

类型确定模块720，用于根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型。

策略获取模块730，用于获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型。

规则确定模块740，用于根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则。

风险检测模块750，用于根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。

在一个可选的实现方式中，所述装置还包括第一策略生成模块，用于：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系；

对所获取的规则集合求并集，并根据求并集过程中风险判断规则的重复率，确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级；重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，相同重复率的风险判断规则的执行优先级相同；

根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第一预设判断规则，生成预设风险策略，所述第一预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的所有风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

在一个可选的实现方式中，所述装置还包括第二策略生成模块，用于：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系；

对所获取的规则集合求并集，并根据预设优先级策略确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级；所述预设优先级策略使：重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，且相同重复率的风险判断规则的执行优先级不同，所述重复率是在求并集过程中风险判断规则重复出现的频率；

根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第二预设判断规则，生成预设风险策略，所述第二预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则，所述当前执行优先级的风险判断规则和下一执行优先级的风险判断规则之间的重复率不同。

在一个可选的实现方式中，所述装置还包括第三策略生成模块，用于：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在相同风险判断规则；

对所获取的规则集合求并集，并将并集中的每个风险判断规则标注标识，所述标识用于表示该风险判断规则所对应的风险类型；

根据所获得的并集以及所标注的标识生成预设风险策略。

在一个可选的实现方式中，所述装置还包括第一策略更新模块，用于：

获取交易样本集合、以及预设风险策略中每个风险判断规则对应的子规则；所述交易样本集合包括：预先检测结果为存在风险的黑交易样本、以及预先检测结果为不存在风险的白交易样本；

将所获取的子规则进行组合，每个子规则组合中至少包括每个风险判断规则中的一个子规则；子规则的执行优先级与子规则所属的风险判断规则的执行优先级相同；

针对任一子规则组合，利用所述交易样本集合，对所述子规则组合中第一执行优先级的子规则进行训练，获得第一执行优先级的层级效能值；将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中子规则的交易样本，作为训练下一执行优先级的交易样本，并对所述子规则组合中下一执行优先级的子规则进行训练，在所述子规则组合中所有执行优先级的层级效能值确定后，将该子规则组合中的每个执行优先级的层级效能值进行加权求和，获得该子规则组合的最终效能值；

其中，所述层级效能值为本执行优先级的规则效能值与层级增益值的和值；所述规则效能值是利用目标黑白交易样本，对本执行优先级中的子规则进行训练获得的效能值；所述层级增益值是子规则组合中下一执行优先级的规则效能值；

在所有子规则组合的最终效能值计算结束后，根据所获得的最终效能值筛选出最优子规则组合，根据所筛选出的最优子规则组合，更新所述预设风险策略中每个风险判断规则的子规则，获得更新后的预设风险策略。

在一个可选的实现方式中，所述层级效能值根据该执行优先级的准确率和覆盖率确定；

其中，所述准确率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数、与命中该执行优先级的子规则的黑白交易样本数的比值；所述覆盖率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数、与用于训练该执行优先级的子规则的交易样本中黑交易样本总数的比值。

在一个可选的实现方式中，所述装置还包括第二策略更新模块，用于：

获取交易样本集合、以及预设风险策略中每个风险判断规则对应的子规则；所述交易样本集合包括：预先检测结果为存在风险的黑交易样本、以及预先检测结果为不存在风险的白交易样本；

利用所述交易样本集合，对第一执行优先级的风险判断规则的所有子规则进行训练，获得第一执行优先级的风险判断规则中每个子规则的准确率，利用准确率大于预设准确率阈值的子规则，更新第一执行优先级的风险判断规则的子规则；

将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中更新后的子规则的交易样本，作为训练第二执行优先级的交易样本，并对第二执行优先级的风险判断规则中每个子规则进行训练和更新，在每级风险判断规则的子规则完成更新后，获得更新后的预设风险策略；

其中，所述准确率是命中该子规则的黑交易样本数、与命中该子规则的黑白交易样本数的比值。

在一个可选的实现方式中，所述规则确定模块，用于从所述更新后的预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则中的子规则；

所述风险检测模块，用于利用所确定的风险判断规则中的子规则，对所述目标交易进行风险检测。

由上述实施例可见，预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，在利用预设风险策略进行交易风险检测时，可以根据风险类型与风险判断规则的对应关系，确定目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则，并根据所确定的风险判断规则进行风险检测。风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型，从而实现针对不同风险类型的目标交易只需要采用一个预设风险策略，既避免了误拒，又降低了维护成本。

