CN112101691A - 风险等级动态调整方法、装置及服务器 - Google Patents

风险等级动态调整方法、装置及服务器 Download PDF

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Abstract

本说明书实施例提供了一种风险等级动态调整方法，可根据风险变化实现风险等级自适应动态调节。并且，风险管控策略也会根据风险情况动态调整，提高风险管控的准确性，正常交易正常进行，不会因为不适配的风险管控而失败导致花费更多的处理时间。风险交易能得到有效管控，避免系统损失，所以，能有效提升系统的处理效率，并能对一些潜在风险进行有效防控，使得风险防控能力更为全面。

Description

风险等级动态调整方法、装置及服务器
技术领域
本说明书实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种风险等级动态调整方法、装置及服务器。
背景技术
随着互联网的快速发展，越来越多的业务可以通过网络实现，如在线支付、在线购物等互联网业务。互联网在给人们生活提供便利的同时，也带来了风险。不法人员可能会进行电子业务欺诈，造成损失。为了减少这种情况，需要对交易对象进行准确的风险管控。
发明内容
本说明书实施例提供一种风险等级动态调整方法、装置及服务器。
第一方面，本说明书实施例提供一种风险等级动态调整方法，包括：
检测属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标交易对象分块当前配置的风险等级为第一风险等级，所述第一风险等级对应第一风险管控策略，所述目标交易对象分块配置有N维分块规则，所述N维分块规则用于匹配属于该目标交易对象分块的订单，N为大于0的整数；获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常；如果是，将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至第二风险等级，以使得根据所述第二风险等级对应的第二风险管控策略对属于所述目标交易对象分块的新进订单进行风险管控，所述第二风险管控策略的管控强度大于所述第一风险管控策略的管控强度。
第二方面，本说明书实施例提供一种风险管控方法，包括：
按前述第一方面的风险等级动态调整方法将所述目标交易对象分块的风险等级调整为所述第二风险等级后，针对新进订单，提取与所述N维分块规则一一对应的N个特征；如果所述N个特征分别与对应的N维分块规则匹配，确定所述新进订单为属于目标交易对象分块的订单；按所述第二风险管控策略对所述新进订单进行风险管控。
第三方面，本说明书实施例提供一种风险等级动态调整装置，包括：
检测单元，用于检测属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标交易对象分块当前配置的风险等级为第一风险等级，所述第一风险等级对应第一风险管控策略，所述目标交易对象分块配置有N维分块规则，所述N维分块规则用于匹配属于该目标交易对象分块的订单，N为大于0的整数；判断单元，用于获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常；调整单元，用于如果所述判断单元的判断结果为是，将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至第二风险等级，以使得根据所述第二风险等级对应的第二风险管控策略对属于所述目标交易对象分块的新进订单进行风险管控，所述第二风险管控策略的管控强度大于所述第一风险管控策略的管控强度。
第四方面，本说明书实施例提供一种风险管控装置，包括：提取单元，用于按前述第三方面所述的装置将所述目标交易对象分块的风险等级调整为所述第二风险等级后，针对新进订单，提取与所述N维分块规则一一对应的N个特征；确定单元，用于如果所述N个特征分别与对应的N维分块规则匹配，确定所述新进订单为属于目标交易对象分块的订单；管控单元，用于按所述第二风险管控策略对所述新进订单进行风险管控。
第五方面，本说明书实施例提供一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述风险等级动态调整方法和所述风险管控方法的步骤。
第六方面，本说明书实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述风险等级动态调整方法和所述风险管控方法的步骤。
本说明书实施例有益效果如下：
本说明书实施例中，首先，可按N个维度将系统内的交易对象划分为交易对象分块，每个交易对象分块配置有对应的N维分块规则，目标交易对象分块当前配置的风险等级为第一风险等级，不同风险等级配置有对应的风险管控策略，第一风险等级对应第一风险管控策略。进而，在对目标交易对象分块的风险等级进行动态调整时，根据N维分块规则匹配出属于目标交易对象分块的目标历史订单。然后，获得目标历史订单对应的目标统计信息，判断目标统计信息是否异常。如果是，可根据目标统计信息，对风险等级进行调整，由第一风险等级调高至第二风险等级，进而根据第二风险等级对应的比第一风险管控策略更严格的第二风险管控策略对属于目标交易对象分块的新进订单风险进行风险管控。所以，可根据风险变化实现风险等级自适应动态调节。并且，风险管控策略也会根据风险情况动态调整，提高风险管控的准确性，正常交易正常进行，不会因为不适配的风险管控而失败导致花费更多的处理时间。风险交易能得到有效管控，避免系统损失，所以，能有效提升系统的处理效率，并能对一些潜在风险进行有效防控，使得风险防控能力更为全面。
附图说明
