RU2779249C1 - Система определения принадлежности банковской карты пользователю - Google Patents

Система определения принадлежности банковской карты пользователю Download PDF

Info

Publication number
RU2779249C1
RU2779249C1 RU2021112469A RU2021112469A RU2779249C1 RU 2779249 C1 RU2779249 C1 RU 2779249C1 RU 2021112469 A RU2021112469 A RU 2021112469A RU 2021112469 A RU2021112469 A RU 2021112469A RU 2779249 C1 RU2779249 C1 RU 2779249C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
data
user
bank card
computing device
bank
Prior art date
Application number
RU2021112469A
Other languages
English (en)
Inventor
Евгений Владимирович Исупов
Петр Константинович Филимонов
Original Assignee
Акционерное общество "Тинькофф Банк"
Filing date
Publication date
Application filed by Акционерное общество "Тинькофф Банк" filed Critical Акционерное общество "Тинькофф Банк"
Application granted granted Critical
Publication of RU2779249C1 publication Critical patent/RU2779249C1/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к области вычислительной техники. Техническим результатом является повышение достоверности аутентификации держателя банковской карты. Технический результат достигается за счет системы определения принадлежности банковской карты пользователю, содержащей: по меньшей мере, одно вычислительное устройство финансово-кредитного учреждения; сервер геокодирования, который получает адреса в текстовом формате, в ответ на которые генерирует географические координаты; первый сервер кластеризации, выполненный с возможностью генерирования данных, включающих кластеризованные точки географических координат пользователя и передачи сгенерированных данных упомянутому вычислительному устройству финансово-кредитного учреждения; хранилище данных, содержащее базу данных, включающую данные о транзакциях, совершенных множеством банковских карт пользователей, и данные, содержащие информацию о владельце каждой из банковских карт, нанесенную на каждую банковскую карту; по меньшей мере, одно вычислительное устройство платежной системы; сервер совпадений, выполненный с возможностью анализа принятых от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения и упомянутого вычислительного устройства платежной системы обработанных данных и данных о кластеризованных точках трат. 1 з.п. ф-лы, 1 ил.

