CN114998033A - 银行独立终端的风险控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种银行独立终端的风险控制方法及装置，涉及数据处理技术领域，包括：获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据；依据银行终端的业务数据，确定银行终端的业务向量和用户向量；依据业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；依据银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；对于每个银行终端子集，依据银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正。

Description

银行独立终端的风险控制方法及装置
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤指一种银行独立终端的风险控制方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
按照银行终端部署的位置，可以将银行终端分为在行终端和独立终端；其中，独立终端指的是不在银行网点的银行终端，由于缺乏银行人员的实时管理，所以相对于在行终端(部署在银行网点的银行终端)，独立终端的潜在风险可能更高。目前，独立终端和在行终端的风险管理方法是一样的，这样就可能造成独立终端的风险比较高。
综上来看，亟需一种可以克服上述缺陷，能够对独立终端的风险进行有效分析、控制的技术方案。
发明内容
为解决现有技术存在的问题，本发明提出了一种银行独立终端的风险控制方法及装置。
在本发明实施例的第一方面，提出了一种银行独立终端的风险控制方法，包括：
获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；
对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量；
依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；
对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；
对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；
对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正。
在本发明实施例的第二方面，提出了一种银行独立终端的风险控制装置，包括：
业务数据获取模块，用于获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；
数据处理模块，用于对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量；
分类模块，用于依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；
第一对应关系确定模块，用于对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；
第二对应关系确定模块，用于对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；
风险修正模块，用于对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正。
在本发明实施例的第三方面，提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现银行独立终端的风险控制方法。
在本发明实施例的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现银行独立终端的风险控制方法。
在本发明实施例的第五方面，提出了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现银行独立终端的风险控制方法。
本发明提出的银行独立终端的风险控制方法及装置通过获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量；依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正，整体方案可以对独立终端的风险进行有效控制，保护用户在独立终端办理业务时的安全性，并保护银行的财产安全，为银行的数字化风险控制提供有力的技术支持。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明一实施例的银行独立终端的风险控制方法流程示意图。
图2是本发明一实施例的确定银行终端的业务向量和用户向量的流程示意图。
图3是本发明一实施例的对指定区域内的所有的银行终端进行分类的流程示意图。
图4是本发明一实施例的确定银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系的流程示意图。
图5是本发明一实施例的确定银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系流程示意图。
图6是本发明一实施例的对银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正的流程示意图。