基于此，本申请还提供一种服务端设备，包括：

处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

确定待检测的目标交易。

根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型。

获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型。

根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则。

根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。

上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (17)

1.一种交易风险检测方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待检测的目标交易；

根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型；

获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型；

根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则；

根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设风险策略的生成步骤，包括：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系；

对所获取的规则集合求并集，并根据求并集过程中风险判断规则的重复率，确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级；重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，相同重复率的风险判断规则的执行优先级相同；

根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第一预设判断规则，生成预设风险策略，所述第一预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的所有风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设风险策略的生成步骤，包括：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系；

对所获取的规则集合求并集，并根据预设优先级策略确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级；所述预设优先级策略使：重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，且相同重复率的风险判断规则的执行优先级不同，所述重复率是在求并集过程中风险判断规则重复出现的频率；

根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第二预设判断规则，生成预设风险策略，所述第二预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则，所述当前执行优先级的风险判断规则和下一执行优先级的风险判断规则之间的重复率不同。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设风险策略的生成步骤，包括：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在相同风险判断规则；

对所获取的规则集合求并集，并将并集中的每个风险判断规则标注标识，所述标识用于表示该风险判断规则所对应的风险类型；

根据所获得的并集以及所标注的标识生成预设风险策略。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取交易样本集合、以及预设风险策略中每个风险判断规则对应的子规则；所述交易样本集合包括：预先检测结果为存在风险的黑交易样本、以及预先检测结果为不存在风险的白交易样本；

将所获取的子规则进行组合，每个子规则组合中至少包括每个风险判断规则中的一个子规则；子规则的执行优先级与子规则所属的风险判断规则的执行优先级相同；

针对任一子规则组合，利用所述交易样本集合，对所述子规则组合中第一执行优先级的子规则进行训练，获得第一执行优先级的层级效能值；将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中子规则的交易样本，作为训练下一执行优先级的交易样本，并对所述子规则组合中下一执行优先级的子规则进行训练，在所述子规则组合中所有执行优先级的层级效能值确定后，将该子规则组合中的每个执行优先级的层级效能值进行加权求和，获得该子规则组合的最终效能值；

其中，所述层级效能值为本执行优先级的规则效能值与层级增益值的和值；所述规则效能值是利用目标黑白交易样本，对本执行优先级中的子规则进行训练获得的效能值；所述层级增益值是子规则组合中下一执行优先级的规则效能值；

在所有子规则组合的最终效能值计算结束后，根据所获得的最终效能值筛选出最优子规则组合，根据所筛选出的最优子规则组合，更新所述预设风险策略中每个风险判断规则的子规则，获得更新后的预设风险策略。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述层级效能值根据该执行优先级的准确率和覆盖率确定；

其中，所述准确率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数、与命中该执行优先级的子规则的黑白交易样本数的比值；所述覆盖率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数、与用于训练该执行优先级的子规则的交易样本中黑交易样本总数的比值。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取交易样本集合、以及预设风险策略中每个风险判断规则对应的子规则；所述交易样本集合包括：预先检测结果为存在风险的黑交易样本、以及预先检测结果为不存在风险的白交易样本；

利用所述交易样本集合，对第一执行优先级的风险判断规则的所有子规则进行训练，获得第一执行优先级的风险判断规则中每个子规则的准确率，利用准确率大于预设准确率阈值的子规则，更新第一执行优先级的风险判断规则的子规则；

将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中更新后的子规则的交易样本，作为训练第二执行优先级的交易样本，并对第二执行优先级的风险判断规则中每个子规则进行训练和更新，在每级风险判断规则的子规则完成更新后，获得更新后的预设风险策略；

其中，所述准确率是命中该子规则的黑交易样本数、与命中该子规则的黑白交易样本数的比值。

8.根据权利要求5或7所述的方法，其特征在于，所述从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则，包括：

从所述更新后的预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则中的子规则；

所述根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测，包括：

利用所确定的风险判断规则中的子规则，对所述目标交易进行风险检测。

9.一种交易风险检测装置，其特征在于，所述装置包括：

交易确定模块，用于确定待检测的目标交易；

类型确定模块，用于根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型；

策略获取模块，用于获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型；

规则确定模块，用于根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则；

风险检测模块，用于根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第一策略生成模块，用于：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系；

对所获取的规则集合求并集，并根据求并集过程中风险判断规则的重复率，确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级；重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，相同重复率的风险判断规则的执行优先级相同；

根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第一预设判断规则，生成预设风险策略，所述第一预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的所有风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第二策略生成模块，用于：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在包含关系；

