CN110046997A - 一种交易风险评估方法、装置和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例公开了一种交易风险评估方法、装置和电子设备，该方法包括：获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，风险策略配置有用于评估交易事件的交易风险的至少一个风险模块、至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个风险模块对应于交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；基于相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在风险特征值组合中的取值，确定交易事件在至少一个风险模块中的风险评分；基于交易事件在至少一个风险模块中的风险评分，以及相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定交易事件的交易风险评估结果。
Description
技术领域
本说明书涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种交易风险评估方法、装置和电子设备。
背景技术
随着电子商务技术的飞速发展，用户(需求方)与商户(供给方)之间的交易形式愈发丰富多彩，例如，从现金交易、刷卡交易，发展至今天的手机、电脑、线上、线下等多渠道多场景的电子交易模式。然而，面对众多可选择的交易方式，资金安全也不可避免地受到了更加严峻的挑战。
在传统的交易风险防控系统中，主要针对用户与商户之间的交易部署相应风险检测模型或策略来防控风险交易。但是，这类风险检测模型一般只针对某一类型的交易风险进行评估，无法针对复杂多变的其它类型的交易风险进行有效评估，由此，导致交易风险评估的灵活性较差，交易风险评估准确率较低。
发明内容
本说明书实施例的目的是提供一种交易风险评估方法、装置和电子设备，用以有效提升交易风险评估的灵活性以及准确率。
为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
第一方面，提出了一种交易风险评估方法，包括：
获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
第二方面，提出了一种交易风险评估装置，包括：
获取模块，获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
第一确定模块，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
第二确定模块，基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
第三确定模块，基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
第三方面，提出了一种电子设备，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，不需要为每个交易类型部署相应的交易风险评估模型，可以根据交易事件对应的交易场景选择相匹配的风险策略，并基于风险策略对应的风险模块以及逻辑运算规则，确定该交易事件的交易风险评估结果。其中不同交易场景匹配不同的风险策略，每个风险策略配置至少一个风险模块，且风险模块均可以根据本模块配置的风险特征变量的风险评估模型输出相应的风险评分。从而，可以提升交易事件的交易风险评估精准度，且可以针对多种不同类型的交易事件进行交易风险评估，灵活度高。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本说明书的一个实施例提供的交易风险评估方法的步骤示意图。
图2a和图2b是本说明书的一个实施例提供的风险模块划分以及风险策略创建的流程示意图。
图3是本说明书的再一个实施例提供的交易风险评估方法的步骤示意图。
图4是本说明书的一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
图5是本说明书的一个实施例提供的交易风险评估装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
需要说明的是，在本说明书实施例中所涉及的术语可以包括：
线上商户：拥有线上电子交易能力的企业或个体，即用户能够通过网站、网页实现支付；
线下商户：拥有线下支付、收单能力(通过二维码或条形码等)的企业或个体，即用户通过扫码或被扫码实现支付；
线下商户正扫交易：商户出示收款二维码，用户通过设备扫码进行支付；
线下商户反扫交易：用户出示付款二维码，商户使用扫码枪或其他扫码设备完成收款。
实施例一
参照图1所示，为本说明书实施例提供的一种交易风险评估方法的步骤示意图，该交易风险评估方法的执行主体可以是交易风险评估装置，该交易风险评估装置进一步可以是具有数据处理能力的服务器或终端设备。本说明书并不对此进行限定，其中服务器或终端设备可以是电脑、智能手机、智能穿戴设备等电子设备。
该交易风险评估方法可以包括以下步骤：
