CN107679856B - 基于交易的业务控制方法和装置 - Google Patents

基于交易的业务控制方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107679856B
CN107679856B CN201710833275.7A CN201710833275A CN107679856B CN 107679856 B CN107679856 B CN 107679856B CN 201710833275 A CN201710833275 A CN 201710833275A CN 107679856 B CN107679856 B CN 107679856B
Authority
CN
China
Prior art keywords
transaction
event
level associated
event set
level
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710833275.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107679856A (zh
Inventor
宋博文
杨陆毅
徐峰
张天翼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Advanced New Technologies Co Ltd
Advantageous New Technologies Co Ltd
Original Assignee
Advanced New Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Advanced New Technologies Co Ltd filed Critical Advanced New Technologies Co Ltd
Priority to CN201710833275.7A priority Critical patent/CN107679856B/zh
Publication of CN107679856A publication Critical patent/CN107679856A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107679856B publication Critical patent/CN107679856B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/382—Payment protocols; Details thereof insuring higher security of transaction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本说明书提供一种基于交易的业务控制方法，包括：在满足第一预定条件的历史交易事件中，生成当前交易事件的N级关联事件集，N为自然数；1级关联事件集中包括与当前交易事件具有至少一个相同介质属性的历史交易事件，M级关联事件集中包括(M‑1)级关联事件集中的历史交易事件、以及与(M‑1)级关联事件集中的历史交易事件具有至少一个相同介质属性的其他历史交易事件，M为大于1的自然数；根据所述N级关联事件集中历史交易事件的业务属性，确定当前交易事件的至少一个特征量；根据所述特征量对当前交易事件进行业务处理。

