[发明专利]在线交易盗卡率评估方法及装置在审
申请号: | 201510944133.9 | 申请日: | 2015-12-16 |
公开(公告)号: | CN106886904A | 公开(公告)日: | 2017-06-23 |
发明(设计)人: | 赵平;许凯;李熙 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00;G06Q30/02 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司11127 | 代理人: | 党晓林,李辉 |
地址: | 英属开曼*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 在线 交易 盗卡率 评估 方法 装置 | ||
1.一种在线交易盗卡率评估方法,其特征在于,包括:
采集一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据;
根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线;
根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率。
2.根据权利要求1所述的在线交易盗卡率评估方法,其特征在于,所述设定历史时段的结束时间点在当前交易日之前。
3.根据权利要求2所述的在线交易盗卡率评估方法,其特征在于,所述结束时间点后的第一个单位统计时间内,所述盗卡通知接收率大于一设定值。
4.根据权利要求1所述的在线交易盗卡率评估方法,其特征在于,根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线,包括:
根据所述盗卡数据及其对应的交易数据计算发生盗卡的各交易自交易日起至收到银行盗卡通知的时长;
根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线。
5.根据权利要求4所述的在线交易盗卡率评估方法,其特征在于,根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线,包括:利用hive分布式,根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线。
6.根据权利要求1所述的在线交易盗卡率评估方法,其特征在于,根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率,包括:
在所述关系曲线上查找所述单位统计时间中每天的盗卡通知接收率;
根据所述单位统计时间中每天的通知盗卡金额及每天的盗卡通知接收率计算每天的预估盗卡金额;
根据每天的预估盗卡金额统计所述单位统计时间中的盗卡金额;
根据所述单位统计时间中的交易金额及盗卡金额计算所述单位统计时间内的盗卡率。
7.根据权利要求1所述的在线交易盗卡率评估方法,其特征在于,根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线,包括:
根据不同地区的盗卡数据及其对应的交易数据分别计算不同地区中发生盗卡的 各交易自交易日起至收到银行盗卡通知的时长;
根据不同地区的各所述时长绘制分别绘制不同地区的盗卡通知接收率与时间的关系曲线。
8.根据权利要求7所述的在线交易盗卡率评估方法,其特征在于,根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率,包括:
在不同地区的关系曲线上分别查找所述单位统计时间中每天的盗卡通知接收率;
根据不同地区的单位统计时间中每天的通知盗卡金额及每天的盗卡通知接收率分别计算不同地区的单位统计时间中每天的预估盗卡金额;
分别统计不同地区的单位统计时间中的盗卡金额,得到单位统计时间中的总盗卡金额;
根据所述单位统计时间中的交易金额及总盗卡金额计算所述单位统计时间内的盗卡率。
9.一种在线交易盗卡率评估装置,其特征在于,包括:
数据采集单元,用于采集一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据;
曲线生成单元,用于根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线;
盗卡率计算单元,用于根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率。
10.根据权利要求9所述的在线交易盗卡率评估装置,其特征在于,所述设定历史时段的结束时间点在当前交易日之前。
11.根据权利要求10所述的在线交易盗卡率评估装置,其特征在于,所述结束时间点后的第一个单位统计时间内,所述盗卡通知接收率大于一设定值。
12.根据权利要求9所述的在线交易盗卡率评估装置,其特征在于,所述曲线生成单元包括:
时长计算模块,用于根据所述盗卡数据及其对应的交易数据计算发生盗卡的各交易自交易日起至收到银行盗卡通知的时长;
曲线绘制模块,用于根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线。
13.根据权利要求12所述的在线交易盗卡率评估装置,其特征在于,所述曲线绘制模块具体用于:利用hive分布式,根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线。
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