对所获取的规则集合求并集，并根据预设优先级策略确定所获得的并集中风险判断规则的执行优先级；所述预设优先级策略使：重复率高的风险判断规则的执行优先级高于重复率低的风险判断规则的执行优先级，且相同重复率的风险判断规则的执行优先级不同，所述重复率是在求并集过程中风险判断规则重复出现的频率；

根据所获得的并集、所确定的执行优先级以及第二预设判断规则，生成预设风险策略，所述第二预设判断规则用于：判断不同风险类型的交易在执行完当前执行优先级的风险判断规则后，是否继续执行下一执行优先级的风险判断规则，所述当前执行优先级的风险判断规则和下一执行优先级的风险判断规则之间的重复率不同。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第三策略生成模块，用于：

获取至少两种风险类型对应的规则集合，每个规则集合中包括至少一条风险判断规则，且所获取的任意两种规则集合之间存在相同风险判断规则；

对所获取的规则集合求并集，并将并集中的每个风险判断规则标注标识，所述标识用于表示该风险判断规则所对应的风险类型；

根据所获得的并集以及所标注的标识生成预设风险策略。

13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第一策略更新模块，用于：

获取交易样本集合、以及预设风险策略中每个风险判断规则对应的子规则；所述交易样本集合包括：预先检测结果为存在风险的黑交易样本、以及预先检测结果为不存在风险的白交易样本；

将所获取的子规则进行组合，每个子规则组合中至少包括每个风险判断规则中的一个子规则；子规则的执行优先级与子规则所属的风险判断规则的执行优先级相同；

针对任一子规则组合，利用所述交易样本集合，对所述子规则组合中第一执行优先级的子规则进行训练，获得第一执行优先级的层级效能值；将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中子规则的交易样本，作为训练下一执行优先级的交易样本，并对所述子规则组合中下一执行优先级的子规则进行训练，在所述子规则组合中所有执行优先级的层级效能值确定后，将该子规则组合中的每个执行优先级的层级效能值进行加权求和，获得该子规则组合的最终效能值；

其中，所述层级效能值为本执行优先级的规则效能值与层级增益值的和值；所述规则效能值是利用目标黑白交易样本，对本执行优先级中的子规则进行训练获得的效能值；所述层级增益值是子规则组合中下一执行优先级的规则效能值；

在所有子规则组合的最终效能值计算结束后，根据所获得的最终效能值筛选出最优子规则组合，根据所筛选出的最优子规则组合，更新所述预设风险策略中每个风险判断规则的子规则，获得更新后的预设风险策略。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述层级效能值根据该执行优先级的准确率和覆盖率确定；

其中，所述准确率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数、与命中该执行优先级的子规则的黑白交易样本数的比值；所述覆盖率是命中该执行优先级的子规则的黑交易样本数、与用于训练该执行优先级的子规则的交易样本中黑交易样本总数的比值。

15.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第二策略更新模块，用于：

获取交易样本集合、以及预设风险策略中每个风险判断规则对应的子规则；所述交易样本集合包括：预先检测结果为存在风险的黑交易样本、以及预先检测结果为不存在风险的白交易样本；

利用所述交易样本集合，对第一执行优先级的风险判断规则的所有子规则进行训练，获得第一执行优先级的风险判断规则中每个子规则的准确率，利用准确率大于预设准确率阈值的子规则，更新第一执行优先级的风险判断规则的子规则；

将所述交易样本集合中没有命中第一执行优先级中更新后的子规则的交易样本，作为训练第二执行优先级的交易样本，并对第二执行优先级的风险判断规则中每个子规则进行训练和更新，在每级风险判断规则的子规则完成更新后，获得更新后的预设风险策略；

其中，所述准确率是命中该子规则的黑交易样本数、与命中该子规则的黑白交易样本数的比值。

16.根据权利要求13或15所述的装置，其特征在于，所述规则确定模块，用于从所述更新后的预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则中的子规则；

所述风险检测模块，用于利用所确定的风险判断规则中的子规则，对所述目标交易进行风险检测。

17.一种服务端设备，其特征在于，包括：

处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

确定待检测的目标交易；

根据所述目标交易的至少一种属性，确定所述目标交易所属的风险类型；

获取预设风险策略，所述预设风险策略中，包括至少一条风险判断规则，且每条风险判断规则对应至少一种风险类型，且所述风险策略中至少一个风险判断规则对应至少两种风险类型；

根据风险类型与风险判断规则的对应关系，从所述预设风险策略中，确定与所述目标交易所属的风险类型相对应的风险判断规则；

根据所确定的风险判断规则，对所述目标交易进行风险检测。