Description

基于交易的业务控制方法和装置
技术领域
本说明书涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于交易的业务控制方法和装置。
背景技术
随着通信技术的发展，人们越来越习惯于利用网络处理各种工作和生活事项，网络交易就是其中的一种。借助于网络的开放性，网络交易使企业与消费者摆脱了传统商业中介的束缚，逐渐改变着人们的消费行为和消费模式。
但是，网络的开放性也会使网络交易面临种种风险，交易安全影响着参与交易的各方的切身利益。如果能够在一项网络交易发生时，及时对可能的风险隐患进行控制，将极大的提高网络交易的安全性。
发明内容
有鉴于此，本说明书提供一种基于交易的业务控制方法，包括：
在满足第一预定条件的历史交易事件中，生成当前交易事件的N级关联事件集，N为自然数；1级关联事件集中包括与当前交易事件具有至少一个相同介质属性的历史交易事件，M级关联事件集中包括(M-1)级关联事件集中的历史交易事件、以及与(M-1)级关联事件集中的历史交易事件具有至少一个相同介质属性的其他历史交易事件，M为大于1的自然数；
根据所述N级关联事件集中历史交易事件的业务属性，确定当前交易事件的至少一个特征量；
根据所述特征量对当前交易事件进行业务处理。
本说明书还提供了一种基于交易的业务控制装置，包括：
N级关联事件集单元，用于在满足第一预定条件的历史交易事件中，生成当前交易事件的N级关联事件集，N为自然数；1级关联事件集中包括与当前交易事件具有至少一个相同介质属性的历史交易事件，M级关联事件集中包括(M-1)级关联事件集中的历史交易事件、以及与(M-1)级关联事件集中的历史交易事件具有至少一个相同介质属性的其他历史交易事件，M为大于1的自然数；
特征量确定单元，用于根据所述N级关联事件集中历史交易事件的业务属性，确定当前交易事件的至少一个特征量；
业务处理单元，用于根据所述特征量对当前交易事件进行业务处理。
本说明书提供的一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器上存储有可由处理器运行的计算机程序；所述处理器运行所述计算机程序时，执行上述基于交易的业务控制方法所述的步骤。
本说明书提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行上述基于交易的业务控制方法所述的步骤。
由以上技术方案可见，本说明书的实施例中，通过相同介质属性来逐级扩展出当前交易事件的N级关联事件集，采用N级关联事件集的业务属性来确定当前交易事件的特征量，并依据特征量进行业务控制；由于采用了交易事件本身来刻画当前交易事件的特征量，本说明书的实施例能够及时和全面的反映当前交易事件的业务特点，适用于实时的业务控制过程，在应用于风险控制时对风险的识别更为精准。
附图说明
图1是本说明书实施例中一种基于交易的业务控制方法的流程图；
图2是本说明书实施例的一个例子中1级关联二部图的示意图；
图3是本说明书实施例的一个例子中2级关联二部图的示意图；
图4是运行本说明书实施例的设备的一种硬件结构图；
图5是本说明书实施例中一种基于交易的业务控制装置的逻辑结构图。
具体实施方式
本说明书的实施例提出一种新的基于交易的业务控制方法，将能够与当前交易事件通过介质属性直接或间接关联起来的历史交易事件构成N(N为自然数)级关联事件集，并由N级关联事件集中历史交易事件的业务属性来得到当前交易事件的特征量，用来进行业务控制；这样，通过对历史交易事件的总结来对当前交易事件进行刻画，能够实时和全面的反映当前交易事件的业务特点，在用于风险控制时能够更为快速和准确的识别出高风险的交易事件，从而提高交易的安全性。
本说明书的实施例可以运行在任何具有计算和存储能力的设备上，如手机、平板电脑、PC(Personal Computer，个人电脑)、笔记本、服务器等设备；还可以由运行在两个或两个以上设备的逻辑节点来实现本说明书实施例中的各项功能。
本说明书的实施例中，每个交易事件可以采用若干属性来描述，属性可以包括与该交易事件相关的各方面的信息，例如可以是交易的发生时间、交易双方的账户、付款方式、用来付款的卡或第三方支付账户、交易金额、交易标的等信息，也可以是对该交易事件的评判信息(如是否属于可信交易等)，不做限定。