Description

Область техники:
[0001] Изобретение относится к области вычислительной техники, более конкретно, к средствам определения принадлежности банковской карты конкретному пользователю.
Уровень техники:
[0002] В настоящее время существует множество систем определения принадлежности банковских карт человеку. Одним из примеров таких систем является система определения принадлежности банковских карт человеку, описанная в US 2014/0236831 А1. Раскрытая система предусматривает систему кредитных карт, которая имеет дополнительную функцию предоставления дополнительных номеров кредитных карт и/или карт ограниченного использования. Эти номера и/или карты могут использоваться для разовой транзакции или транзакции с ограниченным использованием, тем самым снижая вероятность мошеннического повторного использования этих номеров и/или карт. Система кредитных карт находит применение для «удаленных» транзакций, например, по телефону или через Интернет. Кроме того, когда одноразовая или ограниченная кредитная карта используется для транзакций с «предъявлением карты», исключается так называемое мошенничество с «скиммингом». Различные другие функции улучшают систему кредитных карт, что позволяет осуществлять безопасную торговлю без использования сложных методов шифрования. Также предусмотрены способы ограничения, распространения и использования номера карты ограниченного использования, контроля действительности номера кредитной карты ограниченного использования, проведения транзакции с номером кредитной карты ограниченного использования и обеспечения устройств удаленного доступа для доступа к номеру кредитной карты ограниченного использования.
[0003] Однако известному решению присущи недостатки. В числе недостатков известного решения имеется низкая точность определения принадлежности банковской карты пользователю. Более того, в известном решении также не предусмотрено сравнение географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов, что также приводит к низкой точности определения принадлежности банковской карты пользователю.
Раскрытие изобретения:
[0004] Задачей изобретения является устранение указанных выше недостатков.
[0005] Техническим результатом при этом является повышение точности определения принадлежности банковской карты пользователю с одновременным сравнением географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов, с которыми взаимодействовала каждая банковская карта из множества банковских карт пользователей.
[0006] Для достижения технического результата предложена система определения принадлежности банковской карты пользователю, содержащая: по меньшей мере, одно вычислительное устройство финансово-кредитного учреждения, выполненное с возможностью приема данных, содержащих информацию о пользователе и передачи серверу геокодирования упомянутых данных, где информация о пользователе содержит адреса пользователя в текстовом формате и транслитерированные фамилию и имя пользователя; сервер геокодирования, выполненный с возможностью приема от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения данных, содержащих информацию о пользователе, обработки принятых данных, соответствующих адресам в текстовом формате и передачи обработанных данных по меньшей мере, одному вычислительному устройству финансово-кредитного учреждения, где в результате упомянутой обработки сервер геокодирования получает адреса в текстовом формате, в ответ на которые генерирует географические координаты; первый сервер кластеризации, выполненный с возможностью приема от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения упомянутых обработанных данных, генерирования данных включающих кластеризованные точки географических координат пользователя и передачи сгенерированных данных упомянутому вычислительному устройству финансово-кредитного учреждения; хранилище данных, содержащее базу данных, включающую данные о транзакциях, совершенных множеством банковских карт пользователей, и данные, содержащие информацию о владельце каждой из банковских карт, нанесенную на каждую банковскую карту, где данные о транзакциях включают географические координаты платежных терминалов, с которыми взаимодействовала каждая банковская карта из множества банковских карт пользователей, а информация о владельце каждой из банковских карт, нанесенную на каждую банковскую карту включает данные тисненой строки банковской карты; по меньшей мере, одно вычислительное устройство платежной системы, выполненное с возможностью приема от упомянутого хранилища данных об упомянутых транзакциях, данных, содержащих информацию о владельце каждой из банковских карт, передачи данных об упомянутых транзакциях второму серверу кластеризации, приема от упомянутого второго сервера кластеризации данных о кластеризованных точках трат, передачи серверу совпадений данных о кластеризованных точках трат и данных, содержащих информацию о владельце каждой из банковских карт; второй сервер кластеризации, выполненный с возможностью генерирования данных о кластеризованных точках трат по каждой банковской карте на основании данных об упомянутых транзакциях, где каждая кластеризованная точка трат является платежным терминалом, с которым взаимодействовала упомянутая банковская карта пользователя, и передачи данных о кластеризованных точек трат упомянутому вычислительному устройству платежной системы; сервер совпадений, выполненный с возможностью анализа принятых от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения и упомянутого вычислительного устройства платежной системы обработанных данных и данных о кластеризованных точек трат, где упомянутый анализ выполняется посредством процессора сервера совпадений и включает: сравнение географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов, с которыми взаимодействовала каждая банковская карта из множества банковских карт пользователей, при этом в результате сравнения выявляются совпадения географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов, где совпадением является близость географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов в пределах заданного порога; выполнение вычисления в упомянутых выявленных совпадениях с последующим присвоением коэффициента принадлежности банковской карты пользователю, при этом упомянутое вычисление выполняется посредством вычисления расстояния Левенштейна от данных тисненой строки банковской карты и данных о транслитерированных фамилии и имени пользователя банковской карты, а присвоение коэффициента принадлежности банковской карты пользователю выполняется в случае, если значение расстояния Левенштейна имеет значение менее заданного порогового значения; определение, посредством алгоритма машинного обучения, принадлежности банковской карты пользователю на основании упомянутого сравнения и присвоенного коэффициента.
