[發明專利]高風險銀行卡的檢測方法以及數據處理裝置

有效

• 申請號: 201410686072.6
• 申請日: 2014-11-25
• 公開（公告）號: CN105590156B
• 公開（公告）日: 2022-02-15
• 發明（設計）人: 楊鴻超;王駿
• 申請（專利權）人: 中國銀聯股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/02;G06F16/906
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 俞華梁;湯春龍

1.一種基于計算機實現的檢測銀行卡具有高風險的方法，所述方法包括：

利用K-均值方法對各種銀行卡交易的歷史數據進行聚類處理，以便獲得風險模型，所述歷史數據作為所述風險模型的訓練數據被分為高端卡和非高端卡兩類，并且每一類信息數據以n維來表示；

對于一待檢測的銀行卡的交易數據，將其預處理為與所述風險模型的訓練數據維度相同的數據；

根據所述風險模型，確定所述預處理數據是否遵從由所述非高端卡向所述高端卡變化的規律和特征；以及

如果否，則確定所述銀行卡具有高風險，

其中，根據所述風險模型，確定所述預處理數據是否遵從由所述非高端卡向所述高端卡變化的規律和特征包括：

對于所述預處理的數據N，根據下式計算夾角β：

以及

確定所述夾角β是否在第一閾值范圍內；

其中，C為非高端卡聚類的中心點，D為高端卡聚類的中心點，所述夾角β表示從非高端卡的中心向由所述預處理數據所代表的銀行卡延伸的矢量與從非高端卡的中心向高端卡的中心延伸的矢量之間的夾角。

2.如權利要求1所述的方法，其中，所述利用K-均值方法對各種銀行卡交易的歷史數據進行聚類處理，以便獲得風險模型包括：

(a)收集各種銀行卡交易的歷史數據，并將其按照項目分類將其預處理為n維數據；

(b)利用K-均值算法來對以n維表示的所述歷史數據進行兩類聚類處理，以便得出兩類聚類的中心點C和D，C為非高端卡聚類的中心點，D為高端卡聚類的中心點，其中兩類聚類的種子節點設置為高端卡信息數據的幾何中心A點和非高端卡信息數據的幾何中心B點；

(c)根據矢量AB和CD之間的夾角α對聚類結果進行評估；以及

(d)如果夾角α大于第二閾值，則重新執行步驟(b)和(c)并調整每一維度的權重直至所述α小于或等于所述第二閾值。

3.如權利要求2所述的方法，其中，根據如下公式計算夾角α：

4.如權利要求2所述的方法，其中，在調整每一維度的權重過程中，確定所述矢量AB的每一維度的值v_i與所述矢量CD的對應維度的值u_i的比值v_i/u_i，并按照下式計算該比值在每一維度上的均值：

其中d為銀行卡數據的維度數量。

5.如權利要求4所述的方法，其中，在v_i/u_i的值大于平均值ave時，增大第i維的數據權重，否則降低所述第i維的數據權重。

6.一種基于計算機實現的數據處理裝置，所述裝置包括：

第一單元，所述第一單元配置成利用K-均值方法對各種銀行卡交易的歷史數據進行聚類處理，以便獲得風險模型，所述歷史數據作為所述風險模型的訓練數據被分為高端卡和非高端卡兩類，并且每一類信息數據以n維來表示；

第二單元，所述第二單元配置成對于一待檢測的銀行卡的交易數據，將其預處理為與所述風險模型的訓練數據維度相同的數據；

第三單元，所述第三單元配置成根據所述風險模型，確定所述預處理數據是否遵從由所述非高端卡向所述高端卡變化的規律和特征；以及

第四單元，所述第四單元配置為當確定所述預處理數據不遵從由所述非高端卡向所述高端卡變化的規律和特征時，將所述銀行卡識別為具有高風險，

其中，所述第三單元配置為對于所述預處理的數據N，根據下式計算夾角β：

以及

所述第三單元還配置為確定所述夾角β是否在第一閾值范圍內；

其中，C為非高端卡聚類的中心點，D為高端卡聚類的中心點，所述夾角β表示從非高端卡的中心向由所述預處理數據所代表的銀行卡延伸的矢量與從非高端卡的中心向高端卡的中心延伸的矢量之間的夾角。