S102：获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合。
具体地，可以从当前的交易事件中获取多个风险特征变量中每个风险特征变量对应的风险特征值，得到风险特征值组合。
S104：确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量。
可选地，本说明书实施例中一种可实现的方式，所述风险策略可以通过以下方式创建，具体可以包括以下步骤：
第一步，从任一交易场景对应的历史交易事件中，获取标签标记为风险的交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合。
应理解，在本说明书实施例中，交易场景可以根据历史交易事件进行划分。具体地，可以采用无监督聚类分析，将用户与商户之间的历史交易事件，按照交易渠道、线上线下、交易扫码方式等交易特征，划分为不同类型的交易场景。例如，针对一个交易风险评估装置而言，可以配置的交易场景包括：手机端线上商户、电脑端线上商户、手机端线下商户正扫、手机端线下商户反扫等。其实，也可以采用其它聚类方案或是划分手段得到对应交易事件的多个交易场景，本说明书并不对此进行限定。
针对每个交易场景，获取对应的历史交易事件，这些历史交易事件默认标记有标签：“风险”或“无风险”。从其中一个交易场景对应的历史交易事件中，获取标签标记为“风险”的历史交易事件，并从该历史交易事件中提取出风险特征变量对应的风险特征值组合。其中，风险特征值组合中包含有多个风险特征变量中的每个风险特征变量对应的风险特征值。
第二步，基于获取的所述风险特征值组合，分别计算预先生成的多个风险模块的风险评分。
由于一个所述风险模块对应风险特征变量中的一种或多种风险特征变量，因此，可以基于获取的所述风险特征值组合中每个风险特征变量对应的风险特征值，分别计算预先生成的多个风险模块中每个风险模块的风险评分。
应理解，一个所述风险模块中还配置有用于评估所述风险模块的风险评分模型，所述风险评分模型可以是量化评分卡模型或加权平均模型；这样，在基于风险模块对历史交易事件进行初步风险评估时，针对一个风险模块，可以采用风险评分模型，对该风险模块对应的一种或多种风险特征变量的风险特征值进行处理。
以风险评分模型为量化评分卡模型为例，假设风险模块为【手机设备】模块A，该模块A对应的风险特征变量包括：风险特征变量1-风险特征变量5，那么，可以分别为每个风险特征变量赋予一定的分值，例如，风险特征变量1-风险特征变量5依次赋予：20分、18分、17分、22分、23分，总分值100。然后，从风险特征值组合中分别获取这5个风险特征变量对应的风险特征值作为实际评分，假设风险特征值1-风险特征值5分别为：20分、10分、15分、21分、20分，最后得到该【手机设备】模型A的风险评分为20+10+15+21+20＝86分。
在此不对加权平均模型举例说明，不过应当理解的是，两者模型的区别在于：量化评分卡模型中预先配置有各个风险特征变量的分值，而加权平均模型中预先配置有各个风险特征变量对应的权重。
按照上述方式，分别对预先生成的多个风险模块进行风险评分的计算。考虑到每个历史交易事件均具有各自的风险特性，因此，在得到的多个风险模块的风险评分中，可能存在风险评分为0分的风险模块。
第三步，从所述多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块，并配置与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述交易场景相匹配的风险策略。
可选地，在本说明书实施例中，所述风险评估需求条件与所述交易场景对应的交易事件的风险类型和/或所述多个风险模块的风险评分相关。因此，该风险评估需求条件的设置相对而言比较灵活，可以根据用户的评估需求，默认设置或动态调整风险评估需求条件。例如，所述风险评估需求条件可以设置为：风险模块的风险评分高于80分；或者，风险模块的风险评分高于50，且风险评分高于50的风险模块中至少有两个风险模块的风险评分高于80。
具体实现时，可以基于为相应交易场景预设的风险评估需求条件，从所述多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块，并为所述至少一个风险模块配置对应的逻辑运算规则，从而，基于所述至少一个风险模块以及与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述交易场景相匹配的风险策略。
其实，在本说明书实施例中，为所述至少一个风险模块配置的逻辑运算规则可以不只一个，当所述交易场景对应的交易事件的风险类型较多时，可以考虑为筛选出的所述至少一个风险模块配置多个逻辑运算规则，即针对所属同一交易场景但属于不同风险类型的交易事件，分别配置不同的逻辑运算规则，这样，可以基于不同逻辑运算规则对所述至少一个风险模块进行不同方式的组合，创建得到与所述交易场景相匹配的多个风险策略，每个风险策略对应所述交易场景中不同风险类型。
应理解，当交易场景的划分并不细化时，某一交易场景中可能对应多种风险类型的交易事件，此时，可以为相应交易场景下的风险类型预设风险评估需求条件，并从所述多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块，为所述至少一个风险模块配置对应的逻辑运算规则，从而，基于所述至少一个风险模块以及与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述交易场景下的风险类型相匹配的风险策略。