图7A是本发明一实施例的风险相关参数与风险呈负相关时，第一对应关系和第二对应关系的示意图。
图7B是本发明一实施例的风险相关参数与风险呈正相关时，第一对应关系和第二对应关系的示意图。
图8是本发明另一实施例的对独立终端的风险相关参数进行修正的流程示意图。
图9是本发明一实施例的银行独立终端的风险控制装置架构示意图。
图10是本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种***、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
根据本发明的实施方式，提出了一种银行独立终端的风险控制方法及装置，涉及数据处理技术领域。
下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
图1是本发明一实施例的银行独立终端的风险控制方法流程示意图。如图1所示，该方法包括：
S1，获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；
S2，对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量；
S3，依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；
S4，对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；
S5，对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；
S6，对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正。
其中，风险相关参数指的是与风险相关的参数，比如，人脸识别阈值，或者银行终端的用户等待时间。
为了对上述银行独立终端的风险控制方法进行更为清楚的解释，下面结合每一步骤来进行详细说明。
在S1中，获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；
在行终端指的是部署于银行网点的银行终端，通常可以由银行人员进行实时管理；独立终端指的是部署在银行网点以外的其他地点的银行终端，通常没有银行人员进行实时管理，潜在风险更高；银行终端可以是银行的自助终端。
在S2中，参考图2，对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量，包括：
S21，对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端在单位时间内对应各个业务类别的业务量；确定该银行终端的业务向量，其中，该业务向量与银行的业务一一对应，该业务向量的每个分量的分量值等于该银行终端在单位时间内对应该分量对应的业务的业务量；
其中，单位时间指的是一设定的时间范围，例如，一周、一个月、三个月或其他设定时间，单位时间用于限定比较银行终端的数据的时间范围。
业务类别用于对业务进行分类，例如，业务类别可以包括：交易业务、清算业务、银行卡业务、支付结算业务等。
S22，对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据包含的用户数据，确定该银行终端在单位时间内对应各个用户类别的数量；确定该银行终端的用户向量，其中，该用户向量与用户类别一一对应，该用户向量的每个分量的值等于该银行终端在单位时间内对应该分量对应的用户类别的数量。
其中，用户类别用于对用户进行分类，例如，基于用户的职业、收入、资产、风险、交易数据等，对用户进行分类，获得各个用户类别的用户数量。
在S3中，参考图3，依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集，包括：
S31，依据银行终端的业务向量，确定银行终端的业务距离函数，其中，该业务距离函数用于将任何两个银行终端的业务距离确定为该两个银行终端的业务向量的距离；
S32，依据银行终端的用户向量，确定银行终端的用户距离函数，其中，该用户距离函数用于将任何两个银行终端的用户距离确定为该两个银行终端的用户向量的距离；
S33，依据银行终端的业务距离函数和用户距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集。
在一实施例中，(S33)依据银行终端的业务距离函数和用户距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集，包括：
S331，依据银行终端的业务距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行聚类，获得多个银行终端子集；
S332，对于获得的每个银行终端子集，确定该银行终端子集中各个银行终端的主要用户类别，进一步确定该银行终端子集中各个主要用户类别对应的银行终端在该银行终端子集中的数量比例；
其中，主要用户类别指的是银行终端子集对应的用户集合中，用户数量最多的用户类别。
S333，确定所有的银行终端子集是否满足条件t：存在主要用户类别，使得银行终端子集中该主要用户类别对应的银行终端在该银行终端子集中的比例大于等于设定的比例阈值；如果不满足，则循环执行如下步骤，直到所有的银行终端子集满足条件t：
从所有的银行终端子集中选取出一个不满足条件t的银行终端子集；
依据银行终端的用户距离函数，对选取出的银行终端子集包含的所有银行终端进行聚类，并用聚类获得的多个新的银行终端子集代替选取出的银行终端子集；