本说明书的实施例中，基于交易的业务控制方法的流程如图1所示。
步骤110，在满足第一预定条件的历史交易事件中，生成当前交易事件的N级关联事件集。其中，1级关联事件集中包括与当前交易事件具有至少一个相同介质属性的历史交易事件，M(M为大于1的自然数)级关联事件集中包括(M-1)级关联事件集中的历史交易事件、以及与(M-1)级关联事件集中的历史交易事件具有至少一个相同介质属性的其他历史交易事件。
介质属性用来在构建关联事件集时作为将交易事件关联起来的媒介。可以根据实际应用场景中交易事件的业务领域、对交易事件进行业务控制的目的等因素，来在交易事件属性中选择一个到多个来作为介质属性。当两个交易事件具有一个到多个相同的介质属性(即有一个到多个介质属性的值相同)时，对业务控制的目的而言，这两个交易事件体现出某种共性。
例如，如果业务控制的目的主要是防止黑产团伙发起的恶意交易，可以采用能够代表交易发起方身份信息的若干个属性来作为介质属性，如交易发起方的账户、收货手机、邮箱、设备指纹等属性中的一个或多个；这样，如果一个交易事件与另一个交易事件的上述介质属性中有的相同，则这两个交易事件的发起方很可能有紧密关系。
本说明书的实施例中，将满足第一预定条件的所有历史交易事件，作为生成关联事件集的交易事件的范围。第一预定条件可以综合考虑实际应用场景的需求、业务延续性等因素来设置，不做限定。在一个例子中，第一预定条件可以根据交易事件的发生时间来设定(如历史交易事件的发生时间在当前交易事件发生前预定时间段内)；在另一个例子中，第一预定条件可以根据交易事件的交易额度来设定(如历史交易事件的交易金额超过某个既定阈值)。
关联事件集可以用逐级扩展的方式来生成。具体而言，从当前交易事件的属性中，提取每个介质属性值，方便起见，将当前交易事件的介质属性值称为1级关联介质属性值；对每个满足第一预定条件的历史交易事件，如果该历史交易事件的一个或一个以上介质属性值与1级关联介质属性值相同，则将该历史交易事件归入1级关联事件集中；在遍历所有满足第一预定条件的历史交易事件后即可得到1级关联事件集。
在1级关联事件集中，有的历史交易事件的介质属性值与当前交易事件的介质属性值不同，用这些介质属性值可以进行关联事件集的下一级扩展，方便起见，将这些介质属性值称为2级关联介质属性值。在将1级关联事件集中的所有历史交易事件作为2级关联事件集的元素后(即2级关联事件集包括1级关联事件集中的所有历史交易事件)，对每个不属于1级关联事件集的满足第一预定条件的历史交易事件，如果该历史交易事件的一个或一个以上介质属性值与2级关联介质属性值相同，则将该历史交易事件归入2级关联事件集中；在遍历所有不属于1级关联事件集、并且满足第一预定条件的历史交易事件后即可得到2级关联事件集。以此类推，可以得到3级关联事件集、4级关联事件集等等。
可见，属于M级关联事件集但不属于(M-1)级关联事件集的历史交易事件，与至少一个(M-1)级关联事件集中的历史交易事件具有一个或一个以上的相同介质属性。换言之，M级关联事件集包括每个(M-1)级关联事件集中的历史交易事件、以及和(M-1)级关联事件集中的历史交易事件具有至少一个相同介质属性的其他历史交易事件。
在一种实现方式中，可以采用二部图技术来生成N级关联事件集。以当前交易事件的每个介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的满足第一预定条件的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立1级关联的二部图，则1级关联二部图中的历史交易事件节点子集即为1级关联事件集。以(M-1)级关联二部图中历史交易事件节点子集中所有历史交易事件的介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的满足第一预定条件的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立M级关联的二部图，则M级关联二部图中的历史交易事件节点子集即为M级关联事件集。
以下用一个具体的例子来进一步进行说明。假设本例中采用交易的发起方账户、收货手机来作为介质属性，当前交易事件的发起方账户为“user00”、