由上述方案可知，本说明书实施例中，风险策略的创建比较灵活，可以根据预设的风险评估需求条件，从预先生成的多个风险模块中直接筛选出满足风险评估需求条件的至少一个风险模块，并配置相应的逻辑运算规则，从而，创建与交易场景相匹配的一个或多个风险策略。该创建过程的实现较为灵活，且几乎可以覆盖大多数的交易事件。
可选地，在本说明书实施例中，所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，至少包括以下之一或组合：
所述至少一个风险模块之间的与、或、非逻辑运算中的一种或多种组合，以及所述至少一个风险模块对应的风险评估贡献因子。
其中，该风险策略可以是由交易风险评估装置创建，但也不排除采用其它装置创建之后，转发给所述交易风险评估装置。
需要说明的是，在上述创建风险策略时，所基于的交易场景下的交易事件是可以作为样本数据的历史交易事件，而且，在计算各个风险模块的风险评分时，是基于标签标记为“风险”的历史交易事件的风险特征变量对应的风险特征值进行评估的。
可选地，本说明书实施例中，所述多个风险模块通过以下方式生成，具体可以包括如下步骤：
第一步，获取历史交易事件的风险特征变量。
一种可实现的方式，该第一步在获取历史交易事件的风险特征变量时，可具体包括：
基于Java的模板引擎，从历史交易事件中提取表征交易风险特征的风险特征变量。例如，通过velocity从历史交易事件中提取风险特征变量。其中，velocity是一种基于Java的模板引擎，使用该velocity可以获取数据并加以处理，最后显示出数据。这里，velocity可以视为一种可以存、取数据的装置，例如，可以将所需的交易信息、操作信息、用户信息存贮在数据库中；并通过函数实现调用(例如取当笔交易情况、取用户当前信息、累计历史30天交易、计数过去30天内操作地点)。
第二步，基于所述风险特征变量之间的相关性，生成用于评估交易事件的交易风险的多个风险模块，其中，一个所述风险模块对应所述风险特征变量中的一种或多种风险特征变量。
一种可实现的方式，该第二步在基于所述风险特征变量之间的相关性，生成用于评估交易事件的交易风险的多个风险模块时，可以具体包括：
采用皮尔逊相关系数，将具有相关性的风险特征变量划分为同类；
在划分得到多个不同的风险类型后，为多个不同的所述风险类型分别配置相应的风险模块；其中，任一风险模块对应的风险特征变量与其它风险模块对应的风险特征变量不重合。
从而，采用皮尔逊相关系数对风险特征变量进行相关性处理，可以有效提升模块划分的准确性以及模块内部风险特征变量的相关性。
S106：基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分。
可选地，在本说明书实施例中，一个所述风险模块中配置有用于评估所述风险模块的风险评分模型；所述风险评分模型至少包括：量化评分卡模型或加权平均模型。
相应地，S106在基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分时，可以执行为：
将所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，分别输入相应风险模块对应的风险评分模型，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分。
具体的风险评分模型的描述以及基于风险评分模型确定风险评分的应用，可参照S102中第二步的介绍，在此不做赘述。
S108：基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
具体地，在确定了交易事件在相匹配的风险策略对应的这些风险模块中的风险评分，以及这些风险模块对应的逻辑运算规则，可以将各个风险模块中的风险评分分别代入该逻辑运算规则确定的逻辑运算中，确定出该交易事件的交易风险评估结果。应理解，该交易风险评估结果可以是具体的交易风险评分值，例如，该交易风险评分值若大于风险策略中标准值，则进一步确定该交易风险评估结果为有风险，若不大于风险策略中标准值，则确定该交易风险评估结果为无风险。其实，该交易风险评估结果也可以直接根据逻辑运算确定是否有风险，例如，风险策略对应的三个风险模块中，有两个风险模块的风险评分大于60，即可确定交易风险评估结果为有风险，反之，则确定交易风险评估结果为无风险。
应理解，考虑到在实际的交易过程中，产生的交易事件较多，有的可能具有先后顺序，有的可能同时产生，因此，在本说明书实施例的方案可以针对一个交易事件进行交易风险评估，也可以同时针对多个交易事件并行进行交易风险评估，本说明书并不对此进行限定。
可选地，在本说明书实施例中，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，包括：
判断所述交易事件的交易场景是否属于新的交易场景；
如果属于，则从预先生成的多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块；以及，