对于每一新的银行终端子集，确定该新的银行终端子集中各个银行终端的主要用户类别，进一步确定该新的银行终端子集中各个主要用户类别对应的银行终端在该新的银行终端子集中的比例。
在一实施例中，(S33)依据银行终端的业务距离函数和用户距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集的另一种方法为：
S3301，将银行终端的业务距离函数和用户距离函数的加权和作为银行终端的距离函数；
S3302，从指定区域内的所有的银行终端中选取出多个银行终端作为银行终端子集中心，每个银行终端子集中心对应一个银行终端子集，初始时该银行终端子集只包含该银行终端子集中心；
S3303，对指定区域内的每一银行终端，以及每一银行终端子集循环执行如下步骤，直到所有的银行终端子集中心对应的业务向量的变化量小于设定的阈值s且对应的用户向量的变化量小于设定的阈值t：
S3304，对于指定区域内的每一银行终端，执行如下三个步骤：
依据银行终端的距离函数，将每个银行终端子集中心和该银行终端的距离作为该银行终端子集中心对应的距离；
从所有的银行终端子集中心中选取出和该银行终端对应的主要用户类别一致的多个银行终端子集中心；将选取出的银行终端子集中心对应的距离的最小值作为该银行终端对应的用户类别一致距离，将对应的距离等于该最小值的银行终端子集中心对应的银行终端子集作为该银行终端对应的银行终端子集；将未被选取出的银行终端子集中心对应的距离的最小值作为该银行终端对应的用户类别不一致距离；
如果该银行终端对应的用户类别不一致距离与该银行终端对应的用户类别一致距离的差大于指定的阈值r，则依据该银行终端新建一个银行终端子集中心，该新的银行终端子集中心对应一个新的银行终端子集，初始时该新的银行终端子集只包含该银行终端；如果该银行终端对应的用户类别不一致距离与该银行终端对应的用户类别一致距离的差小于等于指定的阈值r，将该银行终端划分到该银行终端对应的银行终端子集中；
S3305，在对所有银行终端执行完以上步骤后，对每一银行终端子集，执行如下步骤：
将该银行终端子集对应的银行终端子集中心的业务向量更新为该银行终端子集的所有银行终端的业务向量的均值；将该银行终端子集对应的银行终端子集中心的用户向量更新为该银行终端子集的所有银行终端的用户向量的均值；该银行终端子集对应的银行终端子集中心对应的主要用户类别不变。
在S4中，参考图4，对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系，包括：
S41，从该银行终端子集包含的在行终端的业务数据中选取出该风险相关参数的各个参数值；
S42，对于选取出的每个参数值，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定风险相关参数设置为该参数值时，该业务数据中不涉及风险的业务的数量占比，将该数量占比作为该参数值对应的安全系数；
S43，构建二维空间，基于选取出的参数值和对应的安全系数，确定二维空间的多个点，其中，该多个点的横坐标与选取出的参数值一一对应，每个点的纵坐标等于该点的横坐标对应的参数值对应的安全系数；
S44，基于确定的多个点，进行函数拟合，获得该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系。
在S5中，参考图5，对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系，包括：
S51，从该银行终端子集包含的独立终端的业务数据中选取出该风险相关参数的各个参数值；
S52，对于选取出的每个参数值，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定风险相关参数设置为该参数值时，该业务数据中不涉及风险的业务的数量占比，将该数量占比作为该参数值对应的安全系数；
S53，构建二维空间，基于选取出的参数值和对应的安全系数，确定二维空间的多个点，其中，该多个点的横坐标与选取出的参数值一一对应，每个点的纵坐标等于该点的横坐标对应的参数值对应的安全系数；
S54，基于确定的多个点，进行函数拟合，获得该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系。
在S6中，参考图6，对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正，包括：
S61，对于该银行终端子集的每个独立终端，获取该独立终端关于风险相关参数的参数值；
S62，依据该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系，及该独立终端关于风险相关参数的参数值，确定该独立终端关于风险相关参数的潜在安全系数；
S63，依据该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系，及该独立终端关于风险相关参数的潜在安全系数，确定该独立终端关于风险相关参数的潜在参数值；
S64，依据该独立终端关于风险相关参数的潜在参数值，对该独立终端的风险相关参数进行修正。
具体的，参考图7A及图7B，分别为风险相关参数与风险呈负相关或正相关时，第一对应关系和第二对应关系的示意图。
当风险相关参数与风险呈负相关时，第一对应关系与第二对应关系如图7A所示。例如，呈负相关的风险相关参数的特点是风险相关参数的值越大，风险越低。
当风险相关参数与风险呈正相关时，第一对应关系与第二对应关系如图7B所示。呈正相关的风险相关参数的特点是风险相关参数的值越大，风险也越高。
