[发明专利]一种套现侦测的方法及装置

说明书

本发明公开了一种套现侦测的方法及装置，该方法包括，获取信用卡交易的交易数据，根据信用卡交易的交易数据、套现交易评分模型，确定信用卡交易的评分值，若信用卡交易的评分值大于评分阈值，则确定信用卡交易为套现交易，其中，套现交易评分模型是根据信用卡交易的套现标签、第一历史交易数据进行有监督训练后生成的，信用卡交易的套现标签是根据套现商户池中的套现商户以及各套现商户的信用卡交易进行无监督训练后生成的。该技术方案提高了套现交易侦测的准确率和覆盖率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种套现侦测的方法及装置。

背景技术

当前信用卡违规套现的风险日益凸显，对社会造成众多不良影响。现有套现交易的侦测方法，主要根据卡片和商户的交易特征，构建专家规则进行识别。然而，套现方法越来越隐蔽，技术越来越强，手法越来越专业，逐渐呈现团伙化、专业化的特征，且当前套现交易的样本数据极度缺失，导致现有方法侦测套现交易的准确率和覆盖率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种套现侦测的方法及装置，用以提高套现交易侦测的准确率和覆盖率。

本发明实施例提供的一种套现侦测的方法，包括：

获取信用卡交易的交易数据；

根据所述信用卡交易的交易数据、套现交易评分模型，确定所述信用卡交易的评分值；其中，所述套现交易评分模型是根据信用卡交易的套现标签、第一历史交易数据进行有监督训练后生成的；所述信用卡交易的套现标签是根据套现商户池中的套现商户以及各套现商户的信用卡交易进行无监督训练后生成的；

若所述信用卡交易的评分值大于评分阈值，则确定所述信用卡交易为套现交易。

上述技术方案中，获取信用卡交易的交易数据，并根据信用卡交易的交易数据、套现交易评分模型，确定该信用卡交易的评分值，若该信用卡交易的评分值大于评分阈值，则确定该信用卡交易为套现交易。其中，套现交易评分模型是根据信用卡交易的套现标签、第一历史交易数据进行有监督训练后生成的，信用卡交易的套现标签是根据套现商户池中的套现商户以及各套现商户的信用卡交易进行无监督训练后生成的。也就是说，本方案在评估信用卡交易是否为套现交易时，采用的套现交易评分模型是基于无监督训练、有监督训练生成的，其中，无监督训练运用的是图计算方法，在关联传播中更加快速更新、扩展网络；有监督训练运用的是基于传统逻辑回归的评分卡模型，提升迭代过程中的计算效率。两者在模型中进行串联优化，直至形成完整收敛、具备自学习能力的闭环系统，提高了套现交易侦测的准确率和覆盖率。

可选的，所述根据所述信用卡交易的交易数据、套现交易评分模型，确定所述信用卡交易的评分值，包括：

获取所述套现交易评分模型的各输入变量；

根据所述信用卡交易的交易数据、所述套现交易评分模型的各输入变量，确定所述套现交易评分模型的各输入变量对应的值；

将所述套现交易评分模型的各输入变量对应的值输入至所述套现交易评分模型，得到所述信用卡交易的评分值。

上述技术方案中，获取套现交易评分模型的各输入变量，并根据信用卡交易的交易数据、套现交易评分模型的各输入变量，确定套现交易评分模型的各输入变量对应的值，然后将确定出的各输入变量对应的值输入至套现交易评分模型后，计算出该信用卡交易的评分值。

可选的，所述第一历史交易数据包括预设时间段内的多个信用卡交易的交易数据、各信用卡交易的交易数据对应的卡片档案、商户档案、机构档案、地域档案；

所述根据信用卡交易的套现标签、第一历史交易数据进行有监督训练后生成所述套现交易评分模型，包括：

根据所述信用卡交易的套现标签确定所述套现交易评分模型的标签变量；