配置与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述新的交易场景相匹配的风险策略；
如果不属于，则从已创建的风险策略中，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略。
通过本说明书上述技术方案，获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分。然后，基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。这样，不需要为每个风险类型部署相应的交易风险评估模型，可以根据交易事件对应的交易场景选择相匹配的风险策略，并基于风险策略对应的风险模块以及逻辑运算规则，确定该交易事件的交易风险评估结果。其中不同交易场景匹配不同的风险策略，每个风险策略配置至少一个风险模块，且风险模块均可以根据本模块配置的风险特征变量的风险评估模型输出相应的风险评分。从而，可以提升交易事件的交易风险评估精准度，且可以针对多种不同类型的交易事件进行交易风险评估，灵活度高。
下面通过具体的实例对本说明书所涉及的交易风险评估方案进行详述。
在本说明书实施例的整个交易风险评估方案中，可以包括以下过程：风险模块划分过程、风险策略创建过程、风险评估过程。而其中的风险模块划分过程以及风险策略创建过程并不是本说明书实施例中所必须的过程，可以是在风险评估过程之前创建的，以下实例仅为说明并不对本说明书的交易风险评估方案进行限定。
--风险模块划分过程
首先，从历史交易事件中，提取多个风险特征变量，例如，设备品牌型号、出厂时间、使用浏览器类型、交易时wifi名称、网关MAC信息等，应理解，一个历史交易事件可以包含多个风险特征变量中的部分或全部。
然后，针对提取出的多个风险特征变量，可以采用皮尔逊相关系数，将相关性满足一定阈值的风险特征变量划分在一起，从而得到多个风险特征变量集合，每个风险特征变量集合可以设置一个相应的风险模块，具体参照图2a所示，可以得到8个风险模块，分别为【手机设备】模块A、【PC设备】模块B、【双方关系】模块C、【操作环境】模块D、【交易突变】模块E、【行为异动】模块F、【身份不符】模块G、【商户特征】模块H。其中：
【手机设备】模块A对应的风险特征变量至少包括以下之一或组合：设备品牌型号、出厂时间、系统版本、是否越狱、手机首次使用时间、账户过去30天内使用过的手机个数。
【PC设备】模块B对应的风险特征变量可以至少包括以下之一或组合：使用浏览器类型、是否远程控制操作、公共pc设备或私有pc设备、历史问题设备名单。
【双方关系】模块C对应的风险特征变量可以至少包括以下之一或组合：
用户与商户间有无购买历史、用户与商户(中小商户)是否有转账、红包等私人交易历史、用户与商户间二度关系(用户的好友与商户有交易)。
【操作环境】模块D对应的风险特征变量可以至少包括以下之一或组合：
交易时wifi名称(判断是否用户常用wifi)、交易时设备GPS开关，如开启GPS定位是否常去、交易使用IP地址、网关MAC信息、交易时用户静止/移动。
【交易突变】模块E对应的风险特征变量可以至少包括以下之一或组合：
同一商品更换交易商户、同一商户交易金额突增、交易频次异常升高。
【行为异动】模块F对应的风险特征变量可以至少包括以下之一或组合：
用户操作时间突变(例如中老年人凌晨3点进行交易则异常)、短时高频操作交易(疑似机器行为)、尝试短信验证码验证失败、尝试刷脸验证失败、付款方式异常变更(余额支付突变为信用卡支付)。
【身份不符】模块G对应的风险特征变量可以至少包括以下之一或组合：
交易商品类目不符(例如中老年人与Q币充值)、交易金额超出支付能力、交易渠道不符(例如22岁以下学生使用信用卡支付)。
【商户特征】模块H对应的风险特征变量可以至少包括以下之一或组合：
商户收到各类投诉量(欺诈投诉、赌博投诉等)、商户注册时间、注册地、商户类型与售卖商品是否符合。
应理解，在划分风险模块时，是基于历史交易事件提取的已有的风险特征变量进行划分的，一般情况下，历史交易事件的覆盖交易场景较为全面，几乎可以提取出大部分常用的风险特征变量，但是，也有特殊的情况存在，即在对交易事件进行交易风险评估时，其所涉及的交易场景以及风险类型是新的，这样，就需要从该交易事件中提取新的风险特征变量，来创建新的风险模块对应新的交易场景以及新的风险策略。
其实，上述风险模块仅是举例，其个数以及名称并不限于此，可以根据用户需求灵活删减、增加或是更新。
--风险策略创建过程
首先，可以根据历史交易事件，划分得到多个交易场景，参照图2b所示，这里可以根据商户与用户之间产生的交易事件的交易方式，划分为4大交易场景，例如线上商户(手机)、线上商户(电脑)、线下商户正扫(手机)、线下商户反扫(手机)。
其次，从任一交易场景对应的历史交易事件中，获取标签标记为风险的交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合。
然后，基于获取的所述风险特征值组合，分别计算预先生成的多个风险模块的风险评分。
例如，从线上商户这一交易场景中获取标记为风险的交易事件，所对应的风险特征变量的风险特征值。之后，将该交易事件的风险特征值，分别代入8个风险模块中，分别计算每个风险模块的风险评分。
