CN111324867A - 一种疑似风险交易确定方法、装置及设备 - Google Patents

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Abstract

本说明书实施例提供一种疑似风险交易确定方法、装置及设备。方案包括：获取待识别的账户支出交易的第一交易时间，确定该账户在第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；判断历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额；当历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所有历史有效收入交易的第二交易时间；根据待识别交易的交易金额、历史有效收入交易的交易金额之和、第一交易时间以及第二交易时间，可以确定待识别交易的账面资金停留时长指数；根据该账面资金停留时长指数判断待识别交易是否为疑似风险交易。

Description

一种疑似风险交易确定方法、装置及设备
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种疑似风险交易确定方法、装置及设备。
背景技术
洗钱是指犯罪分子通过一系列金融帐户转移非法资金，以便掩盖资金的来源、拥有者的身份，或是使用资金的最终目的。犯罪分子为逃避公检法机关的稽核追查，会将其违法收入的资金实现快速转移和隐匿，通过洗钱产业链帮助非法资金所得实现快速转移。
对于某一个拥有大量账户的洗钱专业团伙来说，多账户之间的资金快进快出是一个较为常见的特点。通常表现为一个账号在收到大额资金之后的短时间内利用转账、交易、红包、提现等手段，将资金转到下一个账号。在洗钱产业中，通常使用多个账号，连续进行以上行为，形成资金转移链，完成大量资金的快速转移。因此，识别疑似风险的交易，对其进行管控是亟待解决的问题。
因此，需要提供一种可靠的疑似风险交易的确定方案。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供了一种疑似风险交易确定方法、装置及设备，用于针对每笔交易进行疑似风险交易的识别。
为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定方法，包括：
获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定装置，包括：
第一交易时间获取模块，用于获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
历史有效收入交易确定模块，用于确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
第一判断模块，用于判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
第二交易时间获取模块，用于当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
账面资金停留时长指数确定模块，用于根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
疑似风险交易判断模块，用于根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
本说明书实施例提供的一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现一种疑似风险交易确定方法。
本说明书一个实施例实现了能够达到以下有益效果：获取待识别交易的第一交易时间，并确定账户在第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；判断历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，若是，则获取历史有效收入交易的第二交易时间；根据待识别交易的交易金额、历史有效收入交易的交易金额之和、第一交易时间以及第二交易时间，确定待识别交易的账面资金停留时长指数；根据账面资金停留时长指数判断待识别交易是否为疑似风险交易；通过计算待识别交易的账面资金停留时长指数，可以针对每笔交易进行疑似风险交易识别，保证交易识别的及时性，在实时对抗过程中对风险交易进行更精准的识别。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本说明书一个或多个实施例的进一步理解，构成本说明书一个或多个实施例的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书一个或多个实施例，并不构成对本说明书一个或多个实施例的不当限定。在附图中：
图1为本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定方法的流程示意图；
图2为本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定方法中计算账面资金停留时长指数的方法流程示意图；
图3为本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定方法中计算账面资金停留时长指数的应用示意图；
图4为本说明书实施例提供的对应于图1的一种疑似风险交易确定装置的结构示意图；
图5为本说明书实施例提供的对应于图1的一种疑似风险交易确定设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