[0007] Дополнительно географические координаты, соответствующие пользователю, являются, по меньшей мере, одними из следующих: адрес работы, адрес местожительства, адрес регистрации.
[0008] Очевидно, что как предыдущее общее описание, так и последующее подробное описание даны лишь для примера и пояснения и не являются ограничениями данного изобретения.
Краткое описание чертежей:
[0009] Фиг. 1 - схематичное изображение системы определения принадлежности банковской карты пользователю.
Осуществление изобретения:
[0010] Использование в данном решении термина «система», предназначено для того, чтобы ссылаться на связанный с компьютером объект, либо аппаратные средства, программно-аппаратные средства, сочетание аппаратных средств и программного обеспечения, программное обеспечение либо программное обеспечение в ходе исполнения. Например, система может быть, но не только, процессом, запущенным на процессоре, процессором, объектом, исполняемым файлом, потоком исполнения, программой и/или компьютером. В качестве иллюстрации и приложение, запущенное на вычислительном устройстве, и вычислительное устройство могут быть компонентом. Один или более компонентов может постоянно находиться внутри процесса и/или потока исполнения, и компонент может быть локализован на компьютере и/или распределен между двумя и более компьютерами. Кроме того, эти компоненты могут выполняться с различных машиночитаемых носителей, сохраняющих различные структуры данных. Компоненты могут обмениваться данными посредством локальных и/или удаленных процессов, например, в соответствии с сигналом, имеющим один или более пакетов данных (к примеру, данных из одного компонента, взаимодействующего с другим компонентом в локальной системе, распределенной системе и/или по сети, например, по Интернету, с другими системами посредством сигнала).
[0011] Различные аспекты или признаки, описанные в данном документе, могут быть реализованы как способ, устройство или изделие с помощью стандартных методик программирования и/или разработки. Термин «изделие» при использовании в данном документе имеет намерением содержать в себе вычислительную программу, доступную из любого машиночитаемого устройства, носителя или среды. Например, машиночитаемые носители могут включать в себя, но не только, магнитные устройства хранения (к примеру, жесткий диск, гибкий диск, магнитную ленту и т.д.), оптические диски (к примеру, компакт-диск (CD), универсальный цифровой диск (DVD), смарт-карты и устройства флэш-памяти (к примеру, EPROM, карточка, карта, флэш-диск и т.д.). Дополнительно различные носители хранения, описанные в данном документе, могут представлять одно или более устройств и/или других машиночитаемых носителей для хранения информации. Термин «машиночитаемый носитель» может включать в себя, без ограничений, беспроводные каналы и различные другие носители, допускающие хранение, размещение и/или перенос команд(ы) и/или данных. Данные могут передаваться между устройствами с помощью шин данных, с помощью стандартных сетевых средств обмена данными (например, CAN, Ethernet, Token Ring), с помощью обмена данными через общую оперативную память, с помощью обмена данными через файл в файловой системе, с помощью специальных интегральных схем обмена данными по шинам данных, с помощью использования систем управления баз данных и т.д. Конкретный способ обмена данными между компонентами устройства не влияет на суть данного изобретения.
[0012] Следует принимать во внимание, что все хранилища данных, ОЗУ и ПЗУ (к примеру, ОЗУ 205 или ПЗУ 101), описанные в данном документе, могут быть энергозависимыми запоминающими устройствами или энергонезависимыми запоминающими устройствами, либо могут включать в себя и энергозависимое, и энергонезависимое запоминающее устройство. Разделение хранилищ данных на ОЗУ и ПЗУ сделано в данном документе по принципу современного стандарта разделения функций запоминающих устройств в промышленных системах. Однако это не означает, что ПЗУ не может быть реализовано с помощью энергозависимых технологий, а ОЗУ с помощью энергонезависимых технологий. Способы реализации ОЗУ и ПЗУ не влияют на сущность данного изобретения. В качестве иллюстрации, но не ограничения, энергонезависимое запоминающее устройство может включать в себя постоянное запоминающее устройство (ROM), программируемое ROM (PROM), электрически программируемое ROM (EPROM), электрически стираемое PROM (EEPROM), флэш-память (SSD), жесткий диск (HDD), компакт-диск (CD), DVD-диск. Энергозависимое запоминающее устройство может включать в себя синхронное RAM (SRAM), динамическое RAM (DRAM), синхронное DRAM (SDRAM), SDRAM с двойной скоростью передачи данных (DDR SDRAM), улучшенное SDRAM (ESDRAM), Synchlink DRAM (SLDRAM) и direct Rambus RAM (DRRAM).
[0013] Следует понимать, что варианты осуществления, описанные в данном документе, могут быть реализованы посредством аппаратных средств, программного обеспечения, микропрограммного обеспечения, промежуточного программного обеспечения, микрокода или любой комбинации вышеозначенного. При реализации в аппаратных средствах блоки обработки могут быть реализованы в одной или нескольких специализированных интегральных схемах (ASIC), процессорах цифровых сигналов (DSP), устройствах цифровой обработки сигналов (DSPD), программируемых логических устройствах (PLD), программируемых пользователем матричных БИС (FPGA), процессорах, контроллерах, микроконтроллерах, микропроцессорах, других электронных устройствах, предназначенных для того, чтобы выполнять описанные в данном документе функции, или в их комбинациях.
[0014] Схематическое изображение заявленной системы 100 определения принадлежности банковской карты пользователю, в соответствии с воплощением настоящего решения показано на фиг. 1. Система 100 содержит по меньшей мере, одно вычислительное устройство 101 финансово-кредитного учреждения, сервер 102 геокодирования, первый сервер 103 кластеризации, хранилище 104 данных, по меньшей мере, одно вычислительное устройство 105 платежной системы, второй сервер 106 кластеризации и сервер 107 совпадений.