图1为本说明书实施例风险等级动态调整应用场景示意图；
图2为本说明书实施例第一方面风险等级动态调整方法流程图；
图3为本说明书实施例第三方面风险等级动态调整装置结构示意图；
图4为本说明书实施例第五方面服务器结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明，而不是对本说明书技术方案的限定，在不冲突的情况下，本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
请参见图1，为本说明书实施例的风险等级动态调整方法应用场景示意图。终端100位于用户侧，与网络侧的服务器200通信。用户可通过终端100中的APP或网站进行交易，会产生对应的订单。服务器200收集各个终端通过系统产生的订单，即可根据策略对各交易对象分块进行风险等级动态调整，以适配对应的风险场景。本说明书实施例可应用于风险管控的风控场景。
第一方面，本说明书实施例提供一种风险等级动态调整方法，请参考图2，包括步骤S201-S203。
S201：检测属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标交易对象分块当前配置的风险等级为第一风险等级，所述第一风险等级对应第一风险管控策略，所述目标交易对象分块配置有N维分块规则，所述N维分块规则用于匹配属于该目标交易对象分块的订单，N为大于0的整数；
S202：获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常；
S203：如果是，将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至第二风险等级，以使得根据所述第二风险等级对应的第二风险管控策略对属于所述目标交易对象分块的新进订单进行风险管控，所述第二风险管控策略的管控强度大于所述第一风险管控策略的管控强度。
具体的，在现有技术中，通常按固定的几条固化规则来对其购买对象进行风险管控，例如：针对交易金额、交易类别等特征，按固化规则来确定是否需要对该交易对象对应的购买对象进行风险管控。但是，这样的风险管控方式较为单一，无法对新的风险进行防控，风险管控不准，正常交易会耗费更多的处理时间，处理效率低下，风险交易会造成其他用户或系统损失对应的资源。
举例来说，在电子商务业务中，不同交易对象类目的交易对象风险不同，如虚拟充值、航旅机票、手机电脑、黄金首饰等类目的交易对象由于易于销赃、金额较大等原因，风险相对较高。同一交易对象类目下不同金额段交易对象风险不同，如200元的水晶首饰类交易对象，主要是玻璃首饰，风险偏低，而1000元以上的水晶首饰，则风险较高。同一交易对象类目，单次购买件数不同对应的风险也不同，如单次购买1双品牌A的鞋，风险适中，单笔购买10双品牌A的鞋，则风险较高。各业务与交易对象风险相关的维度不同，可以根据实际情况增减。
目前电子商务通常做法是通过交易对象类目、金额、交易对象名称关键字等信息对高危交易对象类目打标。例如：虚拟类目下的交易对象均为高危交易对象，或者，交易金额超过5000的交易对象为高危交易对象，或者，交易对象名称中包含“敏感词A”的交易对象为高危交易对象。该做法能够有效区分高危交易对象和非高危交易对象，进而对高危交易对象进行统一的风险管控，如：用户购买该高危交易对象时，需要进行身份验证。但由于仅根据单一方面进行划分，划分不够细致，对于新出现的风险较高交易对象类目需要人工添加调整，反应周期较长，无法应对短期内大量的攻击。比如：之前吸尘器产品一般均价200元，对应风险较低，不属于高危类目。有盗卡团伙批量购买单价为3000元某品牌吸尘器，由于吸尘器类目下的交易对象不属于高危交易对象，上述对高危交易对象类目打标的方式无法自动调节高危类目，策略端只可能通过监控或者盗卡报告才会发现这个攻击，再进行防控。导致人工成本较高且防御不及时，造成巨大损失。
通过本实施例中的方案，可以基于业务理解，按多个预设维度预先对交易对象分为较细的交易对象分块。进而可据此来进行分块划分。形式为A_B_C，A代表第一位特征的具体内容，B代表第二位特征的具体内容，C代表第二位特征的具体内容，进而，每一个交易对象分块，配置有N维分块规则，具体的，可包括交易对象类目、交易对象价格区间、交易对象购买数量区间中的任意一种或多种组合。
举例来说，多个预设维度可以设定为交易对象类目、交易对象价格、交易对象购买数量这三个维度。针对耳机类目，可据此划分为多个分块，包括：耳机_0～300_0～10、耳机_300～500_0～5、耳机_500以上_0～3等，针对吸尘器类目，可据此划分为多个分块，包括：吸尘器_0～500_0～10、吸尘器_0～500_10以上、吸尘器_1000以上_3以上等，第一项代表类目，第二项代表交易对象价格区间，第三项代表交易对象购买数量区间。
在具体实施过程中，特征维度的选择以及具体的内容可根据实际需要进行设定，不同业务场景采用维度不同，可根据实际需要增减特征维度，如：还可以添加交易时间维度，设定多个时间区间对应的时间维度特征。在此，本申请不做限制。在确定特征维度时，需要平衡系统处理的特征数据的负荷，如果设置的维度太多，划分区间太细，会导致交易对象分块划分太细，特征处理的数据量较大，如果设置的维度较少，划分区间太宽，会导致交易对象分块划分较宽，风险防控效果不好。所以，在具体实施过程中，可通过多次试验确定出防控效果较好且数据处理量适中的特征维度。