收货手机为“1880000”。满足第一预定条件的历史交易事件如表1所示：
Figure BDA0001409205270000051
Figure BDA0001409205270000061
表1
满足第一预定条件的历史交易事件中，与当前交易事件具有相同介质属性的是交易事件1(与当前交易事件的发起方账户均为“user00”)和交易事件2(与当前交易事件的收货手机均为“1880000”)。以当前交易事件的介质属性：发起方账户为“user00”、收货手机为“1880000”为一侧节点，以交易事件1和交易事件2为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立的1级关联二部图如图2所示。交易事件1和交易事件2组成了1级关联事件集。
在1级关联事件集中，交易事件1和交易事件2的所有介质属性为：发起方账户“user00”、发起方账户“user01”、收货手机“1880000”、收货手机“1880001”。以上述四个介质属性作为一侧节点，以满足第一预定条件的历史交易事件中具有上述一个到多个介质属性值的历史交易事件为另一个节点，以交易事件具有介质属性为边，建立的2级关联二部图如图3所示。由图3，可以得到由交易事件1、交易事件2、交易事件3、交易事件4和交易事件5构成的2级关联事件集。
需要说明的是，二部图只是生成关联事件集时可以选用的一种技术手段，也可以采用其他的算法得到关联事件集，不做限定。
可见，关联事件集中的历史交易事件能够通过介质属性直接或间接的与当前交易事件关联起来。当关联事件集的级别增加时，关联事件集中的历史交易事件的数量随之增加。采用关联事件集中的历史交易事件来反映当前交易事件所具有的特性时，如果这些历史交易事件的数量过少，有可能不足以充分和准确的反映与当前交易事件的共同特性，但是这些历史交易事件的数量过多，往往由于运算量急剧上升而影响对业务的响应速度。对大多数业务控制的应用场景而言，采用2级关联事件集可以达到较好的均衡。
回到图1，步骤120，根据N级关联事件集中历史交易事件的业务属性，确定当前交易事件的至少一个特征量。
如前所述，业务控制的目的而言，当前交易事件与N级关联事件集中的历史交易事件具有某些共性。这样，当前交易事件的一些特性可以通过N级关联事件集中历史交易事件来体现，具体而言，可以对N级关联事件集中历史交易事件的若干属性进行筛选、统计等运算后，生成当前交易事件的若干个特征量。也就是说，当前交易事件的特征量可以由N级关联事件集中历史交易事件的若干属性来定义，这些属性称之为业务属性。
可以根据实际应用场景中业务控制的目的，来决定将交易事件的哪些属性作为业务属性、以及如何用这些业务属性来定义特征量，本说明书的实施例不做限定。需要说明的是，交易事件的某个属性既可以作为介质属性，也可以同时作为业务属性。
在一个例子中，业务控制的目的是基于安全原因来决定是否继续交易过程，可以将以下各项中的一项到多项用来作为业务属性：历史交易事件是否可信、交易金额、邮箱、账户、银行卡、设备标识；特征量可以包括以下的一项到多项：N级关联事件集中可信交易的总金额、N级关联事件集中非可信交易的总金额、N级关联事件集中可信交易的数量、N级关联事件集中非可信交易的数量、N级关联事件集中可信交易的***数量、N级关联事件集中非可信交易的***数量、N级关联事件集中可信交易的设备数量、N级关联事件集中非可信交易的设备数量、N级关联事件集中可信交易的账户数量、N级关联事件集中非可信交易的账户数量、N级关联事件集中可信交易的邮箱数量、N级关联事件集中非可信交易的邮箱数量。本例中，将N级关联事件集中可信交易事件和非可信交易事件的统计信息作为当前交易事件的特征量，通过这些特征量来反映出当前交易事件的安全程度。
上述例子中，交易事件是否可信的属性值可以采用现有技术中判定交易事件是否可信的方法来得到。例如，可以将已经证实为安全交易的交易事件的一些属性记入可信名单，如果一个交易事件的属性能够匹配可信名单的记录，则该交易事件为可信交易。再如，可以将交易事件的若干属性为输入变量构造机器学习模型，利用训练完成的机器学习模型和某个交易事件的属性值，即可判定交易事件是否可信。此外，对于采用***付款的交易，还可以根据***支付是否被银行拒绝来判定交易事件是否可信。
