[发明专利]挂失类型识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品

说明书

本申请涉及一种挂失类型识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品，计算机设备通过获取待识别银行卡的挂失交易数据，将挂失交易数据分别输入多个目标模型中，得到各目标模型输出的针对待识别银行卡的挂失类型，进而根据各目标模型输出的针对待识别银行卡的挂失类型，确定待识别银行卡的目标挂失类型。本方法中通过目标模型获取待识别银行卡的目标挂失类型，提高了银行卡挂失类型的识别效率，而且，本方法中采用多个目标模型得到基于各个模型的针对待识别银行卡的挂失类型，进一步根据各模型输出的挂失类型确定目标挂失类型，避免了采用单一目标模型时带来的误判问题，保证在提高银行卡挂失类型的识别效率的同时，提高识别的准确性。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种挂失类型识别方法、装置、 设备、存储介质和程序产品。

背景技术

挂失是在客户遗失、损坏、失窃银行卡等行为中，避免财产损失的一种自 救行为，在实际的银行卡挂失业务中，存在部分客户使用同一号码多次呼入并 办理多个不同客户借记卡挂失的情况，但坐席人员无法判断客户来电次数以及 无法快速识别客户高频代办挂失的情况，存在较大的信息泄露风险和外部欺诈 风险。

现有技术方案中，主要是坐席人员自己根据以往的工作经验，识别银行卡 挂失业务的类型，该类型包括正常挂失或异常挂失，然而，该方法存在银行卡 挂失类型的识别效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高银行卡挂失类型的 识别效率的挂失类型识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

第一方面，本申请提供了一种挂失类型识别方法，所述方法包括：

获取待识别银行卡的挂失交易数据；

将所述挂失交易数据分别输入多个目标模型中，得到各所述目标模型输出 的针对所述待识别银行卡的挂失类型；

根据各所述目标模型输出的针对所述待识别银行卡的挂失类型，确定所述 待识别银行卡的目标挂失类型。

在其中一个实施例中，所述根据各所述目标模型输出的针对所述待识别银 行卡的挂失类型，确定所述待识别银行卡的目标挂失类型，包括：

根据各所述目标模型输出的针对所述待识别银行卡的挂失类型，从各所述 挂失类型中确定异常挂失类型的数量；

确定所述异常挂失类型的数量与所述挂失类型的总数量的比值；

根据所述比值确定所述待识别银行卡的目标挂失类型。

在其中一个实施例中，所述根据所述比值确定所述待识别银行卡的目标挂 失类型，包括：

若所述比值大于第一预设比值，则确定所述待识别银行卡的目标挂失类型 为第一异常风险程度的异常挂失类型。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

若所述比值大于第二预设比值且小于等于所述第一预设比值，则确定所述 待识别银行卡的目标挂失类型为第二异常风险程度的异常挂失类型，其中，所 述第二异常风险程度小于所述第一异常风险程度。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

若所述比值小于所述第二预设比值，则确定所述待识别银行卡的目标挂失 类型为正常挂失类型。

在其中一个实施例中，所述多个目标模型包括逻辑回归模型和随机森林模 型；所述将所述挂失交易数据分别输入多个目标模型中，得到各所述目标模型 输出的针对所述待识别银行卡的挂失类型，包括：

将所述挂失交易数据输入所述逻辑回归模型中，得到第一挂失类型；

将所述挂失交易数据输入所述随机森林模型中，得到第二挂失类型。