进一步的，参考图8，本发明提出的银行独立终端的风险控制方法还包括：
S01，对于指定区域之外的独立终端A，依据该独立终端A的业务数据，确定该独立终端A的业务向量和用户向量；
S02，对于指定区域内的每个银行终端B，将该银行终端B的业务向量与独立终端A的业务向量的距离作为银行终端B对应的业务距离，以及将该银行终端B的用户向量与独立终端A的用户向量的距离作为银行终端B对应的用户距离；
S03，依据业务距离和用户距离，确定银行终端的偏序，其中，该偏序用于确定指定区域内的任何两个银行终端中银行终端C是否近于银行终端D；具体的，当银行终端C对应的业务距离小于等于银行终端D对应的业务距离，且银行终端C对应的用户距离小于等于银行终端D对应的用户距离时，则确定银行终端C近于银行终端D；
S04，依据银行终端的偏序，从指定区域内的所有银行终端中选取出独立终端A对应的参考银行终端，其中，对于该独立终端A对应的每个参考银行终端，在指定区域内的所有银行终端中不存在除该参考银行终端之外的其他银行终端，使得该其他银行终端近于该参考银行终端；
S05，依据独立终端A对应的参考银行终端，对独立终端A的风险相关参数进行修正。
在一实施例中，(S04)依据银行终端的偏序，从指定区域内的所有银行终端中选取出独立终端A对应的参考银行终端，包括：
S041，将指定区域内的所有银行终端的比较值设置为“是”；
S042，将待定终端集合初始化为指定区域内的所有银行终端，将待定终端集合包含的所有银行终端按照对应的业务距离从小到大顺序进行排序；
S043，按照排序顺序依次对待定终端集合的每个银行终端A1都执行如下步骤：
将比较值为“是”的所有银行终端中除银行终端A1之外的银行终端作为该银行终端A1对应的比较终端；
依据银行终端的偏序，对银行终端A1与银行终端A1对应的每个比较终端B1进行比较；如果银行终端A1近于比较终端B1，则将比较终端B1从待定终端集合中删除，且将比较终端B1设置为银行终端A1的次要终端；如果比较终端B1近于银行终端A1，则将银行终端A1从待定终端集合中删除，且停止银行终端A1与银行终端A1对应的比较终端的比较；
在确定该银行终端A1对应的每个比较终端都不近于银行终端A1时，将银行终端A1的所有次要终端的比较值更新为“否”；
S044，在按照排序依次对待定终端集合的每个银行终端都执行完上述步骤后，将待定终端集合包含的银行终端作为独立终端A对应的参考银行终端。
当指定区域内的银行终端的数量非常多时，如果按照极大元素的定义来确定独立终端A对应的参考银行终端，则会存在非常多的冗余计算，对应的计算复杂度也比较高。上述实施例的算法可以有效地减少冗余计算，降低算法的复杂度。
在一实施例中，(S05)依据独立终端A对应的参考银行终端，对独立终端A的风险相关参数进行修正，包括：
S051，获取独立终端A关于风险相关参数的参数值；
S052，对于独立终端A对应的每个参考银行终端，依据该参考银行终端归属的银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系，和独立终端A关于风险相关参数的参数值，确定独立终端A关于风险相关参数和该参考银行终端的潜在安全系数；
S053，依据该参考银行终端归属的银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系，和独立终端A关于风险相关参数和该参考银行终端的潜在安全系数，确定独立终端A关于风险相关参数和该参考银行终端的潜在参数值；
S054，依据独立终端A关于风险相关参数和独立终端A对应的各个参考银行终端的潜在参数值，对独立终端A的风险相关参数进行修正。
在一实施例中，(S054)依据独立终端A关于风险相关参数和独立终端A对应的各个参考银行终端的潜在参数值，对独立终端A的风险相关参数进行修正，包括：
S0541，如果该风险相关参数与风险呈正相关，则确定独立终端A关于风险相关参数和独立终端A对应的各个参考银行终端的潜在参数值的最小值，并依据该最小值对独立终端A的风险相关参数进行修正；
S0542，如果该风险相关参数与风险呈负相关，则确定独立终端A关于风险相关参数和独立终端A对应的各个参考银行终端的潜在参数值的最大值，并依据该最大值对独立终端A的风险相关参数进行修正。
需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
在介绍了本发明示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图9对本发明示例性实施方式的银行独立终端的风险控制装置进行介绍。
银行独立终端的风险控制装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的术语“模块”或者“单元”，可以是实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
基于同一发明构思，本发明还提出了一种银行独立终端的风险控制装置，如图9所示，该装置包括：
业务数据获取模块910，用于获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；
数据处理模块920，用于对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量；
分类模块930，用于依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；
第一对应关系确定模块940，用于对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；