步骤130，根据特征量对当前交易事件进行业务处理。
在得到当前交易事件的特征量后，即可按照特征量来进行当前交易事件的业务控制，例如对当前交易事件进行风险控制。具体的业务处理方式(也即业务控制措施)可以按照实际应用场景的需求来确定，不做限定。
在一种实现方式中，可以将特征量作为全部或部分的输入变量来构造机器学习模型，在机器学习模型完成训练后，将当前交易事件的特征量输入训练后的机器学习模型，即可根据机器学习模型的输出来对当前交易事件进行业务处理。机器学习模型的具体算法和训练方式均不做限定。
在另一种实现方式中，可以按照特征量是否满足第二预定条件，来对当前交易事件适用对应的业务流程。当一个到多个特征量本身就足以体现进行业务控制所需的特性时，可以采用这种实现方式。
可见，本说明书的实施例中，将能够与当前交易事件通过介质属性直接或间接关联起来的历史交易事件构成N级关联事件集，采用N级关联事件集的业务属性来确定当前交易事件的特征量，并依据特征量进行业务控制。通过对历史交易事件的总结来对当前交易事件进行刻画，本说明书的实施例能够实时和全面的反映当前交易事件的业务特点，适用于实时的业务控制过程，在用于风险控制时能够更为快速和准确的识别出高风险的交易事件，使交易的安全性得以提高。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在本说明书的一个应用示例中，第三方支付平台要对通过该平台实现支付的网络交易进行风险控制。本应用示例中，采用交易事件的收货手机、账单邮箱、设备指纹和账户作为介质属性，这些介质属性在一定程度上能够代表交易发起人的身份，共享这些介质属性的交易事件之间在安全上存在着较大的共性。
对当前发生的一笔交易事件(当前交易事件)，以当前交易事件发生时间往前推算一个月，从记载交易事件的数据库中提取所有发生时间在上述时间段内的历史交易事件。
以当前交易事件的收货手机、账单邮箱、设备指纹和账户作为一侧节点，以具有相同收货手机、相同账单邮箱、相同设备指纹和/或相同账户的所提取的历史交易事件作为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立1级关联二部图，1级关联二部图中的历史交易事件节点子集即为1级关联事件集。
以1级关联事件集中所有历史交易事件的所有介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的所提取的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立2级关联二部图，将2级关联二部图中的历史交易事件节点子集作为2级关联事件集。
本应用示例中，采用交易事件是否可信、交易金额、邮箱、账户、银行卡和设备标识来作为业务属性，并且将2级关联事件集中可信交易的总金额、2级关联事件集中非可信交易的总金额、2级关联事件集中可信交易的数量、2级关联事件集中非可信交易的数量、2级关联事件集中可信交易的***数量、2级关联事件集中非可信交易的***数量、2级关联事件集中可信交易的设备数量、2级关联事件集中非可信交易的设备数量、2级关联事件集中可信交易的账户数量、2级关联事件集中非可信交易的账户数量、2级关联事件集中可信交易的邮箱数量、和2级关联事件集中非可信交易的邮箱数量来作为当前交易事件的特征量。
在得到2级关联事件集后，对作为事件集元素的历史交易事件进行筛选和统计，即可得到当前交易事件上述12个特征量的值。
第三方支付平台上维护有输入变量包括上述12个特征量、输出变量为交易风险程度评估值的机器学***台拒绝当前交易事件的支付请求。
与上述流程实现对应，本说明书的实施例还提供了一种基于交易的业务控制装置。该装置可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为逻辑意义上的装置，是通过所在设备的CPU(Central Process Unit，中央处理器)将对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，除了图4所示的CPU、内存以及存储器之外，基于交易的业务控制装置所在的设备通常还包括用于进行无线信号收发的芯片等其他硬件，和/或用于实现网络通信功能的板卡等其他硬件。