在风险交易的识别中，为了更加精确地识别出风险交易，一般会从风险交易的特点上进行着手，比如：洗钱交易存在资金快速转移的行为特点，即“快进快出”，通常表现为一个账号在收到大额资金之后，在短时间内利用转账、交易、红包、提现等手段，将资金转移到下一个账号。在洗钱产业中，通常使用多个账号，连续进行以上行为，形成资金转移链，完成大量资金的快速转移。
为了识别出账户中的交易是否存在“快进快出”的特点，通常会离线统计某一账户在一段时间内的资金流入总额和资金流出总额，通过比较资金流入的金额与流出的金额，或者通过计算某一账户在一段时间内的平均余额水平来判断账户是否存在快进快出的特点，或者统计某账户在一段时间内的平均余额水平，以此来确定是否是疑似风险交易。但是，上述方法仅针对账户进行统计，需要根据账户对应的历史交易行为去判断是否是洗钱账户，无法具体判断某笔交易。另外，统计的时间周期不宜选择，易造成统计时间周期过长，无法保证识别的及时性。
针对上述问题，本说明书实施例提供了一种能够针对每笔交易进行疑似风险交易的识别方法。
以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
图1为本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定方法的流程示意图。从程序角度而言，流程的执行主体可以为搭载于应用服务器的程序或应用客户端。
如图1所示，该流程可以包括以下步骤：
步骤102：获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易。
需要说明的是，此处提到的待识别交易可以表示的是支出交易，在识别风险交易时，一般是对账户的支出交易进行识别，比如：在实时识别洗钱行为时，可以通过判断账户的支出交易是否合理。
第一交易时间可以表示的是待识别交易发生的时间。比如：在2020年1月1日上午8:30系统收到一笔支出10000元的支出请求，此时，第一交易时间可以是2020年1月1日上午8:30，也可以仅表示上午8:30。
支出交易可以表示的是资金从本账户的余额转移至其他账户的行为，可以包括转账给他人，提现，消费，发红包等行为。
步骤104：确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易。
预设时间段可以根据实际的应用场景进行设定，比如：可以将待识别交易的第一交易时间前180分钟作为预设时间段，例如，待识别交易的第一交易时间为某天的上午10:00，此时，预设时间段可以是当天的上午7:00-上午10:00。
需要注意的是，由于待识别的交易为支出交易，因此，在获取预设时间段内的交易时，获取的可以是收入交易，通过比对收入交易和支出交易，来判断是否满足“快进快出”的交易行为特点。历史有效收入交易在本方案中可以指的是在待识别交易的第一交易时间之前的预设时间段内发生的、满足预设条件的收入交易。
收入交易可以表示资金从其他账户转移至本账户的行为，可以包括充值，收单，收到他人转账，收红包等行为。
步骤106：判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果。
在识别待识别交易是否为疑似风险交易时，可以通过识别待识别交易是否满足“快进快出”的特点。具体在判断时，可以通过判断历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额。需要说明的是，由于资金在金融体系中流转过程中会产生大小不一的手续费，可能导致总收入金额与总支出金额不等，因此，这里的目标金额可以是小于待识别交易的交易金额，且满足预设条件的目标金额，预设条件可以根据实际应用场景进行设定。比如：可以将待识别交易的交易金额的90％作为目标金额，可以将少于待识别交易的交易金额200元的金额作为目标金额，也可以将待识别交易的交易金额与转账手续费的金额差值作为目标金额。当然，也可以是人为设定的具体金额数值，比如10000元。
步骤108：当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间。
当历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，可以获取所有历史有效收入交易对应的第二交易时间。
步骤110：根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数。
账面资金停留时长指数可以表示待识别交易从进入账户到支出，在该账户上的平均停留时长。
在确定历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额之后，可以根据待识别交易的交易金额、历史有效收入交易的交易金额之和、第一交易时间以及第二交易时间，来确定待识别交易的账面资金停留时长指数。
步骤112：根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
在实际应用中，账面资金停留时长指数与待识别交易为疑似风险交易的可能性成反比，通常情况下，账面资金停留时长指数越小，可以表示待识别交易从进入账户到支出，在该账户上的平均停留时长越短，快进快出的程度越高，为疑似风险交易的可能性越大。因此，可以通过账面资金停留时长指数判断待识别交易是否为疑似风险交易。
风险交易可以包括洗钱交易、诈骗交易、赌博交易等等。
图1中的方法，获取待识别交易的第一交易时间，并确定账户在第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；判断历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，若是，则获取历史有效收入交易的第二交易时间；根据待识别交易的交易金额、历史有效收入交易的交易金额之和、第一交易时间以及第二交易时间，确定待识别交易的账面资金停留时长指数；根据账面资金停留时长指数判断待识别交易是否为疑似风险交易；通过计算待识别交易的账面资金停留时长指数，可以针对每笔交易进行疑似风险交易识别，保证交易识别的及时性，在实时对抗过程中对风险交易进行更精准的识别。