第二对应关系确定模块950，用于对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；
风险修正模块960，用于对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正。
在一实施例中，数据处理模块具体用于：
对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端在单位时间内对应各个业务类别的业务量；确定该银行终端的业务向量，其中，该业务向量与银行的业务一一对应，该业务向量的每个分量的分量值等于该银行终端在单位时间内对应该分量对应的业务的业务量；
对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据包含的用户数据，确定该银行终端在单位时间内对应各个用户类别的数量；确定该银行终端的用户向量，其中，该用户向量与用户类别一一对应，该用户向量的每个分量的值等于该银行终端在单位时间内对应该分量对应的用户类别的数量。
在一实施例中，分类模块具体用于：
依据银行终端的业务向量，确定银行终端的业务距离函数，其中，该业务距离函数用于将任何两个银行终端的业务距离确定为该两个银行终端的业务向量的距离；
依据银行终端的用户向量，确定银行终端的用户距离函数，其中，该用户距离函数用于将任何两个银行终端的用户距离确定为该两个银行终端的用户向量的距离；
依据银行终端的业务距离函数和用户距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集。
在一实施例中，分类模块具体用于：
依据银行终端的业务距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行聚类，获得多个银行终端子集；
对于获得的每个银行终端子集，确定该银行终端子集中各个银行终端的主要用户类别，进一步确定该银行终端子集中各个主要用户类别对应的银行终端在该银行终端子集中的数量比例；
确定所有的银行终端子集是否满足条件t：存在主要用户类别，使得银行终端子集中该主要用户类别对应的银行终端在该银行终端子集中的比例大于等于设定的比例阈值；如果不满足，则循环执行如下步骤，直到所有的银行终端子集满足条件t：
从所有的银行终端子集中选取出一个不满足条件t的银行终端子集；
依据银行终端的用户距离函数，对选取出的银行终端子集包含的所有银行终端进行聚类，并用聚类获得的多个新的银行终端子集代替选取出的银行终端子集；
对于每一新的银行终端子集，确定该新的银行终端子集中各个银行终端的主要用户类别，进一步确定该新的银行终端子集中各个主要用户类别对应的银行终端在该新的银行终端子集中的比例。
在一实施例中，第一对应关系确定模块具体用于：
从该银行终端子集包含的在行终端的业务数据中选取出该风险相关参数的各个参数值；
对于选取出的每个参数值，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定风险相关参数设置为该参数值时，该业务数据中不涉及风险的业务的数量占比，将该数量占比作为该参数值对应的安全系数；
构建二维空间，基于选取出的参数值和对应的安全系数，确定二维空间的多个点，其中，该多个点的横坐标与选取出的参数值一一对应，每个点的纵坐标等于该点的横坐标对应的参数值对应的安全系数；
基于确定的多个点，进行函数拟合，获得该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系。
在一实施例中，第二对应关系确定模块具体用于：
从该银行终端子集包含的独立终端的业务数据中选取出该风险相关参数的各个参数值；
对于选取出的每个参数值，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定风险相关参数设置为该参数值时，该业务数据中不涉及风险的业务的数量占比，将该数量占比作为该参数值对应的安全系数；
构建二维空间，基于选取出的参数值和对应的安全系数，确定二维空间的多个点，其中，该多个点的横坐标与选取出的参数值一一对应，每个点的纵坐标等于该点的横坐标对应的参数值对应的安全系数；
基于确定的多个点，进行函数拟合，获得该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系。
在一实施例中，风险修正模块具体用于：
对于该银行终端子集的每个独立终端，获取该独立终端关于风险相关参数的参数值；
依据该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系，及该独立终端关于风险相关参数的参数值，确定该独立终端关于风险相关参数的潜在安全系数；
依据该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系，及该独立终端关于风险相关参数的潜在安全系数，确定该独立终端关于风险相关参数的潜在参数值；
依据该独立终端关于风险相关参数的潜在参数值，对该独立终端的风险相关参数进行修正。
在一实施例中，风险修正模块还用于：
对于指定区域之外的独立终端A，依据该独立终端A的业务数据，确定该独立终端A的业务向量和用户向量；
对于指定区域内的每个银行终端B，将该银行终端B的业务向量与独立终端A的业务向量的距离作为银行终端B对应的业务距离，以及将该银行终端B的用户向量与独立终端A的用户向量的距离作为银行终端B对应的用户距离；