图5所示为本说明书实施例提供的一种基于交易的业务控制装置，包括N级关联事件集单元、特征量确定单元和业务处理单元，其中：N级关联事件集单元用于在满足第一预定条件的历史交易事件中，生成当前交易事件的N级关联事件集，N为自然数；1级关联事件集中包括与当前交易事件具有至少一个相同介质属性的历史交易事件，M级关联事件集中包括(M-1)级关联事件集中的历史交易事件、以及与(M-1)级关联事件集中的历史交易事件具有至少一个相同介质属性的其他历史交易事件，M为大于1的自然数；特征量确定单元用于根据所述N级关联事件集中历史交易事件的业务属性，确定当前交易事件的至少一个特征量；业务处理单元用于根据所述特征量对当前交易事件进行业务处理。
可选的，所述N级关联事件集单元包括1级关联二部图子单元和M级关联二部图子单元，其中：1级关联二部图子单元用于以当前交易事件的每个介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的满足第一预定条件的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立1级关联的二部图，以1级关联二部图中的历史交易事件节点子集作为1级关联事件集；M级关联二部图子单元用于以(M-1)级关联二部图中历史交易事件节点子集中所有历史交易事件的介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的满足第一预定条件的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立M级关联的二部图，以M级关联二部图中的历史交易事件节点子集作为M级关联事件集。
可选的，所述N等于2。
可选的，所述业务处理单元具体用于：将当前交易事件的特征量输入训练后的机器学习模型，根据机器学习模型的输出对当前交易事件进行业务处理；所述机器学习模型以所述特征量为输入变量；或，根据所述特征量是否满足第二预定条件，对当前交易事件适用对应的业务流程。
可选的，所述介质属性包括以下的一项到多项：账户、收货手机、邮箱、设备指纹。
可选的，所述业务属性包括以下的一项到多项：交易事件是否可信、交易金额、邮箱、账户、银行卡、设备标识；所述特征量包括以下的一项到多项：N级关联事件集中可信交易的总金额、N级关联事件集中非可信交易的总金额、N级关联事件集中可信交易的数量、N级关联事件集中非可信交易的数量、N级关联事件集中可信交易的***数量、N级关联事件集中非可信交易的***数量、N级关联事件集中可信交易的设备标识数量、N级关联事件集中非可信交易的设备标识数量、N级关联事件集中可信交易的账户数量、N级关联事件集中非可信交易的账户数量、N级关联事件集中可信交易的邮箱数量、N级关联事件集中非可信交易的邮箱数量。
可选的，所述业务处理单元具体用于：根据所述特征量对当前交易事件进行风险控制。
可选的，所述第一预定条件包括：历史交易事件的发生时间在当前交易事件发生前预定时间段内。
本说明书的实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器。其中，存储器上存储有能够由处理器运行的计算机程序；处理器在运行存储的计算机程序时，执行本说明书实施例中基于交易的业务控制方法的各个步骤。对基于交易的业务控制方法的各个步骤的详细描述请参见之前的内容，不再重复。
本说明书的实施例提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，这些计算机程序在被处理器运行时，执行本说明书实施例中基于交易的业务控制方法的各个步骤。对基于交易的业务控制方法的各个步骤的详细描述请参见之前的内容，不再重复。
以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本说明书的实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书的实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