最后，从所述多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块，并配置与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述交易场景相匹配的风险策略。
在这里，可以将风险评估需求条件设置为，风险评分高于80分，例如，针对线上商户(手机)这一交易场景下的风险策略1，可以从8个风险模块中选择风险评分高于80分的模块A、模块B、模块C和模块F。这4个风险模块的组合方式可以依据逻辑运算规则来设置，创建得到的风险策略1例如，可以分别为模块A、模块B、模块C和模块F设置权重：20％、50％、10％、20％，并在组合分值高与80分时，确定有风险。或者，也可以设置“与”“或”逻辑运算：模块A高于80分，且模块B高于60分，且模块C高于40分，且模块F不低于30分时，确定有风险。
同理，线上商户(电脑)这一交易场景下的风险策略2，可以是模块A、模块E和模块F的组合，以及配置相应的逻辑运算规则。线下商户正扫(手机)这一交易场景下的风险策略3，可以是模块A、模块B、模块G和模块H的组合，以及配置相应的逻辑运算规则。线下商户反扫(手机)这一交易场景下的风险策略4，可以是模块B、模块D和模块E的组合，以及配置相应的逻辑运算规则。
--风险评估过程
具体地，可以参照图3所示，当对交易事件进行交易风险评估时，可以包括以下步骤：
S302：获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合。
S304：判断所述交易事件的交易场景是否属于新的交易场景，如果属于，则执行S306，否则，执行S308。
S306：从预先生成的多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块，以及，配置与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述新的交易场景相匹配的风险策略。
S308：从已创建的风险策略中，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略。
S310：基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分。
S312：基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
由此，针对已有交易场景对应的交易事件，可以快速准确的确定相匹配的风险策略，并基于该风险策略对应的风险模块以及逻辑运算规则进行风险评估。同时，也可针对新的交易场景对应的交易事件，基于已有的风险模块，创建相匹配的风险策略，并基于该风险策略对新的交易场景下的交易事件进行风险评估，灵活性较高。
实施例二
图4是本说明书的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图4，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成共享资源访问控制装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
上述如本说明书图1、图3所示实施例揭示的交易风险评估装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
该电子设备还可执行图1的方法，并实现交易风险评估装置在图1、图3所示实施例的功能，本说明书实施例在此不再赘述。
当然，除了软件实现方式之外，本说明书实施例的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。
通过本说明书技术方案，不需要为每个风险类型部署相应的交易风险评估模型，可以根据交易事件对应的交易场景选择相匹配的风险策略，并基于风险策略对应的风险模块以及逻辑运算规则，确定该交易事件的交易风险评估结果。其中不同交易场景匹配不同的风险策略，每个风险策略配置至少一个风险模块，且风险模块均可以根据本模块配置的风险特征变量的风险评估模型输出相应的风险评分。从而，可以提升交易事件的交易风险评估精准度，且可以针对多种不同类型的交易事件进行交易风险评估，灵活度高。
实施例三
本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图1所示实施例的方法，并具体用于执行以下方法：
获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
通过本说明书技术方案，不需要为每个交风险类型部署相应的交易风险评估模型，可以根据交易事件对应的交易场景选择相匹配的风险策略，并基于风险策略对应的风险模块以及逻辑运算规则，确定该交易事件的交易风险评估结果。其中不同交易场景匹配不同的风险策略，每个风险策略配置至少一个风险模块，且风险模块均可以根据本模块配置的风险特征变量的风险评估模型输出相应的风险评分。从而，可以提升交易事件的交易风险评估精准度，且可以针对多种不同类型的交易事件进行交易风险评估，灵活度高。
实施例四
图5为本说明书的一个实施例提供的交易风险评估装置500的结构示意图。请参考图5，在一种软件实施方式中，交易风险评估装置500可包括：