依据业务距离和用户距离，确定银行终端的偏序，其中，该偏序用于确定指定区域内的任何两个银行终端中银行终端C是否近于银行终端D；具体的，当银行终端C对应的业务距离小于等于银行终端D对应的业务距离，且银行终端C对应的用户距离小于等于银行终端D对应的用户距离时，则确定银行终端C近于银行终端D；
依据银行终端的偏序，从指定区域内的所有银行终端中选取出独立终端A对应的参考银行终端，其中，对于该独立终端A对应的每个参考银行终端，在指定区域内的所有银行终端中不存在除该参考银行终端之外的其他银行终端，使得该其他银行终端近于该参考银行终端；
依据独立终端A对应的参考银行终端，对独立终端A的风险相关参数进行修正。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了银行独立终端的风险控制装置的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
基于前述发明构思，如图10所示，本发明还提出了一种计算机设备1000，包括存储器1010、处理器1020及存储在存储器1010上并可在处理器1020上运行的计算机程序1030，所述处理器1020执行所述计算机程序1030时实现前述银行独立终端的风险控制方法。
基于前述发明构思，本发明提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述银行独立终端的风险控制方法。
基于前述发明构思，本发明提出了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现银行独立终端的风险控制方法。
本发明提出的银行独立终端的风险控制方法及装置通过获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量；依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正，整体方案可以对独立终端的风险进行有效控制，保护用户在独立终端办理业务时的安全性，并保护银行的财产安全，为银行的数字化风险控制提供有力的技术支持。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (19)

1.一种银行独立终端的风险控制方法，其特征在于，包括：
获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；
对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量；
依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；
对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；
对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；
对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量，包括：
对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端在单位时间内对应各个业务类别的业务量；确定该银行终端的业务向量，其中，该业务向量与银行的业务一一对应，该业务向量的每个分量的分量值等于该银行终端在单位时间内对应该分量对应的业务的业务量；
对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据包含的用户数据，确定该银行终端在单位时间内对应各个用户类别的数量；确定该银行终端的用户向量，其中，该用户向量与用户类别一一对应，该用户向量的每个分量的值等于该银行终端在单位时间内对应该分量对应的用户类别的数量。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集，包括：
依据银行终端的业务向量，确定银行终端的业务距离函数，其中，该业务距离函数用于将任何两个银行终端的业务距离确定为该两个银行终端的业务向量的距离；
依据银行终端的用户向量，确定银行终端的用户距离函数，其中，该用户距离函数用于将任何两个银行终端的用户距离确定为该两个银行终端的用户向量的距离；
依据银行终端的业务距离函数和用户距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，依据银行终端的业务距离函数和用户距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集，包括：
依据银行终端的业务距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行聚类，获得多个银行终端子集；
对于获得的每个银行终端子集，确定该银行终端子集中各个银行终端的主要用户类别，进一步确定该银行终端子集中各个主要用户类别对应的银行终端在该银行终端子集中的数量比例；
确定所有的银行终端子集是否满足条件t：存在主要用户类别，使得银行终端子集中该主要用户类别对应的银行终端在该银行终端子集中的比例大于等于设定的比例阈值；如果不满足，则循环执行如下步骤，直到所有的银行终端子集满足条件t：
从所有的银行终端子集中选取出一个不满足条件t的银行终端子集；
依据银行终端的用户距离函数，对选取出的银行终端子集包含的所有银行终端进行聚类，并用聚类获得的多个新的银行终端子集代替选取出的银行终端子集；
