CN117078265A - 基于风险检测的交易处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于风险检测的交易处理方法、装置、设备及存储介质。可用于人工智能领域，该方法包括：响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括客户端的设备信息、客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；启动指令用于启动客户端；根据各个待检测信息，对待处理交易进行风险检测处理，确定待处理交易的交易处置结果；其中，交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种；根据交易处置结果，对待处理交易进行交易处置，实现了风险防控和客户体验的双提升。

Description

基于风险检测的交易处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于风险检测的交易处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，欺诈行为已不再是单个个体使用单一手段发生的行为，已经发展成为一个组织严密、专业分工明确的黑色产业链条，为银行发展网络金融业务带来了严峻挑战。

现有技术中，在需要进行交易风险控制的情况下，向第三方终端发送转账确认信息，等待第三方的处置结果，从而实现对交易的风险控制。

然而现有技术中，交易风险控制依赖于内外部系统庞大的数据分析，对系统的性能要求较高，并且把所有数据分析的操作集中在一个数据分析步骤中，客户方需等待交易的处置结果，影响客户体验。

发明内容

本申请提供一种基于风险检测的交易处理方法、装置、设备及存储介质，用以解决交易风险检测影响客户体验的问题。

第一方面，本申请提供一种基于风险检测的交易处理方法，所述方法包括：

响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括所述客户端的设备信息、所述客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；所述启动指令用于启动所述客户端；所述登录指令用于登录所述客户端；所述交易发起指令用于指示发起所述待处理交易；

根据各个待检测信息，对所述待处理交易进行风险检测处理，确定所述待处理交易的交易处置结果；其中，所述交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种；

根据所述交易处置结果，对所述待处理交易进行交易处置。

在可选的一种实施方式中，响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息，包括：

响应于客户针对所述客户端的启动指令，获取所述客户端的设备信息；

在所述客户启动所述客户端之后，响应于所述客户在所述客户端的登录指令，获取所述客户的客户信息；所述客户信息包括客户画像信息和客户行为习惯信息，所述客户行为习惯信息用于表征所述客户的历史交易习惯；

在所述客户登录所述客户端之后，响应于所述客户在所述客户端的交易发起指令，获取所述客户所发起的待处理交易的交易信息。

在可选的一种实施方式中，根据各个待检测信息，对所述待处理交易进行风险检测处理，确定所述待处理交易的交易处置结果，包括：

根据所述设备信息、所述客户信息以及所述交易信息，对所述待处理交易进行风险等级检测处理，确定所述待处理交易的风险等级；其中，所述风险等级为第一风险等级、第二风险等级、第三风险等级以及第四风险等级中的一种；

根据所述风险等级，确定所述待处理交易对应的交易处置结果；其中，所述第一风险等级对应的交易处置结果为拒绝交易，所述第二风险等级对应的交易处置结果为交易警告，所述第三风险等级对应的交易处置结果为交易强认证，所述第四风险等级对应的交易处置结果为交易通过。

在可选的一种实施方式中，所述方法还包括：

若确定所述待处理交易的风险等级大于预设阈值，则针对所述待处理交易施加预警标识。

在可选的一种实施方式中，根据所述设备信息、所述客户信息以及所述交易信息，对所述待处理交易进行风险等级检测处理，确定所述待处理交易的风险等级，包括：

基于设备检验基准信息，对所述设备信息进行信息检验处理，确定所述客户端的设备风险等级；其中，所述设备风险等级用于表征所述客户端的合法性和所述客户端所运行环境的可信性；

基于客户检验基准信息，对所述客户信息进行信息检验，确定所述客户的客户风险等级；其中，所述客户风险等级用于表征所述客户为非法客户的可能性；

基于交易行为检验基准信息，对所述交易信息进行信息检验处理，确定所述待处理交易的行为风险等级；其中，所述行为风险等级用于表征所述待处理交易的交易行为的合法性；

根据所述设备风险等级、所述客户风险等级以及所述行为风险等级，确定所述待处理交易的风险等级。

在可选的一种实施方式中，所述方法还包括：

根据历史交易数据和外部源数据，生成训练集；

基于预设学习算法，对所述训练集进行数据训练，生成所述检验基准信息集；其中，所述检验基准信息集中包括所述设备检验基准信息、所述客户检验基准信息以及所述交易行为检验基准信息。