基于图1的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，下面进行说明。
在实际应用场景中，对待识别交易进行识别之前，可以先判断支出交易是否满足预设条件，只有满足预设条件的收入交易才会进行疑似风险交易的识别，以筛除一些不需要进行风险识别的交易，从而减少系统资源的浪费，减小系统的运行压力。具体地，可以采用以下方法来判断是否需要对收入交易进行识别。
方法一、通过日均收入笔数判断是否需要进行疑似风险交易识别：
所述获取待识别交易的第一交易时间之前，还可以包括：
获取待识别交易的账户的历史交易行为信息，所述历史交易行为信息包括交易时间、交易类型和交易笔数；
判断所述历史交易行为信息中的日均收入笔数是否大于或等于预设笔数，得到第二判断结果；
当所述第二判断结果表示所述历史交易行为信息中的日均收入笔数大于或等于预设笔数时，停止对所述待识别交易进行风险识别。
需要说明的是，历史交易行为信息中可以包括各笔交易的交易时间、交易金额、交易类型以及交易笔数等等。在实际应用中，很多账户组织机构或公司账户，对于某些机构来说，由于机构的权威性和安全性，应用程序内部的风控系统并不需要对其进行风险识别，比如：银行。银行的交易安全性有银行内部的风险管理系统进行监控，不需要应用程序内部的风控系统进行风险识别，并且，由于银行每天的收入笔数量巨大，如果应用程序的风控系统对其进行识别，将会产生巨大的运行压力，甚至无法支持大量的交易识别任务。另一方面，风险交易的基本特征一般是单笔交易、大额交易且笔数较少，因此，在本方案提供的方法中，可以将交易量很大的账户进行排除，只要是该账户对应的交易均不需要进行风险识别。比如：可以排除掉日均收入笔数>＝800的账户，比如：各个银行、各大通信集团公司等。
在具体实现时，可以从获取的待识别的账户的历史行为信息中，针对日均收入笔数大于或等于预设笔数的账户，停止对其相应的交易进行风险识别。
方法二、通过日交易金额判断是否需要进行疑似风险交易识别：
所述获取待识别交易的第一交易时间之前，还可以包括：
获取待识别交易的账户的历史交易行为信息，所述历史交易行为信息包括交易时间、交易类型和交易笔数；
判断所述历史交易行为信息中的日交易金额是否小于第一预设金额，得到第三判断结果；
当所述第三判断结果表示所述历史交易行为信息中的日交易金额小于第一预设金额时，停止对所述待识别交易进行风险识别。
需要说明的是，随着网络支付的发展，用户使用手机支付的频率大大增高，日常购物都可以使用手机支付，此时，会产生大量的小额交易，如果应用程序中的风控系统对每笔交易都进行风险识别，会增大系统的运行压力，浪费系统资源，因此，可以将小于预设金额的交易排除，
其中，预设金额可以根据实际情况进行设定，比如：可以设定小于300元的交易均不用进行风险识别。
通过上述两种筛选方式，可以减小系统的运行压力，节约系统资源，并且可以提高交易风险识别的识别效率。
本方案中，在根据待识别交易的第一交易时间获取收入交易时，可以仅获取历史交易中的历史有效收入交易即可。具体方法如下：
所述确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易之前，还可以包括：
当第二判断结果表示所述历史交易行为信息中的日均收入笔数小于预设笔数且第三判断结果表示所述历史交易行为信息中的日交易金额大于或等于第一预设金额时，将预设时间段内的所述日交易金额大于或等于第一预设金额的收入交易确定为候选交易，记入候选交易集合中。
需要说明的是，这里的候选交易可以表示的是：在预设时间段内的大于第一预设金额的收入交易。候选交易中的交易可以都是历史有效收入交易，也可能只有一部分交易属于历史有效收入交易，剩余部分属于无效交易。历史有效收入交易是从候选交易集合中进行确定的，因此，需要先确定候选交易集合，具体地，在进行候选交易集合的确定时，可以将预设时间段内的日交易金额大于或等于第一预设金额的收入交易确定为候选交易，记入候选交易集合中。
需要进行说明的是，候选交易集合中的交易可以按照交易时间与待识别交易的第一交易时间的时间差从小到大的顺序进行排序。也可以不进行排序，本方案对此不进行限定。
通过上述方法，确定候选交易集合相当于进行了筛选操作，为后续确定历史有效收入交易提供了基础，提高了交易的识别效率。
所述确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易，具体可以包括：
遍历所述候选交易集合，以所述第一交易时间为基准，按照时间差从小到大的顺序依次累加所述候选交易的交易金额，直至交易金额之和大于或等于目标金额为止，所述目标金额与所述待识别交易的交易金额的比值等于预设比例；
将累加至所述交易金额之和的交易确定为所述历史有效收入交易。
在确定了候选交易集合之后，可以遍历候选交易集合中的所有候选交易，从候选交易集合中找出满足条件的历史有效收入交易。
上述方法中提到的时间差可以指的是待识别交易的第一交易时间与候选交易集合中的各笔交易的交易时间之间的差值。
此时，如果候选交易集合中的交易都已经按照时间差从小到大的顺序进行排序，那么在累加交易金额时，可以直接按照候选交易集合中的顺序依次累加。如果候选交易集合中的交易没有按照时间差进行排序，那么，在进行金额累加时，可以以第一交易时间为基准，按照时间差从小到大的顺序依次累加候选交易的交易金额。
当累加交易金额之后，交易金额之和大于或等于目标金额时，可以认为选取有效交易的操作完成，停止累加交易金额，将进行累加的交易金额对应的交易确定为历史有效收入交易。