对于每一新的银行终端子集，确定该新的银行终端子集中各个银行终端的主要用户类别，进一步确定该新的银行终端子集中各个主要用户类别对应的银行终端在该新的银行终端子集中的比例。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系，包括：
从该银行终端子集包含的在行终端的业务数据中选取出该风险相关参数的各个参数值；
对于选取出的每个参数值，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定风险相关参数设置为该参数值时，该业务数据中不涉及风险的业务的数量占比，将该数量占比作为该参数值对应的安全系数；
构建二维空间，基于选取出的参数值和对应的安全系数，确定二维空间的多个点，其中，该多个点的横坐标与选取出的参数值一一对应，每个点的纵坐标等于该点的横坐标对应的参数值对应的安全系数；
基于确定的多个点，进行函数拟合，获得该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系，包括：
从该银行终端子集包含的独立终端的业务数据中选取出该风险相关参数的各个参数值；
对于选取出的每个参数值，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定风险相关参数设置为该参数值时，该业务数据中不涉及风险的业务的数量占比，将该数量占比作为该参数值对应的安全系数；
构建二维空间，基于选取出的参数值和对应的安全系数，确定二维空间的多个点，其中，该多个点的横坐标与选取出的参数值一一对应，每个点的纵坐标等于该点的横坐标对应的参数值对应的安全系数；
基于确定的多个点，进行函数拟合，获得该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正，包括：
对于该银行终端子集的每个独立终端，获取该独立终端关于风险相关参数的参数值；
依据该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系，及该独立终端关于风险相关参数的参数值，确定该独立终端关于风险相关参数的潜在安全系数；
依据该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系，及该独立终端关于风险相关参数的潜在安全系数，确定该独立终端关于风险相关参数的潜在参数值；
依据该独立终端关于风险相关参数的潜在参数值，对该独立终端的风险相关参数进行修正。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对于指定区域之外的独立终端A，依据该独立终端A的业务数据，确定该独立终端A的业务向量和用户向量；
对于指定区域内的每个银行终端B，将该银行终端B的业务向量与独立终端A的业务向量的距离作为银行终端B对应的业务距离，以及将该银行终端B的用户向量与独立终端A的用户向量的距离作为银行终端B对应的用户距离；
依据业务距离和用户距离，确定银行终端的偏序，其中，该偏序用于确定指定区域内的任何两个银行终端中银行终端C是否近于银行终端D；具体的，当银行终端C对应的业务距离小于等于银行终端D对应的业务距离，且银行终端C对应的用户距离小于等于银行终端D对应的用户距离时，则确定银行终端C近于银行终端D；
依据银行终端的偏序，从指定区域内的所有银行终端中选取出独立终端A对应的参考银行终端，其中，对于该独立终端A对应的每个参考银行终端，在指定区域内的所有银行终端中不存在除该参考银行终端之外的其他银行终端，使得该其他银行终端近于该参考银行终端；
依据独立终端A对应的参考银行终端，对独立终端A的风险相关参数进行修正。
9.一种银行独立终端的风险控制装置，其特征在于，包括：
业务数据获取模块，用于获取银行在指定区域内的所有银行终端的业务数据，其中，银行终端包括在行终端和独立终端；
数据处理模块，用于对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端的业务向量和用户向量；
分类模块，用于依据银行终端的业务向量和用户向量，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集；
第一对应关系确定模块，用于对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系；
第二对应关系确定模块，用于对于每个银行终端子集，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系；
风险修正模块，用于对于每个银行终端子集，依据第一对应关系和第二对应关系，对该银行终端子集的独立终端的风险相关参数进行修正。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，数据处理模块具体用于：
对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据，确定该银行终端在单位时间内对应各个业务类别的业务量；确定该银行终端的业务向量，其中，该业务向量与银行的业务一一对应，该业务向量的每个分量的分量值等于该银行终端在单位时间内对应该分量对应的业务的业务量；
对于每个银行终端，依据该银行终端的业务数据包含的用户数据，确定该银行终端在单位时间内对应各个用户类别的数量；确定该银行终端的用户向量，其中，该用户向量与用户类别一一对应，该用户向量的每个分量的值等于该银行终端在单位时间内对应该分量对应的用户类别的数量。
11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，分类模块具体用于：