在可选的一种实施方式中，所述客户画像信息包括所述客户的年龄信息、性别信息、职业信息中的一种或者多种；所述设备信息包括所述客户端的地址信息、所述客户端的系统信息、所述客户端的登录次数信息以及所述客户端的运行环境信息中的一种或者多种；所述交易信息包括所述待处理交易的交易对象信息、交易金额信息以及交易币种信息中的一种或者多种。

第二方面，本申请提供一种基于风险检测的交易处理装置，所述装置包括：

获取单元，用于响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括所述客户端的设备信息、所述客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；所述启动指令用于启动所述客户端；所述登录指令用于登录所述客户端；所述交易发起指令用于指示发起所述待处理交易；

第一处理单元，用于根据各个待检测信息，对所述待处理交易进行风险检测处理，确定所述待处理交易的交易处置结果；其中，所述交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种；

第二处理单元，用于根据所述交易处置结果，对所述待处理交易进行交易处置。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于读取所述存储器存储的计算机程序，并根据所述存储器中的计算机程序执行如第一方面所述的基于风险检测的交易处理方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面所述的基于风险检测的交易处理方法。

本申请提供的基于风险检测的交易处理方法、装置、设备及存储介质，通过以下步骤：通过以下步骤：响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括客户端的设备信息、客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；启动指令用于启动客户端；登录指令用于登录客户端；交易发起指令用于指示发起待处理交易；根据各个待检测信息，对待处理交易进行风险检测处理，确定待处理交易的交易处置结果；其中，交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种；根据交易处置结果，对待处理交易进行交易处置，实现了风险防控和客户体验的双提升。

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为本申请实施例提供的一种基于风险检测的交易处理方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的另一种基于风险检测的交易处理方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种基于风险检测的交易处理装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种电子设备的框图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

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。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。

需要说明的是，本申请提供的基于风险检测的交易处理方法、装置、设备及存储介质可用于人工智能领域，也可用于除人工智能领域之外的任意领域，本申请提供的基于风险检测的交易处理方法、装置、设备及存储介质的应用领域不做限定。

随着互联网技术的快速发展，欺诈行为已不再是单个个体使用单一手段发生的行为，已经发展成为一个组织严密、专业分工明确的黑色产业链条，为银行发展网络金融业务带来了严峻挑战。做好网络诈骗的防范，已成为银行承担社会责任的重要工作。为此，银行业通过综合运用大数据、云计算、人工智能、机器学习等先进技术，建设了新一代网络金融事中风控系统，对信用风险、欺诈风险等进行把控，以减少业务风险事件的发生。

一个示例中，在银行交易过程中，通过多种途径收集风险信息，如舆情监测、新型诈骗手法、钓鱼网站等，对交易风险进行识别，对客户的交易通过、警告、强认证、拒绝处置称为事中风控。现有的事中风控方法，一般是根据转账请求判断是否需要进行转账风险控制；在需要进行转账风险控制的情况下，向第三方终端发送转账确认信息，等待第三方的处置结果。相当于把所有数据分析的操作集中在一个步骤中，让客户等待处置结果。

“安全”和“体验”通常情况下是互斥的，事中风控系统的对交易的处置依赖于内外部系统庞大的数据分析，运行缓慢。而客户交易又是联机实时的，其数据分析时效性要求远高于其它系统，因此，如何实现风险防控和客户体验的双提升是交易处理领域亟需解决的问题。

因此，本申请提供一种基于风险检测的交易处理方法，用以解决以上技术问题。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图1为本申请实施例提供的一种基于风险检测的交易处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

101、响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括客户端的设备信息、客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；启动指令用于启动客户端；登录指令用于登录客户端；交易发起指令用于指示发起待处理交易。