[0015] По меньшей мере, одно вычислительное устройство 101 финансово-кредитного учреждения выполнено с возможностью приема данных, содержащих информацию о пользователе и передачи серверу 102 геокодирования упомянутых данных. Информация о пользователе содержит адреса пользователя в текстовом формате и транслитерированные фамилию и имя пользователя. В дальнейшем данные о транслитерированных фамилии и имени пользователя передаются серверу совпадений. В качестве альтернативы географические координаты, соответствующие пользователю, могут являться, по меньшей мере, одними из следующих: адрес работы, адрес местожительства, адрес регистрации. Устройство 101 может быть ПК, ноутбуком, планшетом и т.д.
[0016] Сервер 102 геокодирования выполнен с возможностью приема от упомянутого вычислительного устройства 101 финансово-кредитного учреждения данных, содержащих информацию о пользователе, обработки принятых данных, соответствующих адресам в текстовом формате и передачи обработанных данных по меньшей мере, одному вычислительному устройству 101 финансово-кредитного учреждения. В результате упомянутой обработки сервер 102 геокодирования получает адреса в текстовом формате, в ответ на которые генерирует географические координаты.
[0017] Первый сервер 103 кластеризации выполнен с возможностью приема от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения упомянутых обработанных данных, генерирования данных включающих кластеризованные точки географических координат пользователя и передачи сгенерированных данных упомянутому вычислительному устройству 101 финансово-кредитного учреждения.
[0018] Хранилище 104 данных содержит базу данных, включающую данные о транзакциях, совершенных множеством банковских карт пользователей, и данные, содержащие информацию о владельце каждой из банковских карт, нанесенную на каждую банковскую карту. Данные о транзакциях включают географические координаты платежных терминалов, с которыми взаимодействовала каждая банковская карта из множества банковских карт пользователей. Информация о владельце каждой из банковских карт, нанесенную на каждую банковскую карту включает данные тисненой строки банковской карты.
[0019] По меньшей мере, одно вычислительное устройство 105 платежной системы выполнено с возможностью приема от упомянутого хранилища 104 данных об упомянутых транзакциях, данных, содержащих информацию о владельце каждой из банковских карт, передачи данных об упомянутых транзакциях второму серверу 106 кластеризации, приема от упомянутого второго сервера 106 кластеризации данных о кластеризованных точках трат, передачи серверу 107 совпадений данных о кластеризованных точках трат и данных, содержащих информацию о владельце каждой из банковских карт.
[0020] Второй сервер 106 кластеризации выполнен с возможностью генерирования данных о кластеризованных точках трат по каждой банковской карте на основании данных об упомянутых транзакциях и передачи данных о кластеризованных точек трат упомянутому вычислительному устройству платежной системы. Каждая кластеризованная точка трат является платежным терминалом, с которым взаимодействовала упомянутая банковская карта пользователя. Данные о кластеризованных точках трат содержат данные о транслитерированных фамилии и имени пользователя банковской карты.
[0021] Сервер 107 совпадений выполнен с возможностью анализа принятых от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения и упомянутого вычислительного устройства платежной системы обработанных данных и кластеризованных точек трат. Упомянутый анализ выполняется посредством процессора (не показан на фиг.) сервера 107 совпадений.
[0022] Упомянутый анализ включает нижеследующие этапы. На первом этапе происходит сравнение географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов, с которыми взаимодействовала каждая банковская карта из множества банковских карт пользователей. В результате сравнения выявляются совпадения географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов. Совпадением в данном случае является близость географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов в пределах заданного порога.
[0023] На втором этапе происходит выполнение вычисления в упомянутых выявленных совпадениях с последующим присвоением коэффициента принадлежности банковской карты пользователю. Упомянутое вычисление выполняется посредством вычисления расстояния Левенштейна от данных тисненой строки банковской карты и данных о транслитерированных фамилии и имени пользователя банковской карты, а присвоение коэффициента принадлежности банковской карты пользователю выполняется в случае, если значение расстояния Левенштейна имеет значение менее заданного порогового значения. Необходимо отметить, что данные о транслитерированных фамилии и имени пользователя банковской карты передаются в числе информации о пользователе от вычислительного устройства 105.
[0024] На третьем этапе происходит определение, посредством алгоритма машинного обучения, принадлежности банковской карты пользователю на основании упомянутого сравнения и присвоенного коэффициента. В качестве машинного обучения могут быть использованы, например, искусственная нейронная сеть, метод опорных векторов и т.д.
[0025] Хотя данное изобретение было показано и описано со ссылкой на определенные варианты его осуществления, специалистам в данной области техники будет понятно, что различные изменения и модификации могут быть сделаны в нем, не покидая фактический объем изобретения.
[0026] То, что описано выше, включает в себя примеры одного или более вариантов осуществления. Конечно, невозможно описать каждое вероятное сочетание компонентов или технологий в целях описания вышеозначенных вариантов осуществления, но специалисты в данной области техники могут признать, что многие дополнительные сочетания и перестановки различных вариантов осуществления допустимы. Следовательно, описанные варианты осуществления имеют намерение охватывать все подобные преобразования, модификации и разновидности, которые попадают под сущность и объем прилагаемой формулы изобретения.

