[发明专利]一种高风险银行卡的识别方法及装置

说明书

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种高风险银行卡的识别方法及装置，用以及时发现潜在的高风险银行卡，降低金融风险。本发明实施例包括：根据待识别银行卡的交易数据，确定所述待识别银行卡的N个卡属性中任两个卡属性之间的关联性，其中N2；将所述待识别银行卡的N个卡属性按照高风险银行卡的卡属性的聚类方式进行划分，并根据所述任两个卡属性之间的关联性，利用图团体检测法计算所述待识别银行卡的模块性分数值；其中，所述高风险银行卡的卡属性的聚类方式为利用所述图团体检测法进行划分的；至少根据所述待识别银行卡的模块性分数值，确定所述待识别银行卡的风险等级。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种高风险银行卡的识别方法及装置。

背景技术

近年来，随着经济的不断发展，我国银行卡业务快速发展，各发卡银行发卡量大幅度上升，市场竞争日益激烈。随之而来的是，发卡银行面临的业务风险也日益显现，特别是近年来犯罪分子利用银行卡进行作案活动猖獗，给银行和个人造成了直接或间接损失。

现有的高风险银行卡主要被犯罪分子利用为诈骗或洗钱的工具，主要表现为境内银行卡，在境外进行消费、转账、取现等交易，主要特点为涉及地区分布广，货币的转换、当地的时差、交易的类型、交易的渠道、银行卡的性质、银行卡的信息等关键要素不完整。因此，出现高风险银行卡交易情况，往往都只能追溯，无法及时预测和监控。

发明内容

本申请提供一种高风险银行卡的识别方法及装置，用以及时发现潜在的高风险银行卡，降低金融风险。

本发明实施例提供的一种高风险银行卡的识别方法，包括：

根据待识别银行卡的交易数据，确定所述待识别银行卡的N个卡属性中任两个卡属性之间的关联性，其中N2；

将所述待识别银行卡的N个卡属性按照高风险银行卡的卡属性的聚类方式进行划分，并根据所述任两个卡属性之间的关联性，利用图团体检测法计算所述待识别银行卡的模块性分数值；其中，所述高风险银行卡的卡属性的聚类方式为利用所述图团体检测法进行划分的；

至少根据所述待识别银行卡的模块性分数值，确定所述待识别银行卡的风险等级。

一种可选的实施例中，所述根据待识别银行卡的交易数据，确定所述待识别银行卡的N个卡属性中任两个卡属性之间的关联性，包括：

获取所述待识别银行卡的交易数据；

将所述待识别银行卡的交易数据输入关联模型，根据所述待识别银行卡的交易数据之间的相关性，确定所述待识别银行卡的卡属性之间的关联性。

一种可选的实施例中，所述高风险银行卡的卡属性的聚类方式根据以下方式确定：

获取所述高风险银行卡的交易数据；

将所述高风险银行卡的交易数据输入关联模型中，根据所述高风险银行卡的交易数据之间的相关性，确定所述高风险银行卡的卡属性之间的关联性；

根据所述高风险银行卡的卡属性之间的关联性，利用所述图团体检测法确定所述高风险银行卡的聚类方式。

一种可选的实施例中，所述根据所述高风险银行卡的卡属性之间的关联性，利用所述图团体检测法确定高风险银行卡的聚类方式，包括：

将所述高风险银行卡的任一卡属性作为一个第一集，利用所述图团体检测法计算所述高风险银行卡的卡属性的第一模块性分数值；

将任意两个第一集聚类为一个集，利用所述图团体检测法计算所述高风险银行卡的卡属性的多个第二模块性分数值，将所述第二模块性分数值最高的聚类方式得出的集作为第二集；

将任意两个第二集聚类为一个集，利用所述图团体检测法计算所述高风险银行卡的卡属性的多个第三模块性分数值，将所述第三模块性分数值最高的聚类方式得出的集作为第三集；