示例性地，本实施例的执行主体可以为电子设备、移动终端或者云端服务器、或者终端设备、或者其他可以执行本实施例的装置或设备，对此不做限制。本实施例以执行主体为电子设备进行介绍。

在客户进行交易处理的过程中，客户需在客户端进行多次操作，即客户在客户端有多次操作指令，例如，包括启动指令、登录指令以及交易发起指令等，对应的，电子设备在针对于每一个操作指令的触发，对应的获取相应的待检测信息，包括客户端的设备信息、客户的客户信息以及待处理交易的交易信息，其中，启动指令用于启动客户端；登录指令用于登录客户端；交易发起指令用于指示发起待处理交易。

102、根据各个待检测信息，对待处理交易进行风险检测处理，确定待处理交易的交易处置结果；其中，交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种。

示例性地，电子设备根据获取的各个待检测信息，对待处理交易进行风险检测处理，确定待处理交易的交易处置结果，包括为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过等交易处置结果中的任意一种，其中，交易强认证即表示该交易需要进行加强的验证，以减小风险。

103、根据交易处置结果，对待处理交易进行交易处置。

示例性地，电子设备根据确定的交易处置结果，对待处理交易进行交易处置，即拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的一种。

综上，本实施例提供的基于风险检测的交易处理方法，通过以下步骤：响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括客户端的设备信息、客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；启动指令用于启动客户端；登录指令用于登录客户端；交易发起指令用于指示发起待处理交易；根据各个待检测信息，对待处理交易进行风险检测处理，确定待处理交易的交易处置结果；其中，交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种；根据交易处置结果，对待处理交易进行交易处置，实现了风险防控和客户体验的双提升。

图2为本申请实施例提供的另一种基于风险检测的交易处理方法的流程图，如图2所示，该方法包括：

201、响应于客户针对客户端的启动指令，获取客户端的设备信息；其中，启动指令用于启动客户端；设备信息包括客户端的地址信息、客户端的系统信息、客户端的登录次数信息以及客户端的运行环境信息中的一种或者多种。

示例性地，在客户登录客户端时，电子设备获取该客户端的设备信息。即电子设备响应于客户针对客户端的启动指令，获取客户端的设备信息；其中，启动指令用于启动客户端；设备信息包括客户端的地址信息、客户端的系统信息、客户端的登录次数信息以及客户端的运行环境信息中的一种或者多种。

一个示例中，在获取客户端的设备信息之后，还可以即时的根据设备黑名单对该客户端进行黑名单过滤处理，即如果客户端包括在设备黑名单中，即对该客户端后续的登录进行拒绝处理。即后续客户不能登录该客户端进行交易请求。

202、在客户启动客户端之后，响应于客户在客户端的登录指令，获取客户的客户信息；其中，登录指令用于登录客户端，客户信息包括客户画像信息和客户行为习惯信息，客户行为习惯信息用于表征客户的历史交易习惯，客户画像信息包括客户的年龄信息、性别信息、职业信息中的一种或者多种。

示例性的，客户启动客户端之后，即进行针对客户端的登录，电子设备在客户启动客户端之后，响应于客户在客户端的登录指令，获取客户的客户信息，包括客户画像信息和客户行为习惯信息。客户行为习惯信息用于表征客户的历史交易习惯，历史交易金额，历史交易次数、历史交易对象、历史交易金额、历史交易地点等，客户画像信息包括客户的年龄信息、性别信息、职业信息中的一种或者多种。

一个示例中，在获取客户端的客户信息之后，还可以即时的根据客户黑名单对客户进行黑名单过滤处理，即如果该客户包括在客户黑名单中，即对该客户后续的操作进行拒绝处理。即后续该客户不能进行交易的发起。

203、在客户登录客户端之后，响应于客户在客户端的交易发起指令，获取客户所发起的待处理交易的交易信息；其中，交易发起指令用于指示发起待处理交易，交易信息包括待处理交易的交易对象信息、交易金额信息以及交易币种信息中的一种或者多种。