例如：待识别交易的第一交易时间为某天的下午13:00，预设时间段为第一交易时间的前两个小时，此时，预设时间段为当天的上午11:00-当天下午的13:00。待识别交易的识别条件是：日均收入笔数小于800笔的账户对应的交易，日交易金额大于300元的交易。候选交易可以是当天的上午11:00-当天下午的13:00这一时间段内发生的交易金额大于300元的收入交易(12:59-收入2000元、12:57-收入3000元、12:00-收入4800元、11:40-收入1000元、11:28-收入2500元、11:10-收入1200元)。假设待识别交易为某天的下午13:00支出的10000元的交易，此时，目标金额可以是：10000×90％＝9000元，此时，按照时间差从小到大的顺序累加：2000+3000+4800＝9800≥9000，此时，历史有效收入交易为：12:59-收入2000元、12:57-3000元、12:00-4800元。
在确定了历史有效收入交易之后，需要计算待识别交易的账面资金停留时长指数，具体方法如下：
所述根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数，具体可以包括：
确定所述待识别交易的交易金额以及历史有效收入交易的交易金额；
确定每笔所述历史有效收入交易的第二交易时间与所述第一交易时间的时间差；
根据所述待识别交易的交易金额、历史有效收入交易的交易金额之和以及所述第二交易时间与所述第一交易时间的时间差，计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数，所述账面资金停留时长指数用于表示所述待识别交易对应的金额在账户中的平均停留时间。
所述根据所述待识别交易的交易金额、历史有效收入交易的交易金额之和以及所述第二交易时间与所述第一交易时间的时间差，计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数，具体可以包括：
采用以下公式计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数：
F＝(∑i有效Y(i)·T(i))/(∑i有效Y(i))
其中，F表示待识别交易的账面资金停留时长指数，Y(i)表示第i笔历史有效收入交易的交易金额，T(i)表示第i笔历史有效收入交易的交易时间到所述第一交易时间之间的时间差。
账面资金停留时长指数也可以认为是交易的快进快出指数，在计算时，相当于先计算每笔交易收入到支出的时间差，如上述公式所示，针对前述的历史有效收入交易中的每一笔交易i，确定其交易金额为Y(i)，其发生时刻到支出交易时刻的时间差为T(i)，对每一笔历史有效收入交易计算Y(i)*T(i)并求和，作为分子；将每一笔历史有效收入交易金额Y(i)求和，作为分母；将比值作为账面资金停留时长指数，通常情况下，账面资金停留时长指数越小，可以表示该笔交易的账面资金停留时长指数越高，其交易为疑似风险交易的可能性就越大。
上述方法，通过计算待识别交易的账面资金停留时长指数，不受统计时间窗宽窄的干扰，可以较精确地统计出该笔交易资金流出前停留的快进快出指数，针对每笔支出交易触发启动运算，可以精确地在交易粒度上确定其是否为快进快出的交易以及快进快出的程度，可以用于在实时对抗过程中对风险交易行为进行更精准的识别。
更为具体地，根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易，具体可以包括：
判断所述账面资金停留时长指数是否小于预设阈值，得到第四判断结果；
当所述第四判断结果表示所述账面资金停留时长指数小于预设阈值时，确定所述待识别交易为疑似风险交易。所述确定所述待识别交易为疑似风险交易之后，还可以包括:
停止执行所述待识别交易的处理过程。
在计算得到账面资金停留时长指数之后，可以根据账面资金停留时长指数判断交易是否为疑似风险交易，具体地，可以设定账面资金停留时长指数对应的预设阈值，可以根据实际应用场景进行设定。当确定待识别交易为疑似风险交易之后，可以停止对待识别交易进行转账操作。
上述方法在具体实现过程中，可以采用下列具体实施步骤进行实现：
图2为本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定方法中计算账面资金停留时长指数的方法流程示意图。如图2所示，在计算账面资金停留时长指数时，具体可以包括以下步骤：
步骤202：排除非洗钱行为。
排除一些交易行为，目的是排除非洗钱的行为带来的影响，并降低计算复杂度。例如：
1)排除掉日均收入笔数>＝800的账户。
2)仅保留300元以上的交易。
3)仅在大于5000元的支出行为发生时触发计算流程。
步骤204：当产生一笔X元的资金支出时，回溯其预设时间段内的全部大于第一预设金额的收入行为，X＞预设阈值。
比如：回溯前180分钟内所有>＝300的收入行为。
步骤206：判断预设时间段内是否存在大于第一预设金额的收入交易。
步骤208：若否，结束流程，确定该笔支出交易X是否为快进快出交易。
步骤210：若是，将这些大于第一预设金额的收入交易按照时间由近及远排序，得到收入金额的集合Y。
步骤212：按照交易时间由近及远依次遍历集合Y，并将交易金额累加求和，得到求和结果S，并标记累加求和的i笔交易为有效。
步骤214：计算这i笔收入交易中每笔收入交易与支出交易X的交易时间差Ti。
步骤216：判断遍历集合Y之后的求和结果S是否大于或等于目标金额，比如：S≥90％*X。
步骤218：若是，则判断该笔支出交易X为快进快出交易，并计算该笔支出交易X的快进快出指数。
步骤220：若否，结束流程，该笔支出交易X是非快进快出交易。
上述方法步骤可以结合具体例子进行更好地说明：