Claims (16)

1.一种基于交易的业务控制方法，包括：
在满足第一预定条件的历史交易事件中，生成当前交易事件的N级关联事件集，N为自然数；1级关联事件集中包括与当前交易事件具有至少一个相同介质属性的历史交易事件，M级关联事件集中包括(M-1)级关联事件集中的历史交易事件、以及与(M-1)级关联事件集中的历史交易事件具有至少一个相同介质属性的其他历史交易事件，M为大于1的自然数；所述介质属性包括一个到多个交易事件的属性，用来在构建关联事件集时作为媒介将交易事件关联起来；
对所述N级关联事件集中历史交易事件的业务属性进行筛选、和/或统计后，生成当前交易事件的至少一个特征量；所述业务属性包括一个到多个交易事件的属性，用来描述当前交易事件的特征；
根据所述特征量对当前交易事件进行风险控制。
2.根据权利要求1所述的方法，所述在满足第一预定条件的历史交易事件中，生成当前交易事件的N级关联事件集，包括：
以当前交易事件的每个介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的满足第一预定条件的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立1级关联的二部图，以1级关联二部图中的历史交易事件节点子集作为1级关联事件集；
以(M-1)级关联二部图中历史交易事件节点子集中所有历史交易事件的介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的满足第一预定条件的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立M级关联的二部图，以M级关联二部图中的历史交易事件节点子集作为M级关联事件集。
3.根据权利要求1所述的方法，所述N等于2。
4.根据权利要求1所述的方法，所述根据特征量对当前交易事件进行风险控制，包括：
将当前交易事件的特征量输入训练后的机器学习模型，根据机器学习模型的输出对当前交易事件进行风险控制；所述机器学习模型以所述特征量为输入变量；或，
根据所述特征量是否满足第二预定条件，对当前交易事件适用对应的风险控制业务流程。
5.根据权利要求1所述的方法，所述介质属性包括以下的一项到多项：账户、收货手机、邮箱、设备指纹。
6.根据权利要求1所述的方法，所述业务属性包括以下的一项到多项：交易事件是否可信、交易金额、邮箱、账户、银行卡、设备标识；
所述特征量包括以下的一项到多项：N级关联事件集中可信交易的总金额、N级关联事件集中非可信交易的总金额、N级关联事件集中可信交易的数量、N级关联事件集中非可信交易的数量、N级关联事件集中可信交易的***数量、N级关联事件集中非可信交易的***数量、N级关联事件集中可信交易的设备标识数量、N级关联事件集中非可信交易的设备标识数量、N级关联事件集中可信交易的账户数量、N级关联事件集中非可信交易的账户数量、N级关联事件集中可信交易的邮箱数量、N级关联事件集中非可信交易的邮箱数量。
7.根据权利要求1所述的方法，所述第一预定条件包括：历史交易事件的发生时间在当前交易事件发生前预定时间段内。
8.一种基于交易的业务控制装置，包括：
N级关联事件集单元，用于在满足第一预定条件的历史交易事件中，生成当前交易事件的N级关联事件集，N为自然数；1级关联事件集中包括与当前交易事件具有至少一个相同介质属性的历史交易事件，M级关联事件集中包括(M-1)级关联事件集中的历史交易事件、以及与(M-1)级关联事件集中的历史交易事件具有至少一个相同介质属性的其他历史交易事件，M为大于1的自然数；所述介质属性包括一个到多个交易事件的属性，用来在构建关联事件集时作为媒介将交易事件关联起来；
特征量确定单元，用于对所述N级关联事件集中历史交易事件的业务属性进行筛选、和/或统计后，生成当前交易事件的至少一个特征量；所述业务属性包括一个到多个交易事件的属性，用来描述当前交易事件的特征；
业务处理单元，用于根据所述特征量对当前交易事件进行风险控制。
9.根据权利要求8所述的装置，所述N级关联事件集单元包括：
1级关联二部图子单元，用于以当前交易事件的每个介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的满足第一预定条件的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立1级关联的二部图，以1级关联二部图中的历史交易事件节点子集作为1级关联事件集；
M级关联二部图子单元，用于以(M-1)级关联二部图中历史交易事件节点子集中所有历史交易事件的介质属性为一侧节点，以具有相同介质属性的满足第一预定条件的历史交易事件为另一侧节点，以交易事件具有介质属性为边，建立M级关联的二部图，以M级关联二部图中的历史交易事件节点子集作为M级关联事件集。
10.根据权利要求8所述的装置，所述N等于2。
11.根据权利要求8所述的装置，所述业务处理单元具体用于：
将当前交易事件的特征量输入训练后的机器学习模型，根据机器学习模型的输出对当前交易事件进行风险控制；所述机器学习模型以所述特征量为输入变量；或，
根据所述特征量是否满足第二预定条件，对当前交易事件适用对应的风险控制业务流程。
12.根据权利要求8所述的装置，所述介质属性包括以下的一项到多项：账户、收货手机、邮箱、设备指纹。
13.根据权利要求8所述的装置，所述业务属性包括以下的一项到多项：交易事件是否可信、交易金额、邮箱、账户、银行卡、设备标识；
所述特征量包括以下的一项到多项：N级关联事件集中可信交易的总金额、N级关联事件集中非可信交易的总金额、N级关联事件集中可信交易的数量、N级关联事件集中非可信交易的数量、N级关联事件集中可信交易的***数量、N级关联事件集中非可信交易的***数量、N级关联事件集中可信交易的设备标识数量、N级关联事件集中非可信交易的设备标识数量、N级关联事件集中可信交易的账户数量、N级关联事件集中非可信交易的账户数量、N级关联事件集中可信交易的邮箱数量、N级关联事件集中非可信交易的邮箱数量。
14.根据权利要求8所述的装置，所述第一预定条件包括：历史交易事件的发生时间在当前交易事件发生前预定时间段内。
15.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器上存储有可由处理器运行的计算机程序；所述处理器运行所述计算机程序时，执行如权利要求1到7任意一项所述的步骤。
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行如权利要求1到7任意一项所述的步骤。
CN201710833275.7A 2017-09-15 2017-09-15 基于交易的业务控制方法和装置 Active CN107679856B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710833275.7A CN107679856B (zh) 2017-09-15 2017-09-15 基于交易的业务控制方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710833275.7A CN107679856B (zh) 2017-09-15 2017-09-15 基于交易的业务控制方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107679856A CN107679856A (zh) 2018-02-09
CN107679856B true CN107679856B (zh) 2021-05-18