204、根据设备信息、客户信息以及交易信息，对待处理交易进行风险等级检测处理，确定待处理交易的风险等级；其中，风险等级为第一风险等级、第二风险等级、第三风险等级以及第四风险等级中的一种。

一个示例中，步骤204包括以下步骤：

基于设备检验基准信息，对设备信息进行信息检验处理，确定客户端的设备风险等级；其中，设备风险等级用于表征客户端的合法性和客户端所运行环境的可信性；

基于客户检验基准信息，对客户信息进行信息检验，确定客户的客户风险等级；其中，客户风险等级用于表征客户为非法客户的可能性；

基于交易行为检验基准信息，对交易信息进行信息检验处理，确定待处理交易的行为风险等级；其中，行为风险等级用于表征待处理交易的交易行为的合法性；

根据设备风险等级、客户风险等级以及行为风险等级，确定待处理交易的风险等级。

一个示例中，若确定待处理交易的风险等级大于预设阈值，则针对待处理交易施加预警标识。

示例性地，根据设备信息、客户信息以及交易信息，对待处理交易进行风险等级检测处理，包括：基于设备检验基准信息，对设备信息进行信息检验处理，确定客户端的设备风险等级，其中，设备风险等级用于表征客户端的合法性和客户端所运行环境的可信性；并且，基于客户检验基准信息，对客户信息进行信息检验，确定客户的客户风险等级，其中，客户风险等级用于表征客户为非法客户的可能性；同时，基于交易行为检验基准信息，对交易信息进行信息检验处理，确定待处理交易的行为风险等级，其中，行为风险等级用于表征待处理交易的交易行为的合法性；根据设备风险等级、客户风险等级以及行为风险等级，确定待处理交易的风险等级。另外，若确定待处理交易的风险等级大于预设阈值，则针对待处理交易施加预警标识，例如，在交易大厅的风险地图中进行预警标识。

205、根据风险等级，确定待处理交易对应的交易处置结果；其中，第一风险等级对应的交易处置结果为拒绝交易，第二风险等级对应的交易处置结果为交易警告，第三风险等级对应的交易处置结果为交易强认证，第四风险等级对应的交易处置结果为交易通过。

示例性地，若确定待处理交易的风险等级为第一风险等级，则确定待处理交易对应的交易处置结果为拒绝交易；若确定待处理交易的风险等级为第二风险等级，则确定待处理交易的交易处置结果为交易警告；若确定待处理交易的交易风险为第三风险等级，则确定待处理交易对应的交易处置结果为交易强认证；若确定待处理交易的风险等级为第四风险等级，则确定待处理交易对应的交易处置结果为交易通过。

206、根据交易处置结果，对待处理交易进行交易处置。

示例性地，本步骤参见步骤103，不再赘述。

综上，本实施例中，通过对客户的年龄信息、性别信息、职业信息；客户端的地址信息、客户端的系统信息、客户端的登录次数信息以及客户端的运行环境信息；待处理交易的交易对象信息、交易金额信息以及交易币种信息的采集和分析，综合确定了待处理交易的风险等级，并根据待处理交易的风险等级对待处理交易进行交易处置，提高了风险控制的准确性，同时，跟随客户操作指令逐步进行数据的采集，使得客户无感知，提高了客户交易体验。

本申请的一个或者多个实施例还可以包括：

根据历史交易数据和外部源数据，生成训练集。

基于预设学习算法，对训练集进行数据训练，生成检验基准信息集；其中，检验基准信息集中包括设备检验基准信息、客户检验基准信息以及交易行为检验基准信息。

示例性地，电子设备根据业务报表、业务管理等数据获取历史交易数据，并通过外部数据源获取外部源数据，根据历史交易数据和外部源数据，生成训练集，并基于预设学习算法，对训练集进行数据训练、大数据分析，生成检验基准信息集；其中，检验基准信息集中包括设备检验基准信息、客户检验基准信息以及交易行为检验基准信息。

综上，本实施例中，通过大数据分析、机器学习等技术，生成设备检验基准信息、客户检验基准信息以及交易行为检验基准信息，可以更加准确的对设备信息、客户信息以及交易信息进行信息检验，提高了交易风险处置的准确性。

图3为本申请实施例提供的一种基于风险检测的交易处理装置的结构示意图，如图3所示，装置包括：

获取单元31，用于响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括客户端的设备信息、客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；启动指令用于启动客户端；登录指令用于登录客户端；交易发起指令用于指示发起待处理交易。

第一处理单元32，用于根据各个待检测信息，对待处理交易进行风险检测处理，确定待处理交易的交易处置结果；其中，交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种。

第二处理单元33，用于根据交易处置结果，对待处理交易进行交易处置。

一个示例中，获取单元31包括：

第一获取子单元，用于响应于客户针对客户端的启动指令，获取客户端的设备信息；

第二获取子单元，用于在客户启动客户端之后，响应于客户在客户端的登录指令，获取客户的客户信息；客户信息包括客户画像信息和客户行为习惯信息，客户行为习惯信息用于表征客户的历史交易习惯。

第三获取子单元，用于在客户登录客户端之后，响应于客户在客户端的交易发起指令，获取客户所发起的待处理交易的交易信息。

一个示例中，第一处理单元32包括：

第一处理子单元，用于根据设备信息、客户信息以及交易信息，对待处理交易进行风险等级检测，确定待处理交易的风险等级；其中，风险等级为第一风险等级、第二风险等级、第三风险等级以及第四风险等级中的一种。

第二处理子单元，用于根据风险等级，确定待处理交易对应的交易处置结果；其中，第一风险等级对应的交易处置结果为拒绝交易，第二风险等级对应的交易处置结果为交易警告，第三风险等级对应的交易处置结果为交易强认证，第四风险等级对应的交易处置结果为交易通过。

一个示例中，装置还包括：

若确定待处理交易的风险等级大于预设阈值，则针对待处理交易施加预警标识。

一个示例中，第一处理子单元，包括：

第一处理模块，用于基于设备检验基准信息，对设备信息进行信息检验处理，确定客户端的设备风险等级；其中，设备风险等级用于表征客户端的合法性和客户端所运行环境的可信性。

第二处理模块，用于基于客户检验基准信息，对客户信息进行信息检验，确定客户的客户风险等级；其中，客户风险等级用于表征客户为非法客户的可能性。

第三处理模块，用于基于交易行为检验基准信息，对交易信息进行信息检验处理，确定待处理交易的行为风险等级；其中，行为风险等级用于表征待处理交易的交易行为的合法性。

第四处理模块，用于根据设备风险等级、客户风险等级以及行为风险等级，确定待处理交易的风险等级。

一个示例中，装置还包括：

第三处理单元，用于根据历史交易数据和外部源数据，生成训练集。

第四处理单元，用于基于预设学习算法，对训练集进行数据训练，生成检验基准信息集；其中，检验基准信息集中包括设备检验基准信息、客户检验基准信息以及交易行为检验基准信息。

一个示例中，客户画像信息包括客户的年龄信息、性别信息、职业信息中的一种或者多种；设备信息包括客户端的地址信息、客户端的系统信息、客户端的登录次数信息以及客户端的运行环境信息中的一种或者多种；交易信息包括待处理交易的交易对象信息、交易金额信息以及交易币种信息中的一种或者多种。

图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图4所示，电子设备包括：存储器41，处理器42。

存储器41，用于存储计算机程序。

处理器42，用于读取存储器存储的计算机程序，并根据存储器中的计算机程序执行上述任一实施例的基于风险检测的交易处理方法。

图5为本申请实施例提供的一种电子设备的框图，该设备可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态检测。例如，传感器组件814可以检测到装置800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，控制设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得控制设备执行上述任一实施例提供的方案。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，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公开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书指出。

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书来限制。

Claims (10)

1.一种基于风险检测的交易处理方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括所述客户端的设备信息、所述客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；所述启动指令用于启动所述客户端；所述登录指令用于登录所述客户端；所述交易发起指令用于指示发起所述待处理交易；

根据各个待检测信息，对所述待处理交易进行风险检测处理，确定所述待处理交易的交易处置结果；其中，所述交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种；

根据所述交易处置结果，对所述待处理交易进行交易处置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息，包括：

响应于客户针对所述客户端的启动指令，获取所述客户端的设备信息；

在所述客户启动所述客户端之后，响应于所述客户在所述客户端的登录指令，获取所述客户的客户信息；所述客户信息包括客户画像信息和客户行为习惯信息，所述客户行为习惯信息用于表征所述客户的历史交易习惯；

在所述客户登录所述客户端之后，响应于所述客户在所述客户端的交易发起指令，获取所述客户所发起的待处理交易的交易信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各个待检测信息，对所述待处理交易进行风险检测处理，确定所述待处理交易的交易处置结果，包括：

根据所述设备信息、所述客户信息以及所述交易信息，对所述待处理交易进行风险等级检测处理，确定所述待处理交易的风险等级；其中，所述风险等级为第一风险等级、第二风险等级、第三风险等级以及第四风险等级中的一种；

根据所述风险等级，确定所述待处理交易对应的交易处置结果；其中，所述第一风险等级对应的交易处置结果为拒绝交易，所述第二风险等级对应的交易处置结果为交易警告，所述第三风险等级对应的交易处置结果为交易强认证，所述第四风险等级对应的交易处置结果为交易通过。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若确定所述待处理交易的风险等级大于预设阈值，则针对所述待处理交易施加预警标识。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述设备信息、所述客户信息以及所述交易信息，对所述待处理交易进行风险等级检测处理，确定所述待处理交易的风险等级，包括：

基于设备检验基准信息，对所述设备信息进行信息检验处理，确定所述客户端的设备风险等级；其中，所述设备风险等级用于表征所述客户端的合法性和所述客户端所运行环境的可信性；

基于客户检验基准信息，对所述客户信息进行信息检验，确定所述客户的客户风险等级；其中，所述客户风险等级用于表征所述客户为非法客户的可能性；

基于交易行为检验基准信息，对所述交易信息进行信息检验处理，确定所述待处理交易的行为风险等级；其中，所述行为风险等级用于表征所述待处理交易的交易行为的合法性；

根据所述设备风险等级、所述客户风险等级以及所述行为风险等级，确定所述待处理交易的风险等级。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据历史交易数据和外部源数据，生成训练集；

基于预设学习算法，对所述训练集进行数据训练，生成所述检验基准信息集；其中，所述检验基准信息集中包括所述设备检验基准信息、所述客户检验基准信息以及所述交易行为检验基准信息。

7.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，所述客户画像信息包括所述客户的年龄信息、性别信息、职业信息中的一种或者多种；所述设备信息包括所述客户端的地址信息、所述客户端的系统信息、所述客户端的登录次数信息以及所述客户端的运行环境信息中的一种或者多种；所述交易信息包括所述待处理交易的交易对象信息、交易金额信息以及交易币种信息中的一种或者多种。

8.一种基于风险检测的交易处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于响应于客户在客户端的操作指令的触发，获取对应的待检测信息；其中，客户在客户端的操作指令包括启动指令、登录指令以及交易发起指令；待检测信息包括所述客户端的设备信息、所述客户的客户信息以及待处理交易的交易信息；所述启动指令用于启动所述客户端；所述登录指令用于登录所述客户端；所述交易发起指令用于指示发起所述待处理交易；

第一处理单元，用于根据各个待检测信息，对所述待处理交易进行风险检测处理，确定所述待处理交易的交易处置结果；其中，所述交易处置结果为拒绝交易、交易警告、交易强认证以及交易通过中的任意一种；

第二处理单元，用于根据所述交易处置结果，对所述待处理交易进行交易处置。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于读取所述存储器存储的计算机程序，并根据所述存储器中的计算机程序执行上述权利要求1-7任一项所述的基于风险检测的交易处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1-6任一项所述的基于风险检测的交易处理方法。