进一步，在划分好交易对象分块后，会为其配置初始风险等级，具体可根据系统人员经验进行设定，交易对象分块的风险等级为0-5，0为风险最低，5为风险最高。例如：吸尘器_0～500_0～10配置的风险等级为1，吸尘器_0～500_10以上配置的风险等级为4。风险等级数值越高，表示风险越高，对应的风险防控策略越严格。例如：针对风险等级为2的交易对象分块对应的订单，设置对应的验证问题为1个，产生该订单的用户需要答对这个问题验证通过，系统才会通过该订单。针对风险等级为4的交易对象分块对应的订单，设置对应的验证问题为2个，产生该订单的用户需要答对这2个问题验证通过，系统才会通过该订单。
初始风险等级还可根据历史订单的统计信息进行设定，假设针对交易对象分块为吸尘器_0～500_0～10，获得一个月内属于该分块的历史订单有100件，即：类目为吸尘器，价格区间在0～500，购买数量在0～10台的订单。根据这100件历史订单的相关统计参数来确定初始风险等级。相关统计参数可以是报回欺诈率、拒绝率、订单量等统计信息进行确定。其中，报回欺诈率是这针对这100件订单，其中根据人工审核出有11件为欺诈的问题订单，报回欺诈率为11％。报回欺诈率为0～5％对应的风险等级为1，报回欺诈率为5％～10％对应的风险等级为2，报回欺诈率10％～20％对应的风险等级为3，报回欺诈率20％～30％对应的风险等级为4，报回欺诈率40％以上对应的风险等级为5。所以，报回欺诈率为11％对应风险等级为3，交易对象分块吸尘器_0～500_0～10的风险等级设置为3。
其中，拒绝率是这针对这100件订单，按系统的预设审核规则拒绝的订单有4件，拒绝为4％。预设审核规则可以是购买用户的对象的用户信用验证规则、退货次数验证规则等等，在具体实施过程中，按实际需要进行设定，在此，本申请不做限制。进一步，预先设定了拒绝率为0～5％对应的风险等级为1，拒绝率为5％～10％对应的风险等级为2，拒绝率10％～20％对应的风险等级为3，拒绝率20％～30％对应的风险等级为4，拒绝率40％以上对应的风险等级为5。所以，拒绝率为4％对应风险等级为1，交易对象分块吸尘器_0～500_0～10的风险等级设置为1。
其中，在统计数据为交易量情况下，预先设定了交易量为0～100对应的风险等级为2，交易量为100～200对应的风险等级为5，交易量500～1000对应的风险等级为4，交易量1000～2000对应的风险等级为3，交易量2000以上对应的风险等级为1所以，交易对象分块吸尘器_0～500_0～10的风险等级设置为2。
在具体实施过程中，各交易对象分块初始风险等级可根据实际需要进行设定，在此，本申请不做限制。还可以添加人工干预机制，对于特定交易对象人工设定交易对象风险等级。没有设置风险等级的交易对象分块，默认所属的交易对象为安全的无需进行风险防控的对象。
进一步，在本实施例中，可针对特定的交易对象分块的风险等级进行动态调整，还可以对所有划分好的交易对象分块的风险等级进行动态调整，在此，本申请不做限制。
在预先划分好交易对象分块以及配置了对应的风险等级后，执行本实施例中的步骤S201。在具体实现时，可按如下方式中的任意一种或多种组合方式实现：
第一种：周期检测，按预设时间间隔检测，获得在所述预设时间间隔内属于目标交易对象分块的目标历史订单。
具体的，在本实施例中，可按预设时间间隔(如：10天、20天等)检测获得在该预设时间间隔内属于目标交易对象分块的目标历史订单。进一步，还可按不同的交易对象类目设定不同的检测周期(即预设时间间隔)。例如：针对虚拟交易对象的类目，属于高危类目，设置检测周期为10天，针对服饰交易对象的类目，较为安全，设置检测周期为30天。在具体实施过程中，预设时间间隔可根据实际需要进行设定，在此，本申请不做限制。
第二种：定时检测，定时获得目标时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标时间范围是距当前时刻最近的上一设定时刻至所述当前时刻的时间范围。
具体的，在本实施例中，可定时距当前时刻最近的上一设定时刻至所述当前时刻的时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单。比如：每个月的第1天晚上22:00。同理，还根据不同的交易对象类目设定不同的定时检测策略，避免同时针对系统所有交易分块进行检测造成的负荷。使得检测分流，处理负荷均衡。比如：类目1的交易对象分块在每个月的第1天晚上22:00进行检测，类目2的交易对象分块在每个月的第2天晚上22:00进行检测。在具体实施过程中，定时检测具体方式可根据实际需要进行设定，在此，本申请不做限制。
第三种：指定检测，在接收到用户触发的检测指令后，响应所述检测指令，获得所述检测指令指定的历史时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单。具体的，在本实施例中，可根据相关人员的进行对应检测操作产生检测指令后，响应该指令，获得所述检测指令指定的历史时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单。
在检测属于目标交易对象分块的历史订单时，由于目标交易对象分块配置好了N维分块规则，可通过特征匹配的方式确定出对应的历史订单。具体实现可通过但不限于如下步骤：
检测获得在历史时间范围内生成的历史订单；针对每个所述历史订单，提取所述N维分块规则中每维分块规则对应的特征，共计N个特征，如果所述N个特征分别与对应的所述N维分块规则匹配，确定该历史订单为属于所述目标交易对象分块的目标历史订单；其中，所述N维分块规则包括交易对象类目、交易对象价格区间、交易对象购买数量区间中的任意一种或多种组合。
具体的，在本实施例中，首先获得在指定的历史时间范围内的历史订单，如果按前述周期检测方式，对应获得距当前时刻最近的预设时间间隔内的历史订单。如果按前述定时检测方式，对应获得上一次定时时刻至当前时刻间的历史订单。如果按前述指定检测方式，对应获得上一次指定检测时刻至当前时刻间的历史订单。进而，由于目标交易对象分块配置了N维分块规则，针对上述获得的每个历史订单，提取该N维分块规则对应的N个特征。比如：目标交易对象分块为吸尘器_0～500_0～10，则提取的N个特征为该订单的交易对象所属类目、交易对象的价格、交易对象的购买数量。假设有笔订单的交易对象所属类目为吸尘器，该吸尘器的价格为300，属于0～500，订单对应的购买数量为1，属于0～10，则确定该订单属于吸尘器_0～500_0～10这个目标交易对象分块。通过这样的方式，即可确定出属于目标交易对象分块的在历史时间范围内的历史订单。
进而，执行本实施例中的步骤S202，针对属于目标交易对象分块的在历史时间范围内的历史订单，可基于相关的目标统计信息，判断目标统计信息是否出现异常，确定目标统计信息是否出现异常的方式可通过但不限于以下任意一种或多种方式实现：
第一种方式：获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单的订单总数；判断所述订单总数是否大于第一预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
具体的，在本实施例中，可以统计在历史时间范围内，属于目标交易对象分块的目标历史订单的订单总数，判断其是否大于第一预设数值，第一预设数值基于前M个周期属于该目标交易对象分块的订单总数的平均值确定，如果确定大于该第一预设数值，并且，上述历史时间范围与指定时间范围(特殊活动期间)不存在交集，确定目标统计信息异常。第一预设数值可设置为前M个历史时间范围属于该目标交易对象分块的订单总数的平均值的P倍，还可设置为前M个历史时间范围订单总数平均值与固定数值之和，还可以是其他数值，在此，本申请不做限制。
举例来说，针对吸尘器_0～500_0～10这个目标交易对象分块，如果按周期检测，获得前3个周期检测到的属于吸尘器_0～500_0～10这个分块的订单总数，第1个周期的订单总数为1000件，第2个周期的订单总数为1100件，第3个周期的订单总数为900件，前3个周期的订单总数均值为1000件，设定第一预设数值为该均值的2倍，即为2000，在具体实施过程中，第一预设数值还可设置为前M个周期订单总数平均值与固定数值之和，假设平均值为1000，固定数值为500，则第一预设数值为1500。当第一预设数值为2000时，如果当前检测周期内的订单总数大于2000，表明该目标交易对象分块内的对象可能被不法分子攻击，不法分子可能盗用合法账户后批量购买该目标交易对象分块内的交易对象，导致订到量突增，所以，需要对该目标交易对象分块的风险等级进行调整，可将其调高，使其对应更严格的风险管控策略，不法分子再次购买此分块内的对象时，需要进行多重验证，验证不通过时订单失败，有效减少损失。
第二种方式：获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单中风险订单的总数；判断所述订风险订单的总数是否大于第二预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
具体的，在本实施例中，可以统计在历史时间范围内，属于目标交易对象分块的目标历史订单中风险订单的总数，判断其是否大于第二预设数值，第二预设数值基于前K个历史时间范围属于该目标交易对象分块的风险订单总数的平均值确定，如果确定大于该第二预设数值，并且，历史时间范围与指定时间范围(特殊活动期间)不存在交集，确定目标统计信息异常。第二预设数值可设置为前K个历史时间范围属于该目标交易对象分块的风险订单总数的平均值的Q倍，还可设置为前K个历史时间范围风险订单总数平均值与固定数值之和，还可以是其他数值，在此，本申请不做限制。其中，风险订单是指在订单完成后，通过审核机制(如：人工审核)确定出的属于欺诈或盗用其他账户后完成的订单。
举例来说，针对吸尘器_0～500_0～10这个目标交易对象分块，如果按周期检测，获得前3个周期检测到的属于吸尘器_0～500_0～10这个分块的风险订单总数，第1个周期的风险订单总数为3件，第2个周期的风险订单总数为4件，第3个周期的风险订单总数为5件，前3个周期的风险订单总数均值为4件，设定第二预设数值为该均值的2倍，即为8，在具体实施过程中，第二预设数值还可设置为前K个周期风险订单总数平均值与固定数值之和，假设平均值为4，固定数值为2，则第二预设数值为6。当第二预设数值为8时，如果当前检测周期内的风险订单总数大于8，表明该目标交易对象分块内的对象可能被不法分子攻击，不法分子可能盗用合法账户后批量购买该目标交易对象分块内的交易对象，导致风险订单突增，所以，需要对该目标交易对象分块的风险等级进行调整，可将其调高，使其对应更严格的风险管控策略，不法分子再次购买此分块内的对象时，需要进行多重验证，验证不通过时订单失败，有效减少损失。
第三种方式：获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单中拒绝订单的总数；判断所述拒绝订单的总数是否大于第三预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
具体的，在本实施例中，可以统计在历史时间范围内，属于目标交易对象分块的目标历史订单中拒绝订单的总数，判断其是否大于第三预设数值，第三预设数值基于前W个历史时间范围属于该目标交易对象分块的拒绝订单总数的平均值确定，如果确定大于该第三预设数值，并且，历史时间范围与指定时间范围(特殊活动期间)不存在交集，确定目标统计信息异常。第三预设数值可设置为前W个历史时间范围属于该目标交易对象分块的拒绝订单总数的平均值的H倍，还可设置为前W个历史时间范围拒绝订单总数平均值与固定数值之和，还可以是其他数值，在此，本申请不做限制。其中，拒绝订单是指通过系统内部审核机制拒绝的订单，例如：通过审核模型识别出的不符合要求的订单，会拒绝该订单。