Family

ID=61137042

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710833275.7A Active CN107679856B (zh) 2017-09-15 2017-09-15 基于交易的业务控制方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107679856B (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108460523B (zh) * 2018-02-12 2020-08-21 阿里巴巴集团控股有限公司 一种风控规则生成方法和装置
CN108876105B (zh) * 2018-05-10 2022-02-15 易联支付有限公司 一种交易风险控制方法及装置
CN108985070B (zh) 2018-07-11 2020-07-03 阿里巴巴集团控股有限公司 风险控制方法、风险控制装置、电子设备和存储介质
CN109345252A (zh) * 2018-08-24 2019-02-15 阿里巴巴集团控股有限公司 一种线上交易控制方法、装置、及计算机设备
CN109615167A (zh) * 2018-11-06 2019-04-12 阿里巴巴集团控股有限公司 确定疑似批量风险交易事件的方法、装置和电子设备
CN109508879B (zh) * 2018-11-09 2023-07-18 创新先进技术有限公司 一种风险的识别方法、装置及设备
CN111598594A (zh) * 2019-02-20 2020-08-28 阿里巴巴集团控股有限公司 识别事件发生的方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN110096504B (zh) * 2019-03-29 2021-08-20 奇安信科技集团股份有限公司 流式事件特征匹配方法及装置
CN112990919A (zh) * 2019-12-17 2021-06-18 ***股份有限公司 一种信息处理的方法及装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110609941B (zh) * 2015-04-14 2023-07-21 创新先进技术有限公司 互联网操作事件的风险识别方法及装置
CN106529953B (zh) * 2015-09-15 2020-07-31 阿里巴巴集团控股有限公司 一种对业务属性进行风险识别的方法及装置
CN107094161A (zh) * 2016-02-18 2017-08-25 阿里巴巴集团控股有限公司 网络服务提供方法和装置
CN106447333A (zh) * 2016-11-29 2017-02-22 ***股份有限公司 一种欺诈交易侦测方法及服务器
CN106548302B (zh) * 2016-12-01 2020-08-14 携程旅游信息技术（上海）有限公司 互联网交易的风险识别方法及***

Also Published As

Publication number Publication date
CN107679856A (zh) 2018-02-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107679856B (zh) 基于交易的业务控制方法和装置
US11526889B2 (en) Resource transferring monitoring method and device
CN108648071B (zh) 基于区块链的资源价值评估方法和装置
CN109063966B (zh) 风险账户的识别方法和装置
TWI728292B (zh) 可疑洗錢團夥的識別方法和識別裝置
TWI703503B (zh) 風險交易識別方法、裝置、伺服器及儲存媒體
CN107563757B (zh) 数据风险识别的方法及装置
KR101939554B1 (ko) 일시적 거래 한도 결정
TWI767879B (zh) 基於電腦系統的網路交易風險識別方法及其裝置
WO2018103456A1 (zh) 一种基于特征匹配网络的社团划分方法、装置及电子设备
US11481687B2 (en) Machine learning and security classification of user accounts
US11531780B2 (en) Deep learning-based identity fraud detection
CN109543373B (zh) 一种基于用户行为的信息识别方法及装置
US11538044B2 (en) System and method for generation of case-based data for training machine learning classifiers
TWI752349B (zh) 風險識別方法及裝置
CN109598542A (zh) 一种营销权益的投放方法、装置及电子设备
WO2019196254A1 (zh) 电子资源包的处理方法、装置、终端设备及介质
CN112750038B (zh) 交易风险的确定方法、装置和服务器
CN116843342A (zh) 基于图神经网络的金融欺诈检测方法、装置、设备及介质
CN107305662A (zh) 识别违规账户的方法及装置
CN113256422B (zh) 分仓账户识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107423982A (zh) 基于账户的业务实现方法和装置
US20230139465A1 (en) Electronic service filter optimization
Kang Fraud Detection in Mobile Money Transactions Using Machine Learning
WO2024113317A1 (en) Computer-based systems and methods for building and implementing attack narrative tree to improve successful fraud detection and prevention

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20200923

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant after: Innovative advanced technology Co.,Ltd.

Address before: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant before: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Effective date of registration: 20200923

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant after: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Address before: A four-storey 847 mailbox in Grand Cayman Capital Building, British Cayman Islands

Applicant before: Alibaba Group Holding Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant