[发明专利]用于交易风险实时侦测的方法和装置

说明书

本发明涉及在线支付技术，特别涉及在线交易过程中实时侦测交易风险的方法、实施该方法的服务器和客户端以及包含实施该方法的计算机程序的计算机可读存储介质。按照本发明一个方面的用于交易风险实时侦测的方法包含下列步骤：基于与单个账户相关联的历史交易建立对应于该单个账户的历史交易模型；以及向客户端提供历史交易模型以供其对该单个账户的当前交易的风险进行判断。

技术领域

本发明涉及在线支付技术，特别涉及在线交易过程中实时侦测交易风险的方法、实施该方法的服务器和客户端以及包含实施该方法的计算机程序的计算机可读存储介质。

背景技术

在线支付由于其便捷性和与日常生活的紧密相关性而受到消费者的青睐，并已经成为主流的交易支付方式。然而，在线支付也导致了更多的交易欺诈风险。目前业界主要采用基于规则的方法和基于分类模型的方法来应对在线支付的交易欺诈风险。

但上述两种方法都存在明显的不足之处。例如，基于规则的方法依赖于专家经验，主观因素较强，而且风险判断的准确性与专家的能力水平密切相关。分类模型主要是通过对大量账户的交易特征进行统计分析而得到的，与专家制订的规则相比具有更好的客观性，但是分类模型本质上是一种统计模型，对于不同用户之间的差异性(在很多情况下，这种差异是明显的和不可忽视的)则显得无能为力。此外，当同时发生很多笔交易时，如果这些交易都需要实时处理，则将使系统承受巨大的处理压力，并导致处理速度的降低。

由上可见，迫切需要提供一种能够克服上述各种缺点的防范交易风险的方法和装置。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种用于实时侦测交易风险的方法，其具有计算速度快、识别准确度高等优点。

按照本发明一个方面的用于交易风险实时侦测的方法包含下列步骤：

基于与单个账户相关联的历史交易建立对应于该单个账户的历史交易模型；以及

向客户端提供历史交易模型以供其对该单个账户的当前交易的风险进行判断。

优选地，在上述方法中，建立对应于单个账户的历史交易模型的步骤在云端完成。

优选地，在上述方法中，进一步包括下列步骤：

利用单个账户新增的历史交易记录对历史交易模型进行定期或不定期地更新。

优选地，在上述方法中，所述历史交易模型为隐马尔可夫模型，建立历史交易模型的步骤包括：

生成表示单个账户的历史交易的可观察行为状态的第一交易序列作为隐马尔可夫模型的观察状态集合；以及

利用第一交易序列来训练该隐马尔可夫模型以建立该单个账户的历史交易模型。

优选地，在上述方法中，生成第一交易序列的步骤包括：

生成单个账户的每笔历史交易的交易特征向量以得到多个交易特征向量；

对所得到的多个交易特征向量进行聚类处理以得到一个或多个交易特征类别，其中每个所述交易特征类别对应于一个可观察行为状态；以及

根据各自的交易特征向量确定每笔历史交易所属的交易特征类别从而得到该单个账户的第一交易序列。

优选地，在上述方法中，按照下列方式确定所属的交易特征类别：

计算单个账户的每笔历史交易的交易特征向量与每个交易特征类别的相似性；以及

将对应于最大相似性的交易特征类别确定为该笔历史交易的交易特征向量所属的交易特征类别。

优选地，在上述方法中，利用第一交易序列来训练隐马尔可夫模型包括下列步骤：

设定对应于单个账户的隐马尔可夫模型的隐藏状态的数量；