Claims (12)

1. Система определения принадлежности банковской карты пользователю, содержащая:
- по меньшей мере, одно вычислительное устройство финансово-кредитного учреждения, выполненное с возможностью приема данных, содержащих информацию о пользователе и передачи серверу геокодирования упомянутых данных, где информация о пользователе содержит адреса пользователя в текстовом формате и транслитерированные фамилию и имя пользователя;
- сервер геокодирования, выполненный с возможностью приема от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения данных, содержащих информацию о пользователе, обработки принятых данных, соответствующих адресам в текстовом формате и передачи обработанных данных по меньшей мере, одному вычислительному устройству финансово-кредитного учреждения, где в результате упомянутой обработки сервер геокодирования получает адреса в текстовом формате, в ответ на которые генерирует географические координаты;
- первый сервер кластеризации, выполненный с возможностью приема от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения упомянутых обработанных данных, генерирования данных, включающих кластеризованные точки географических координат пользователя и передачи сгенерированных данных упомянутому вычислительному устройству финансово-кредитного учреждения;
- хранилище данных, содержащее базу данных, включающую данные о транзакциях, совершенных множеством банковских карт пользователей, и данные, содержащие информацию о владельце каждой из банковских карт, нанесенную на каждую банковскую карту, где данные о транзакциях включают географические координаты платежных терминалов, с которыми взаимодействовала каждая банковская карта из множества банковских карт пользователей, а информация о владельце каждой из банковских карт, нанесенная на каждую банковскую карту, включает данные тисненой строки банковской карты;
- по меньшей мере, одно вычислительное устройство платежной системы, выполненное с возможностью приема от упомянутого хранилища данных об упомянутых транзакциях, данных, содержащих информацию о владельце каждой из банковских карт, передачи данных об упомянутых транзакциях второму серверу кластеризации, приема от упомянутого второго сервера кластеризации данных о кластеризованных точках трат, передачи серверу совпадений данных о кластеризованных точках трат и данных, содержащих информацию о владельце каждой из банковских карт;
- второй сервер кластеризации, выполненный с возможностью генерирования данных о кластеризованных точках трат по каждой банковской карте на основании данных об упомянутых транзакциях, где каждая кластеризованная точка трат является платежным терминалом, с которым взаимодействовала упомянутая банковская карта пользователя, и передачи данных о кластеризованных точках трат упомянутому вычислительному устройству платежной системы;
- сервер совпадений, выполненный с возможностью анализа принятых от упомянутого вычислительного устройства финансово-кредитного учреждения и упомянутого вычислительного устройства платежной системы обработанных данных и данных о кластеризованных точках трат, где упомянутый анализ выполняется посредством процессора сервера совпадений и включает:
- сравнение географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов, с которыми взаимодействовала каждая банковская карта из множества банковских карт пользователей, при этом в результате сравнения выявляются совпадения географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов, где совпадением является близость географических координат пользователя и географических координат платежных терминалов в пределах заданного порога;
- выполнение вычисления в упомянутых выявленных совпадениях с последующим присвоением коэффициента принадлежности банковской карты пользователю, при этом упомянутое вычисление выполняется посредством вычисления расстояния Левенштейна от данных тисненой строки банковской карты и данных о транслитерированных фамилии и имени пользователя банковской карты, а присвоение коэффициента принадлежности банковской карты пользователю выполняется в случае, если значение расстояния Левенштейна имеет значение менее заданного порогового значения;
- определение, посредством алгоритма машинного обучения, принадлежности банковской карты пользователю на основании упомянутого сравнения и присвоенного коэффициента.
2. Система по п. 1, отличающаяся тем, что географические координаты, соответствующие пользователю, являются, по меньшей мере, одними из следующих: адрес работы, адрес местожительства, адрес регистрации.
RU2021112469A 2021-04-29 Система определения принадлежности банковской карты пользователю RU2779249C1 (ru)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2779249C1 true RU2779249C1 (ru) 2022-09-05

Family

ID=

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2641219C1 (ru) * 2016-12-09 2018-01-16 Общество с ограниченной ответственностью "Технологии" Способ обработки данных для безналичной оплаты
RU2642360C1 (ru) * 2016-09-14 2018-01-24 Общество с ограниченной ответственностью "Мобильные платежные технологии" (ООО "МПТ") Способ инициализации банковских транзакций без использования pos-терминалов и система для его реализации
RU2662404C2 (ru) * 2014-03-24 2018-07-25 Мастеркард Интернэшнл Инкорпорейтед Системы и способы для проверки и подтверждения личности
WO2019006187A1 (en) * 2017-06-28 2019-01-03 Goldman Sachs Bank Usa IDENTIFIERS OF ACCOUNT-SPECIFIC ACCOUNTS
US10453059B2 (en) * 2015-09-30 2019-10-22 Bank Of America Corporation Non-intrusive geo-location determination associated with transaction authorization
US10861019B2 (en) * 2016-03-18 2020-12-08 Visa International Service Association Location verification during dynamic data transactions

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2662404C2 (ru) * 2014-03-24 2018-07-25 Мастеркард Интернэшнл Инкорпорейтед Системы и способы для проверки и подтверждения личности
US10453059B2 (en) * 2015-09-30 2019-10-22 Bank Of America Corporation Non-intrusive geo-location determination associated with transaction authorization
US10861019B2 (en) * 2016-03-18 2020-12-08 Visa International Service Association Location verification during dynamic data transactions
RU2642360C1 (ru) * 2016-09-14 2018-01-24 Общество с ограниченной ответственностью "Мобильные платежные технологии" (ООО "МПТ") Способ инициализации банковских транзакций без использования pos-терминалов и система для его реализации
RU2641219C1 (ru) * 2016-12-09 2018-01-16 Общество с ограниченной ответственностью "Технологии" Способ обработки данных для безналичной оплаты
WO2019006187A1 (en) * 2017-06-28 2019-01-03 Goldman Sachs Bank Usa IDENTIFIERS OF ACCOUNT-SPECIFIC ACCOUNTS

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200285898A1 (en) Systems and methods for training a data classification model
US10521572B2 (en) Systems and methods for improving KBA identity authentication questions
AU2019349581B2 (en) Method and system for user data driven financial transaction description dictionary construction
CN108053545B (zh) 证件验真方法和装置、服务器、存储介质
US10133859B2 (en) Managing registration of user identity using handwriting
WO2022156275A1 (zh) 电子合同生成方法、装置、计算机设备及存储介质
US10891626B2 (en) Systems and methods for identity verification
US20210012026A1 (en) Tokenization system for customer data in audio or video
AU2016201953A1 (en) System and method for candidate profile screening
US20230328072A1 (en) Systems and methods of performing an identity verification across different geographical or jurisdictional regions
US11922383B2 (en) Methods and systems for deconflicting data from multiple sources in computer systems
RU2779249C1 (ru) Система определения принадлежности банковской карты пользователю
EP4028912A1 (en) Enhanced biometric authentication
US12052573B2 (en) Systems and methods for mitigating fraud based on geofencing
US20230300147A1 (en) Systems and methods for identifying malicious cryptographic addresses
Utkina Digital Identification and Financial Monitoring: New Technologies in the Fight against Crime
US11475446B2 (en) System, methods and computer program products for identity authentication for electronic payment transactions
CN116028880B (zh) 训练行为意图识别模型的方法、行为意图识别方法及装置
US11941053B1 (en) Secure data interactions performed by an internet of things (IoT) device
CN114925353B (zh) 账号密码重置风险识别方法、装置、设备及存储介质
US20240305483A1 (en) Resolving failed data interactions performed by an Internet of Things (IoT) device
US20240303632A1 (en) Processing data interactions performed by an Internet of Things (IoT) device
US20240320733A1 (en) Systems and methods for facilitating banking activities via an anonymous digital profile
US20240303327A1 (en) Selecting data interactions to be performed by an Internet of Things (IoT) device
US20230384967A1 (en) Distributed network providing certificate rights for intelligent modeling outputs