依据银行终端的业务向量，确定银行终端的业务距离函数，其中，该业务距离函数用于将任何两个银行终端的业务距离确定为该两个银行终端的业务向量的距离；
依据银行终端的用户向量，确定银行终端的用户距离函数，其中，该用户距离函数用于将任何两个银行终端的用户距离确定为该两个银行终端的用户向量的距离；
依据银行终端的业务距离函数和用户距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行分类，获得多个银行终端子集。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，分类模块具体用于：
依据银行终端的业务距离函数，对指定区域内的所有的银行终端进行聚类，获得多个银行终端子集；
对于获得的每个银行终端子集，确定该银行终端子集中各个银行终端的主要用户类别，进一步确定该银行终端子集中各个主要用户类别对应的银行终端在该银行终端子集中的数量比例；
确定所有的银行终端子集是否满足条件t：存在主要用户类别，使得银行终端子集中该主要用户类别对应的银行终端在该银行终端子集中的比例大于等于设定的比例阈值；如果不满足，则循环执行如下步骤，直到所有的银行终端子集满足条件t：
从所有的银行终端子集中选取出一个不满足条件t的银行终端子集；
依据银行终端的用户距离函数，对选取出的银行终端子集包含的所有银行终端进行聚类，并用聚类获得的多个新的银行终端子集代替选取出的银行终端子集；
对于每一新的银行终端子集，确定该新的银行终端子集中各个银行终端的主要用户类别，进一步确定该新的银行终端子集中各个主要用户类别对应的银行终端在该新的银行终端子集中的比例。
13.如权利要求9所述的装置，其特征在于，第一对应关系确定模块具体用于：
从该银行终端子集包含的在行终端的业务数据中选取出该风险相关参数的各个参数值；
对于选取出的每个参数值，依据该银行终端子集包含的在行终端的业务数据，确定风险相关参数设置为该参数值时，该业务数据中不涉及风险的业务的数量占比，将该数量占比作为该参数值对应的安全系数；
构建二维空间，基于选取出的参数值和对应的安全系数，确定二维空间的多个点，其中，该多个点的横坐标与选取出的参数值一一对应，每个点的纵坐标等于该点的横坐标对应的参数值对应的安全系数；
基于确定的多个点，进行函数拟合，获得该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系。
14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，第二对应关系确定模块具体用于：
从该银行终端子集包含的独立终端的业务数据中选取出该风险相关参数的各个参数值；
对于选取出的每个参数值，依据该银行终端子集包含的独立终端的业务数据，确定风险相关参数设置为该参数值时，该业务数据中不涉及风险的业务的数量占比，将该数量占比作为该参数值对应的安全系数；
构建二维空间，基于选取出的参数值和对应的安全系数，确定二维空间的多个点，其中，该多个点的横坐标与选取出的参数值一一对应，每个点的纵坐标等于该点的横坐标对应的参数值对应的安全系数；
基于确定的多个点，进行函数拟合，获得该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系。
15.如权利要求9所述的装置，其特征在于，风险修正模块具体用于：
对于该银行终端子集的每个独立终端，获取该独立终端关于风险相关参数的参数值；
依据该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第一对应关系，及该独立终端关于风险相关参数的参数值，确定该独立终端关于风险相关参数的潜在安全系数；
依据该银行终端子集的风险相关参数与安全系数的第二对应关系，及该独立终端关于风险相关参数的潜在安全系数，确定该独立终端关于风险相关参数的潜在参数值；
依据该独立终端关于风险相关参数的潜在参数值，对该独立终端的风险相关参数进行修正。
16.如权利要求9所述的装置，其特征在于，风险修正模块还用于：
对于指定区域之外的独立终端A，依据该独立终端A的业务数据，确定该独立终端A的业务向量和用户向量；
对于指定区域内的每个银行终端B，将该银行终端B的业务向量与独立终端A的业务向量的距离作为银行终端B对应的业务距离，以及将该银行终端B的用户向量与独立终端A的用户向量的距离作为银行终端B对应的用户距离；
依据业务距离和用户距离，确定银行终端的偏序，其中，该偏序用于确定指定区域内的任何两个银行终端中银行终端C是否近于银行终端D；具体的，当银行终端C对应的业务距离小于等于银行终端D对应的业务距离，且银行终端C对应的用户距离小于等于银行终端D对应的用户距离时，则确定银行终端C近于银行终端D；
依据银行终端的偏序，从指定区域内的所有银行终端中选取出独立终端A对应的参考银行终端，其中，对于该独立终端A对应的每个参考银行终端，在指定区域内的所有银行终端中不存在除该参考银行终端之外的其他银行终端，使得该其他银行终端近于该参考银行终端；
依据独立终端A对应的参考银行终端，对独立终端A的风险相关参数进行修正。
17.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一所述方法。
18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一所述方法。
19.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一所述方法。
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