举例来说，针对吸尘器_0～500_0～10这个目标交易对象分块，如果按周期检测，获得前3个周期检测到的属于吸尘器_0～500_0～10这个分块的拒绝订单总数，第1个周期的拒绝订单总数为6件，第2个周期的拒绝订单总数为5件，第3个周期的拒绝订单总数为7件，前3个周期的拒绝订单总数均值为6件，设定第三预设数值为该均值的2倍，即为12，在具体实施过程中，第三预设数值还可设置为前W个周期拒绝订单总数平均值与固定数值之和，假设平均值为6，固定数值为4，则第三预设数值为10。当第三预设数值为12时，如果当前检测周期内的拒绝订单总数大于12，表明该目标交易对象分块内的对象可能被不法分子攻击，不法分子可能盗用合法账户后批量购买该目标交易对象分块内的交易对象，导致拒绝订单突增，所以，需要对该目标交易对象分块的风险等级进行调整，可将其调高，使其对应更严格的风险管控策略，不法分子再次购买此分块内的对象时，需要进行多重验证，验证不通过时订单失败，有效减少损失。
在通过步骤S202确定出现目标统计信息异常情况下，还可以输出报警信息，用于提示相关用户异常情况，具体还可输出该交易对象分块的详细信息，异常的问题等详细的异常信息。
进而，再通过步骤S203，将所述目标交易对象分块的风险等级从第一风险等级调高至第二风险等级，具体可通过但不限于如下步骤实现：
基于统计信息与风险等级的对应关系，确定与所述目标统计信息对应的第二风险等级；将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至所述第二风险等级。
具体的，在本实施例中，如果确定出现目标统计信息异常，会对目标交易对象分块的风险等级进行调整，通常，会将风险等级调高。调高的方式可以是直接将其风险等级调至最高，如前述仅包含1-5级情况下，直接调至5级。还将风险等级在原有的基础上调高T级，比如：目标交易对象分块的调整前的原有风险等级为2级，T设置为2的情况下，调整后的风险等级为4。在具体实施过程中，T的值可根据实际需要设置，在此，本申请不做限制。
进一步，在本实施例还可以根据在历史时间范围内属于目标交易对象分块的历史订单的目标统计信息来确定新的风险等级。如果目标统计信息是历史时间范围内属于目标交易对象分块的历史订单的订单总数或风险订单总数，如果其相较于之前的多个正常周期的订单总数或风险订单总数的均值呈倍数，如：R倍(取整数)，则可将风险等级调整为R*L，L为调整之前的安全等级，若R*L大于设置的最高风险等级值(如等级5)，则将其调整为该最高风险等级。举例来说，前3个正常周期内属于目标交易对象分块的订单总数的均值为500，当前检测周期属于目标交易对象分块的订单总数为1500，则R为3，调整前的风险等级为1，最高风险等级为5，则调整后的风险等级为3(即：1*3)。如果前3个正常周期内属于目标交易对象分块的风险订单总数的均值为10，当前检测周期属于目标交易对象分块的风险订单总数为100，则R为10，调整前的风险等级为1，最高风险等级为5，由于1*10>5，则调整后的风险等级为5，即最高风险等级。
如果目标统计信息是历史时间范围内属于目标交易对象分块的历史订单中的风险订单总数，可确定该历史时间范围内对应的报回欺诈率，为风险订单总数与历史订单的订单总数之商。预先设置有不同报回欺诈率对应的风险等级，沿用前述示例，报回欺诈率为0～5％对应的风险等级为1，报回欺诈率为5％～10％对应的风险等级为2，报回欺诈率10％～20％对应的风险等级为3，报回欺诈率20％～30％对应的风险等级为4，报回欺诈率40％以上对应的风险等级为5。所以，可根据当前的报回欺诈率确定最终的第二风险等级，并将该目标交易对象分块的风险等级调整为该最终的第二风险等级。
同理，如果目标统计信息是历史时间范围内属于目标交易对象分块的历史订单中的拒绝订单总数，可确定该历史时间范围内对应的拒绝率，为拒绝订单总数与历史订单的订单总数之商。预先设置有不同拒绝率对应的风险等级，沿用前述示例，预先设定了拒绝率为0～5％对应的风险等级为1，拒绝率为5％～10％对应的风险等级为2，拒绝率10％～20％对应的风险等级为3，拒绝率20％～30％对应的风险等级为4，拒绝率40％以上对应的风险等级为5。所以，可根据当前的拒绝率确定最终的第二风险等级，并将该目标交易对象分块的风险等级调整为该最终的第二风险等级。
在具体实施过程中，可根据需要设定具体的风险等级调整策略，在此，本申请不做限制。在调整风险等级后，可设置新的风险等级的有效期，比如：生有效期设置为一个月，或者设置一个指定时刻，当到达指定时刻或达到有效期，将该目标交易对象分块的风险等级恢复为初始风险等级或调整为指定风险等级。
进而，在本实施例中，在将目标交易对象分块的风险等级调整为第二风险等级后，针对新进订单，提取与N维分块规则一一对应的N个特征，如果该N个特征分别与对应的目标交易对象分块对应的N维分块规则匹配，确定该新进订单为属于目标交易对象分块的订单，进而按与调整后的目标风险等级对应的目标风险管控策略对所述新进订单进行风险管控。
举例来讲，如果目标交易对象分块对应的目标风险等级由2级调整为5级，在调整之前，按风险等级为2对应的风险管控策略对新进的属于该目标交易对象分块的新进订单进行风险管控，风险等级为2对应的风险管控策略为产生该订单的用户需要输入验证码，输入的验证码正确情况下通过该订单，以防止不法用户刷单。在调整之后，按风险等级为5对应的风险管控策略对新进的属于该目标交易对象分块的新进订单进行风险管控，风险等级为5对应的风险管控策略为产生该订单的用户需要输入2个验证问题的答案，这两个验证问题是用户注册时预先设置的安全问题，当前产生该订单的用户必须输入这2个验证问题的正确答案，才能成功完成该笔交易，可有效避免不法分子盗取其他用户账户后批量购买交易对象进行套现的风险。
进一步，针对每件订单，都可以确定出其所属的交易对象分块，进而确定出其对应的风险等级，该风险等级可作为该笔订单的一个特征，对该订单的用户画像进行特征刻画，进行后续的相关模型的样本的特征构建。
本实施例中的方法，首先，可按N个维度将系统内的交易对象划分为交易对象分块，每个交易对象分块配置有对应的N维分块规则，目标交易对象分块当前配置的风险等级为第一风险等级，不同风险等级配置有对应的风险管控策略，第一风险等级对应第一风险管控策略。进而，在对目标交易对象分块的风险等级进行动态调整时，根据N维分块规则匹配出属于目标交易对象分块的目标历史订单。然后，获得目标历史订单对应的目标统计信息，判断目标统计信息是否异常。如果是，可根据目标统计信息，对风险等级进行调整，由第一风险等级调高至第二风险等级，进而根据第二风险等级对应的比第一风险管控策略更严格的第二风险管控策略对属于目标交易对象分块的新进订单风险进行风险管控。所以，可根据风险变化实现风险等级自适应动态调节。并且，风险管控策略也会根据风险情况动态调整，提高风险管控的准确性，正常交易正常进行，不会因为不适配的风险管控而失败导致花费更多的处理时间。风险交易能得到有效管控，避免系统损失，所以，能有效提升系统的处理效率，并能对一些潜在风险进行有效防控，使得风险防控能力更为全面。
第二方面，基于同一发明构思，本说明书实施例提供一种风险等级动态调整方法，包括：
在前述第一方面实施例所述的方法将所述目标交易对象分块的风险等级调整为所述第二风险等级后，针对新进订单，提取与所述N维分块规则一一对应的N个特征；
如果所述N个特征分别与对应的N维分块规则匹配，确定所述新进订单为属于目标交易对象分块的订单；
按所述第二风险管控策略对所述新进订单进行风险管控。
本实施例中的风险管控方法的具体过程已在前述第一方面实施例中详细介绍，在此，本申请不做赘述。
第三方面，基于同一发明构思，本说明书实施例提供一种风险等级动态调整装置，请参考图3，包括：
检测单元301，用于检测属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标交易对象分块当前配置的风险等级为第一风险等级，所述第一风险等级对应第一风险管控策略，所述目标交易对象分块配置有N维分块规则，所述N维分块规则用于匹配属于该目标交易对象分块的订单，N为大于0的整数；
判断单元302，用于获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常；
调整单元303，用于如果所述判断单元的判断结果为是，将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至第二风险等级，以使得根据所述第二风险等级对应的第二风险管控策略对属于所述目标交易对象分块的新进订单进行风险管控，所述第二风险管控策略的管控强度大于所述第一风险管控策略的管控强度。
在一种可选实现方式中，所述检测单元301具体用于：
检测获得在历史时间范围内生成的历史订单；
针对每个所述历史订单，提取所述N维分块规则中每维分块规则对应的特征，共计N个特征，如果所述N个特征分别与对应的所述N维分块规则匹配，确定该历史订单为属于所述目标交易对象分块的目标历史订单；
其中，所述N维分块规则包括交易对象类目、交易对象价格区间、交易对象购买数量区间中的任意一种或多种组合。
在一种可选实现方式中，所述判断单元302具体用于：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单的订单总数；
判断所述订单总数是否大于第一预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
在一种可选实现方式中，所述判断单元302具体用于：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单中风险订单的总数；
判断所述订风险订单的总数是否大于第二预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
在一种可选实现方式中，所述判断单元302具体用于：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单中拒绝订单的总数；
判断所述拒绝订单的总数是否大于第三预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
在一种可选实现方式中，所述调整单元303具体用于：
基于统计信息与风险等级的对应关系，确定与所述目标统计信息对应的第二风险等级；
将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至所述第二风险等级。
在一种可选实现方式中，所述检测单元301具体用于：
按预设时间间隔检测获得在所述预设时间间隔内属于目标交易对象分块的目标历史订单；和/或
定时获得距当前时刻最近的上一设定时刻至所述当前时刻的时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单；和/或
在接收到用户触发的检测指令后，响应所述检测指令，获得所述检测指令指定的历史时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单。
本实施例中的风险等级动态调整装置进行风险等级调整的具体过程已在前述第一方面实施例中详细介绍，在此，本申请不做赘述。
第四方面，基于与前述实施例同样的发明构思，本发明还提供一种风险等级动态调整方法装置，包括：
提取单元，用于在前述第三方面实施例中的装置将所述目标交易对象分块的风险等级调整为所述第二风险等级后，针对新进订单，提取与所述N维分块规则一一对应的N个特征；
确定单元，用于如果所述N个特征分别与对应的N维分块规则匹配，确定所述新进订单为属于目标交易对象分块的订单；
管控单元，用于按所述第二风险管控策略对所述新进订单进行风险管控。
本实施例中的风险管控装置进行风险管控的具体过程已在前述第一方面实施例中详细介绍，在此，本申请不做赘述。
第五方面，基于与前述实施例同样的发明构思，本发明还提供一种服务器，如图4所示，包括存储器404、处理器402及存储在存储器404上并可在处理器402上运行的计算机程序，处理器402执行程序时实现前文风险等级动态调整方法和风险等级动态调整方法方法的任一方法的步骤。
其中，在图4中，总线架构(用总线400来代表)，总线400可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线400将包括由处理器402代表的一个或多个处理器和存储器404代表的存储器的各种电路链接在一起。总线400还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口406在总线400和接收器401和发送器403之间提供接口。接收器401和发送器403可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器402负责管理总线400和通常的处理，而存储器404可以被用于存储处理器402在执行操作时所使用的数据。
第六方面，基于与前述实施例中风险等级动态调整方法的发明构思，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文风险等级动态调整方法和风险等级动态调整方法的方法的任一方法的步骤。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、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设备。
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设备的制造品，该指令设备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。
尽管已描述了本说明书的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本说明书范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本说明书进行各种改动和变型而不脱离本说明书的精神和范围。这样，倘若本说明书的这些修改和变型属于本说明书权利要求及其等同技术的范围之内，则本说明书也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (18)

1.一种风险等级动态调整方法，包括：
检测属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标交易对象分块当前配置的风险等级为第一风险等级，所述第一风险等级对应第一风险管控策略，所述目标交易对象分块配置有N维分块规则，所述N维分块规则用于匹配属于该目标交易对象分块的订单，N为大于0的整数；
获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常；
如果是，将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至第二风险等级，以使得根据所述第二风险等级对应的第二风险管控策略对属于所述目标交易对象分块的新进订单进行风险管控，所述第二风险管控策略的管控强度大于所述第一风险管控策略的管控强度。
2.根据权利要求1所述的方法，所述检测属于目标交易对象分块的目标历史订单，包括：
检测获得在历史时间范围内生成的历史订单；
针对每个所述历史订单，提取所述N维分块规则中每维分块规则对应的特征，共计N个特征，如果所述N个特征分别与对应的所述N维分块规则匹配，确定该历史订单为属于所述目标交易对象分块的目标历史订单；
其中，所述N维分块规则包括交易对象类目、交易对象价格区间、交易对象购买数量区间中的任意一种或多种组合。
3.根据权利要求1所述的方法，所述获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常，包括：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单的订单总数；
判断所述订单总数是否大于第一预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
4.根据权利要求1所述的方法，所述获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常，包括：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单中风险订单的总数；
判断所述订风险订单的总数是否大于第二预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
5.根据权利要求1所述的方法，所述获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常，包括：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单中拒绝订单的总数；
判断所述拒绝订单的总数是否大于第三预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
6.根据权利要求1所述的方法，所述将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至第二风险等级，包括：
基于统计信息与风险等级的对应关系，确定与所述目标统计信息对应的第二风险等级；
将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至所述第二风险等级。
7.根据权利要求1-6中任一权利要求所述的方法，所述检测获得属于目标交易对象分块的目标历史订单，包括：
按预设时间间隔检测，获得在所述预设时间间隔内属于目标交易对象分块的目标历史订单；和/或
定时获得目标时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标时间范围是距当前时刻最近的上一设定时刻至所述当前时刻的时间范围；和/或
在接收到用户触发的检测指令后，响应所述检测指令，获得所述检测指令指定的历史时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单。
8.一种风险管控方法，包括：
按权利要求1-7中任一权利要求所述的方法将所述目标交易对象分块的风险等级调整为所述第二风险等级后，针对新进订单，提取与所述N维分块规则一一对应的N个特征；
如果所述N个特征分别与对应的N维分块规则匹配，确定所述新进订单为属于目标交易对象分块的订单；
按所述第二风险管控策略对所述新进订单进行风险管控。
9.一种风险等级动态调整装置，包括：
检测单元，用于检测属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标交易对象分块当前配置的风险等级为第一风险等级，所述第一风险等级对应第一风险管控策略，所述目标交易对象分块配置有N维分块规则，所述N维分块规则用于匹配属于该目标交易对象分块的订单，N为大于0的整数；
判断单元，用于获得所述目标历史订单对应的目标统计信息，并判断所述目标统计信息是否异常；
调整单元，用于如果所述判断单元的判断结果为是，将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至第二风险等级，以使得根据所述第二风险等级对应的第二风险管控策略对属于所述目标交易对象分块的新进订单进行风险管控，所述第二风险管控策略的管控强度大于所述第一风险管控策略的管控强度。
10.根据权利要求9所述的装置，所述检测单元具体用于：
检测获得在历史时间范围内生成的历史订单；
针对每个所述历史订单，提取所述N维分块规则中每维分块规则对应的特征，共计N个特征，如果所述N个特征分别与对应的所述N维分块规则匹配，确定该历史订单为属于所述目标交易对象分块的目标历史订单；
其中，所述N维分块规则包括交易对象类目、交易对象价格区间、交易对象购买数量区间中的任意一种或多种组合。
11.根据权利要求9所述的装置，所述判断单元具体用于：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单的订单总数；
判断所述订单总数是否大于第一预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
12.根据权利要求9所述的装置，所述判断单元具体用于：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单中风险订单的总数；
判断所述订风险订单的总数是否大于第二预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
13.根据权利要求9所述的装置，所述判断单元具体用于：
获得所述目标交易对象分块中包含目标历史订单中拒绝订单的总数；
判断所述拒绝订单的总数是否大于第三预设数值，如果是，则表明所述目标统计信息出现异常。
14.根据权利要求9所述的装置，所述调整单元具体用于：
基于统计信息与风险等级的对应关系，确定与所述目标统计信息对应的第二风险等级；
将所述目标交易对象分块的风险等级从所述第一风险等级调高至所述第二风险等级。
15.根据权利要求9-14中任一权利要求所述的装置，所述检测单元具体用于：
按预设时间间隔检测，获得在所述预设时间间隔内属于目标交易对象分块的目标历史订单；和/或
定时获得目标时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单，所述目标时间范围是距当前时刻最近的上一设定时刻至所述当前时刻的时间范围；和/或
在接收到用户触发的检测指令后，响应所述检测指令，获得所述检测指令指定的历史时间范围内属于目标交易对象分块的目标历史订单。
16.一种风险管控装置，包括：
提取单元，用于按权利要求9-15中任一权利要求所述的装置将所述目标交易对象分块的风险等级调整为所述第二风险等级后，针对新进订单，提取与所述N维分块规则一一对应的N个特征；
确定单元，用于如果所述N个特征分别与对应的N维分块规则匹配，确定所述新进订单为属于目标交易对象分块的订单；
管控单元，用于按所述第二风险管控策略对所述新进订单进行风险管控。
17.一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
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