图3为本说明书实施例提供的一种疑似风险交易确定方法中计算账面资金停留时长指数的应用示意图。
如图3所示，当发生这笔10000元的支出交易时，依次向前累计收入金额，当累计到150分钟前的这笔1000元的收入交易时，总金额累计到9500，首次超过90％*10000，则累计结束，该笔支出被定性为快进快出交易，快进快出指数的算式为：
F＝(2000*30+5000*90+1000*120+500*130+1000*150)/(1000+500+1000+5000+2000)＝88.94分钟。
可以表示该笔10000元的支出交易从进入账户到支出的平均停留时长为88.94分钟。其中，进行累加求和的收入交易标记为有效交易(前30分钟-前150分钟的交易)，剩余的为无效交易(前170分钟-前210分钟的交易)。
通过上述实施例中的方法，本方案可以实现以下技术效果：
1)该方法不受统计时间窗宽窄的干扰，可以较精确地统计出该笔交易资金流出前停留的快进快出指数。
2)针对每笔支出交易触发启动运算，可以精确地在交易粒度上得知其是否快进快出。
3)针对每笔支出计算的快进快出指数，可以指代这笔资金在其账户停留的平均时长，可以更加形象地刻画风险交易的行为特征。
4)能够刻画出哪些账户在做资金快进快出，更精确更及时地量化每笔交易资金在账户间快进快出的程度，建立特征，进一步更精确地刻画哪笔交易更严重，更接近于洗钱行为，从而建立更有效的反洗钱识别模型，用于在实时对抗过程中对洗钱行为进行更精准的识别。
5)对原始交易数据进行筛选，能够更好地控制运算复杂度，可以运用于巨型的金融服务系统中。
6)在离线分析环境和实时对抗过程中，都可以实现相同的技术目的，使得离线仿真可以高保真地复现线上的效果。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的装置。图4为本说明书实施例提供的对应于图1的一种疑似风险交易确定装置的结构示意图。如图4所示，该装置可以包括：
第一交易时间获取模块402，用于获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
历史有效收入交易确定模块404，用于确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
第一判断模块406，用于判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
第二交易时间获取模块408，用于当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
账面资金停留时长指数确定模块410，用于根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
疑似风险交易判断模块412，用于根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
可选的，所述装置，还可以包括：
历史交易行为信息获取模块，用于获取待识别交易的账户的历史交易行为信息，所述历史交易行为信息包括交易时间、交易类型和交易笔数；
第二判断模块，用于判断所述历史交易行为信息中的日均收入笔数是否大于或等于预设笔数，得到第二判断结果；
第一筛选模块，用于当所述第二判断结果表示所述历史交易行为信息中的日均收入笔数大于或等于预设笔数时，停止对所述待识别交易进行风险识别。
可选的，所述装置，还可以包括：
历史交易行为信息获取模块，用于获取待识别交易的账户的历史交易行为信息，所述历史交易行为信息包括交易时间、交易类型和交易笔数；
第三判断模块，用于判断所述历史交易行为信息中的日交易金额是否小于第一预设金额，得到第三判断结果；
第二筛选模块，用于当所述第三判断结果表示所述历史交易行为信息中的日交易金额小于第一预设金额时，停止对所述待识别交易进行风险识别。
可选的，所述装置，还可以包括：
候选交易确定模块，用于当第二判断结果表示所述历史交易行为信息中的日均收入笔数小于预设笔数且第三判断结果表示所述历史交易行为信息中的日交易金额大于或等于第一预设金额时，将预设时间段内的所述日交易金额大于或等于第一预设金额的收入交易确定为候选交易，记入候选交易集合中。
可选的，所述历史有效收入交易确定模块404，具体可以包括：
金额累加单元，用于遍历所述候选交易集合，以所述第一交易时间为基准，按照时间差从小到大的顺序依次累加所述候选交易的交易金额，直至交易金额之和大于或等于目标金额为止，所述目标金额与所述待识别交易的交易金额的比值等于预设比例；
历史有效收入交易确定单元，用于将累加至所述交易金额之和的交易确定为所述历史有效收入交易。
可选的，所述账面资金停留时长指数确定模块410，具体可以包括：
交易金额确定单元，用于确定所述待识别交易的交易金额以及历史有效收入交易的交易金额；
时间差确定单元，用于确定每笔所述历史有效收入交易的第二交易时间与所述第一交易时间的时间差；
账面资金停留时长指数计算单元，用于根据所述待识别交易的交易金额、历史有效收入交易的交易金额之和以及所述第二交易时间与所述第一交易时间的时间差，计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数，所述账面资金停留时长指数用于表示所述待识别交易对应的金额在账户中的平均停留时间。
可选的，所述账面资金停留时长指数计算单元，具体可以用于：
采用以下公式计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数：
F＝(∑i有效Y(i)·T(i))/(∑i有效Y(i))
其中，F表示待识别交易的账面资金停留时长指数，Y(i)表示第i笔历史有效收入交易的交易金额，T(i)表示第i笔历史有效收入交易的交易时间到所述第一交易时间之间的时间差。
可选的，所述疑似风险交易判断模块412，具体可以包括：
第四判断单元，用于判断所述账面资金停留时长指数是否小于预设阈值，得到第四判断结果；
疑似风险交易确定单元，用于当所述第四判断结果表示所述账面资金停留时长指数小于预设阈值时，确定所述待识别交易为疑似风险交易。
可选的，所述装置，还可以包括:
停止执行单元，用于停止执行所述待识别交易的处理过程。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的设备。图5为本说明书实施例提供的对应于图1的一种疑似风险交易确定设备的结构示意图。如图5所示，设备500可以包括：
至少一个处理器510；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器530；其中，
所述存储器530存储有可被所述至少一个处理器510执行的指令520，所述指令被所述至少一个处理器510执行。
所述指令可以使所述至少一个处理器510能够：
获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的计算机可读介质。计算机可读介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现以下方法：
获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
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。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书一个或多个实施例是参照根据本说明书一个或多个实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
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。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
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。
以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原理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一个或多个实施例的权利要求范围之内。

Claims (17)

1.一种疑似风险交易确定方法，包括：
获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
2.如权利要求1所述的方法，所述获取待识别交易的第一交易时间之前，还包括：
获取待识别交易的账户的历史交易行为信息，所述历史交易行为信息包括交易时间、交易类型和交易笔数；
判断所述历史交易行为信息中的日均收入笔数是否大于或等于预设笔数，得到第二判断结果；
当所述第二判断结果表示所述历史交易行为信息中的日均收入笔数大于或等于预设笔数时，停止对所述待识别交易进行风险识别。
3.如权利要求1所述的方法，所述获取待识别交易的第一交易时间之前，还包括：
获取待识别交易的账户的历史交易行为信息，所述历史交易行为信息包括交易时间、交易类型和交易笔数；
判断所述历史交易行为信息中的日交易金额是否小于第一预设金额，得到第三判断结果；
当所述第三判断结果表示所述历史交易行为信息中的日交易金额小于第一预设金额时，停止对所述待识别交易进行风险识别。
4.如权利要求2或3所述的方法，所述确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易之前，还包括：
当第二判断结果表示所述历史交易行为信息中的日均收入笔数小于预设笔数且第三判断结果表示所述历史交易行为信息中的日交易金额大于或等于第一预设金额时，将预设时间段内的所述日交易金额大于或等于第一预设金额的收入交易确定为候选交易，记入候选交易集合中。
5.如权利要求4所述的方法，所述确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易，具体包括：
遍历所述候选交易集合，以所述第一交易时间为基准，按照时间差从小到大的顺序依次累加所述候选交易的交易金额，直至交易金额之和大于或等于目标金额为止，所述目标金额与所述待识别交易的交易金额的比值等于预设比例；
将累加至所述交易金额之和的交易确定为所述历史有效收入交易。
6.如权利要求1所述的方法，所述根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数，具体包括：
确定所述待识别交易的交易金额以及历史有效收入交易的交易金额；
确定每笔所述历史有效收入交易的第二交易时间与所述第一交易时间的时间差；
根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和以及所述第二交易时间与所述第一交易时间的时间差，计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数，所述账面资金停留时长指数用于表示所述待识别交易对应的金额在账户中的平均停留时间。
7.如权利要求6所述的方法，所述根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和以及所述第二交易时间与所述第一交易时间的时间差，计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数，具体包括：
采用以下公式计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数：
F＝(∑i有效Y(i)·T(i))/(∑i有效Y(i))
其中，F表示待识别交易的账面资金停留时长指数，Y(i)表示第i笔历史有效收入交易的交易金额，T(i)表示第i笔历史有效收入交易的交易时间到所述第一交易时间之间的时间差。
8.如权利要求1所述的方法，所述根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易，具体包括：
判断所述账面资金停留时长指数是否小于预设阈值，得到第四判断结果；
当所述第四判断结果表示所述账面资金停留时长指数小于预设阈值时，确定所述待识别交易为疑似风险交易。
9.如权利要求8所述的方法，所述确定所述待识别交易为疑似风险交易之后，还包括:
停止执行所述待识别交易的处理过程。
10.一种疑似风险交易确定装置，包括：
第一交易时间获取模块，用于获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
历史有效收入交易确定模块，用于确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
第一判断模块，用于判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
第二交易时间获取模块，用于当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
账面资金停留时长指数确定模块，用于根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
疑似风险交易判断模块，用于根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
11.如权利要求10所述的装置，所述装置，还包括：
历史交易行为信息获取模块，用于获取待识别交易的账户的历史交易行为信息，所述历史交易行为信息包括交易时间、交易类型和交易笔数；
第二判断模块，用于判断所述历史交易行为信息中的日均收入笔数是否大于或等于预设笔数，得到第二判断结果；
第一筛选模块，用于当所述第二判断结果表示所述历史交易行为信息中的日均收入笔数大于或等于预设笔数时，停止对所述待识别交易进行风险识别。
12.如权利要求10所述的装置，所述装置，还包括：
历史交易行为信息获取模块，用于获取待识别交易的账户的历史交易行为信息，所述历史交易行为信息包括交易时间、交易类型和交易笔数；
第三判断模块，用于判断所述历史交易行为信息中的日交易金额是否小于第一预设金额，得到第三判断结果；
第二筛选模块，用于当所述第三判断结果表示所述历史交易行为信息中的日交易金额小于第一预设金额时，停止对所述待识别交易进行风险识别。
13.如权利要求11或12所述的装置，所述装置，还包括：
候选交易确定模块，用于当第二判断结果表示所述历史交易行为信息中的日均收入笔数小于预设笔数且第三判断结果表示所述历史交易行为信息中的日交易金额大于或等于第一预设金额时，将预设时间段内的所述日交易金额大于或等于第一预设金额的收入交易确定为候选交易，记入候选交易集合中。
14.如权利要求13所述的装置，所述历史有效收入交易确定模块，具体包括：
金额累加单元，用于遍历所述候选交易集合，以所述第一交易时间为基准，按照时间差从小到大的顺序依次累加所述候选交易的交易金额，直至交易金额之和大于或等于目标金额为止，所述目标金额与所述待识别交易的交易金额的比值等于预设比例；
历史有效收入交易确定单元，用于将累加至所述交易金额之和的交易确定为所述历史有效收入交易。
15.如权利要求10所述的装置，所述账面资金停留时长指数确定模块，具体包括：
交易金额确定单元，用于确定所述待识别交易的交易金额以及历史有效收入交易的交易金额；
时间差确定单元，用于确定每笔所述历史有效收入交易的第二交易时间与所述第一交易时间的时间差；
账面资金停留时长指数计算单元，用于根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和以及所述第二交易时间与所述第一交易时间的时间差，计算所述待识别交易的账面资金停留时长指数，所述账面资金停留时长指数用于表示所述待识别交易对应的金额在账户中的平均停留时间。
16.一种疑似风险交易确定设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取待识别交易的第一交易时间，所述待识别交易为账户支出的交易；
确定所述账户在所述第一交易时间之前的预设时间段内的历史有效收入交易；
判断所述历史有效收入交易的交易金额之和是否大于或等于目标金额，得到第一判断结果；
当所述第一判断结果表示所述历史有效收入交易的交易金额之和大于或等于目标金额时，获取所述历史有效收入交易的第二交易时间；
根据所述待识别交易的交易金额、所述历史有效收入交易的交易金额之和、所述第一交易时间以及所述第二交易时间，确定所述待识别交易的账面资金停留时长指数；
根据所述账面资金停留时长指数判断所述待识别交易是否为疑似风险交易。
17.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现权利要求1至9中任一项所述的疑似风险交易确定方法。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112036895A (zh) * 2020-09-03 2020-12-04 中国银行股份有限公司 一种交易控制方法及装置、存储介质及电子设备
CN112613884A (zh) * 2020-12-08 2021-04-06 支付宝(杭州)信息技术有限公司 交易数据处理方法、装置、设备及系统
CN112651632A (zh) * 2020-12-25 2021-04-13 车主邦（北京）科技有限公司 基于营销数据的信息分析处理方法和装置
CN112785476A (zh) * 2021-02-01 2021-05-11 浙江大华系统工程有限公司 一种用户行为识别方法及装置
CN113112259A (zh) * 2021-04-20 2021-07-13 中国工商银行股份有限公司 热点交易识别方法及装置
CN113627948A (zh) * 2021-08-20 2021-11-09 上海通联金融服务有限公司 防止银行卡盗刷的方法
CN114742655A (zh) * 2022-06-13 2022-07-12 杭银消费金融股份有限公司 基于机器学习的反洗钱行为识别系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106530074A (zh) * 2016-10-25 2017-03-22 宁波银行股份有限公司 大金额出账控制方法、系统以及头寸管理信息系统
CN108921690A (zh) * 2018-07-06 2018-11-30 中国银行股份有限公司 转账交易事中风控方法及装置
CN109325763A (zh) * 2018-09-07 2019-02-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种计算机执行的交易处理方法和装置
CN109658643A (zh) * 2018-12-06 2019-04-19 中国工商银行股份有限公司 支付风险告警方法、服务器及智能pos
CN110245941A (zh) * 2019-04-25 2019-09-17 阿里巴巴集团控股有限公司 一种交易风险识别方法及装置
CN110264358A (zh) * 2019-06-13 2019-09-20 深圳前海微众银行股份有限公司 一种交易处理方法及装置
CN110400220A (zh) * 2019-07-23 2019-11-01 上海氪信信息技术有限公司 一种基于半监督图神经网络的智能可疑交易监测方法
CN110533531A (zh) * 2019-09-05 2019-12-03 中国工商银行股份有限公司 识别异常账户的方法和装置、介质和电子设备

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106530074A (zh) * 2016-10-25 2017-03-22 宁波银行股份有限公司 大金额出账控制方法、系统以及头寸管理信息系统
CN108921690A (zh) * 2018-07-06 2018-11-30 中国银行股份有限公司 转账交易事中风控方法及装置
CN109325763A (zh) * 2018-09-07 2019-02-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种计算机执行的交易处理方法和装置
CN109658643A (zh) * 2018-12-06 2019-04-19 中国工商银行股份有限公司 支付风险告警方法、服务器及智能pos
CN110245941A (zh) * 2019-04-25 2019-09-17 阿里巴巴集团控股有限公司 一种交易风险识别方法及装置
CN110264358A (zh) * 2019-06-13 2019-09-20 深圳前海微众银行股份有限公司 一种交易处理方法及装置
CN110400220A (zh) * 2019-07-23 2019-11-01 上海氪信信息技术有限公司 一种基于半监督图神经网络的智能可疑交易监测方法
CN110533531A (zh) * 2019-09-05 2019-12-03 中国工商银行股份有限公司 识别异常账户的方法和装置、介质和电子设备

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112036895A (zh) * 2020-09-03 2020-12-04 中国银行股份有限公司 一种交易控制方法及装置、存储介质及电子设备
CN112613884A (zh) * 2020-12-08 2021-04-06 支付宝(杭州)信息技术有限公司 交易数据处理方法、装置、设备及系统
CN112651632A (zh) * 2020-12-25 2021-04-13 车主邦（北京）科技有限公司 基于营销数据的信息分析处理方法和装置
CN112785476A (zh) * 2021-02-01 2021-05-11 浙江大华系统工程有限公司 一种用户行为识别方法及装置
CN112785476B (zh) * 2021-02-01 2024-05-14 浙江大华系统工程有限公司 一种用户行为识别方法及装置
CN113112259A (zh) * 2021-04-20 2021-07-13 中国工商银行股份有限公司 热点交易识别方法及装置
CN113112259B (zh) * 2021-04-20 2024-04-05 中国工商银行股份有限公司 热点交易识别方法及装置
CN113627948A (zh) * 2021-08-20 2021-11-09 上海通联金融服务有限公司 防止银行卡盗刷的方法
CN114742655A (zh) * 2022-06-13 2022-07-12 杭银消费金融股份有限公司 基于机器学习的反洗钱行为识别系统
CN114742655B (zh) * 2022-06-13 2022-09-02 杭银消费金融股份有限公司 基于机器学习的反洗钱行为识别系统

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