获取模块502，获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
第一确定模块504，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
第二确定模块506，基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
第三确定模块508，基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
通过本说明书技术方案，不需要为每个风险类型部署相应的交易风险评估模型，可以根据交易事件对应的交易场景选择相匹配的风险策略，并基于风险策略对应的风险模块以及逻辑运算规则，确定该交易事件的交易风险评估结果。其中不同交易场景匹配不同的风险策略，每个风险策略配置至少一个风险模块，且风险模块均可以根据本模块配置的风险特征变量的风险评估模型输出相应的风险评分。从而，可以提升交易事件的交易风险评估精准度，且可以针对多种不同类型的交易事件进行交易风险评估，灵活度高。
可选地，作为一个实施例，所述风险策略通过以下方式创建：
从任一交易场景对应的历史交易事件中，获取标签标记为风险的交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
基于获取的所述风险特征值组合，分别计算预先生成的多个风险模块的风险评分；
从所述多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块，并配置与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述交易场景相匹配的风险策略。
可选地，在本说明书实施例的一种具体实现方式中，所述多个风险模块通过以下方式生成：
获取历史交易事件的风险特征变量；
基于所述风险特征变量之间的相关性，生成用于评估交易事件的交易风险的多个风险模块，其中，一个所述风险模块对应所述风险特征变量中的一种或多种风险特征变量。
可选地，在本说明书实施例的再一种具体实现方式中，获取历史交易事件的风险特征变量，包括：
基于Java的模板引擎，从历史交易事件中提取表征交易风险特征的风险特征变量。
可选地，在本说明书实施例的一种具体实现方式中，基于所述风险特征变量之间的相关性，生成用于评估交易事件的交易风险的多个风险模块，包括：
采用皮尔逊相关系数，将具有相关性的风险特征变量划分为同类；
在划分得到多个不同的风险类型后，为多个不同的所述风险类型分别配置相应的风险模块；其中，任一风险模块对应的风险特征变量与其它风险模块对应的风险特征变量不重合。
可选地，在本说明书实施例的一种具体实现方式中，所述第一确定模块504在确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略时，可以具体用于：
判断所述交易事件的交易场景是否属于新的交易场景；
如果属于，则从预先生成的多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块；以及，
配置与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述新的交易场景相匹配的风险策略；
如果不属于，则从已创建的风险策略中，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略。
可选地，在本说明书实施例的一种具体实现方式中，所述风险评估需求条件与以下之一或组合相关：
所述交易场景对应的交易事件的风险类型、所述多个风险模块的风险评分。
可选地，在本说明书实施例的一种具体实现方式中，所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，至少包括以下之一或组合：
所述至少一个风险模块之间的与、或、非逻辑运算中的一种或多种组合，以及所述至少一个风险模块对应的风险评估贡献因子。
应理解，本说明书实施例的交易风险评估装置还可执行图1-图3中交易风险评估装置(或设备)执行的方法，并实现交易风险评估装置(或设备)在图1-图3所示实施例的功能，在此不再赘述。
总之，以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并非用于限定本说明书的保护范围。凡在本说明书的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的保护范围之内。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
Claims (13)
1.一种交易风险评估方法，包括：
获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
2.如权利要求1所述的方法，所述风险策略通过以下方式创建：
从任一交易场景对应的历史交易事件中，获取标签标记为风险的交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
基于获取的所述风险特征值组合，分别计算预先生成的多个风险模块的风险评分；
从所述多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块，并配置与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述交易场景相匹配的风险策略。
3.如权利要求2所述的方法，所述多个风险模块通过以下方式生成：
获取历史交易事件的风险特征变量；
基于所述风险特征变量之间的相关性，生成用于评估交易事件的交易风险的多个风险模块，其中，一个所述风险模块对应所述风险特征变量中的一种或多种风险特征变量。
4.如权利要求3所述的方法，获取历史交易事件的风险特征变量，包括：
基于Java的模板引擎，从历史交易事件中提取表征交易风险特征的风险特征变量。
5.如权利要求3或4所述的方法，基于所述风险特征变量之间的相关性，生成用于评估交易事件的交易风险的多个风险模块，包括：
采用皮尔逊相关系数，将具有相关性的风险特征变量划分为同类；
在划分得到多个不同的风险类型后，为多个不同的所述风险类型分别配置相应的风险模块；其中，任一风险模块对应的风险特征变量与其它风险模块对应的风险特征变量不重合。
6.如权利要求1所述的方法，一个所述风险模块中配置有用于评估所述风险模块的风险评分模型；
基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，包括：
将所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，分别输入相应风险模块对应的风险评分模型，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分。
7.如权利要求6所述的方法，所述风险评分模型至少包括：量化评分卡模型或加权平均模型。
8.如权利要求2所述的方法，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，包括：
判断所述交易事件的交易场景是否属于新的交易场景；
如果属于，则从预先生成的多个风险模块中筛选满足风险评估需求条件的至少一个风险模块；以及，
配置与所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，创建得到与所述新的交易场景相匹配的风险策略；
如果不属于，则从已创建的风险策略中，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略。
9.如权利要求2或8所述的方法，所述风险评估需求条件与以下之一或组合相关：
所述交易场景对应的交易事件的风险类型、所述多个风险模块的风险评分。
10.如权利要求1所述的方法，所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，至少包括以下之一或组合：
所述至少一个风险模块之间的与、或、非逻辑运算中的一种或多种组合，以及所述至少一个风险模块对应的风险评估贡献因子。
11.一种交易风险评估装置，包括：
获取模块，获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
第一确定模块，确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
第二确定模块，基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
第三确定模块，基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
12.一种电子设备，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
基于所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的风险特征变量在所述风险特征值组合中的取值，确定所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分；
基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
13.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
获取交易事件的风险特征变量对应的风险特征值组合；
确定与所述交易事件的交易场景相匹配的风险策略，其中，所述风险策略配置有用于评估所述交易事件的交易风险的至少一个风险模块，以及所述至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，一个所述风险模块对应于所述交易事件的风险特征变量中的一种或多种风险特征变量；
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基于所述交易事件在所述至少一个风险模块中的风险评分，以及所述相匹配的风险策略中的至少一个风险模块对应的逻辑运算规则，确定所述交易事件的交易风险评估结果。
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Application publication date: 20190723 |
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