[發明專利]在線支付反欺詐方法及系統

在審

• 申請號: 201710989427.2
• 申請日: 2017-10-20
• 公開（公告）號: CN107767138A
• 公開（公告）日: 2018-03-06
• 發明（設計）人: 陳鵬;陳宇;熊偉;汪寧;蘆帥;謝偉良
• 申請（專利權）人: 杭州呯嘭智能技術有限公司
• 主分類號: G06Q20/40
• 分類號: G06Q20/40
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司31236
• 代理人: 王葉娟,胡晶

技術領域

本發明涉及金融數據處理技術領域，尤其涉及的是一種在線支付反欺詐方法及系統。

背景技術

伴隨著互聯網技術的迅猛發展，打破傳統金融行業的格局的互聯網金融應運而生。互聯網金融以現代信息科技為基礎，結合移動支付、云計算、社交網絡、搜索引擎以及大數據挖掘等元素，使金融行業呈現出多元化的發展路徑。

第三方互聯網支付作為互聯網金融的核心，是網絡經濟環境下金融活動發展的必然產物，它在商戶、消費者與銀行機構三者間建立有效的連接，為參與交易的雙方提供擔保，維護交易的公正性，交易資金得到有效監管，進而確保交易各方的合法權益。

第三方互聯網支付(Third-party Payment)，是指非銀行獨立機構采用與傳統銀行機構簽約的方式，通過互聯網信息通訊技術，在用戶與銀行的支付結算系統之間建立連接的一種在線支付模式。第三方支付機構通過虛擬賬戶的形式，整合了各種銀行賬戶的支付方式，開辟了一條更為便捷的支付途徑，將電子商務結算業務進行整合，大大節約了銀行機構的營銷成本。

基于第三方互聯網支付的屬性，第三方互聯網支付免去了傳統交易面對面的必要條件，其在擴大客戶范疇以及提高交易效率的同時，也使得欺詐分子可以輕易繞過第三方支付機構的審核，而冒充他人的信息或者利用虛假的身份信息進行賬號注冊，通過木馬、盜號、虛擬交易、信用卡套現、盜卡、偽造卡、釣魚網站等手段來實現網絡欺詐行為。

以上欺詐行為主要實現手段包括：對支付平臺賬號信息本身進行盜竊，例如微信賬號和密碼、支付寶賬號和密碼等等；結合地下產業鏈中數據交易，搜集用戶的銀行卡信息，直接或者間接補齊信息資料，形成黑卡盜竊；在各種支付環節上設計騙局或者偽裝釣魚網站進行詐騙。在這種情況下，受損失的是賬戶的實際擁有人或商戶，通常支付機構可能就要對所造成的部分損失承擔賠償責任。

為了應對上述支付欺詐現象，大量的第三方支付機構和銀行建立了基于規則的反欺詐系統，該類系統針對單一欺詐行為模式或組合欺詐行為模式設計相應的啟動和觸發機制，達到對支付欺詐行為及時發現和處理的效果。

然而，在實際的使用過程中，大量實踐證明，基于規則的反欺詐模型當敏感度設置的較低時，即規則條件較為寬松時，系統的辨識率較低，即存在大量的欺詐行為不能被及時偵測出；而當系統的敏感度設置的較高時，即規則條件較為嚴苛時，系統的誤報率較高，即是通過大量案例總結出的規則模型只是必要而非充分條件。簡單講，犯罪分子操縱的欺詐行為要素和操作情景，也可能是眾多客戶真實行為的要素和情景，系統雖然將欺詐行為予以風險暴露，但不可避免的也將客戶真實行為當作風險也進行了暴露，誤報率的居高不下會造成資源和成本的大量損耗，而且這種損耗也會降低客戶體驗，所以，誤報率成為規則模型的軟肋。

針對上述情況，個別商業銀行在上述規則模型的基礎上通過黑、灰、白名單的方式控制客戶風險暴露情況，但也只是在一定程度上解決規則模型的劣勢問題，尚不能從根本上解決誤報率高和用戶體驗之間的矛盾問題。

為了解決上述問題，中國專利局公開的申請號為201510399597.6的發明專利申請文件公開了“一種面向金融領域的交易欺詐檢測系統與方法”，其在通用用戶交易行為模型和用戶個人交易行為模型偵測的基礎上，通過電話聲紋識別模塊對可疑交易的對象發起實時的遠程身份識別來進一步確定交易是否是欺詐交易。

在該技術方案中，若不用語音電話驗證，改用其他方式，如短信方式，又無法保證用戶身份驗證的有效性。

因此，該技術方案的核心在于電話聲紋識別模塊，但是通過語音電話驗證用戶身份，在很多場合會造成用戶的不便，例如在嘈雜環境以及一些不便于講電話的場合等等。另外，該技術方案中，若用戶未及時回應語音電話驗證，則會大大影響該交易判定的時效性和準確性，造成用戶體驗較差。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種在線支付反欺詐方法及系統，在保證客戶體驗的前提下，更及時地防范交易欺詐行為，減少誤判。

為解決上述問題，本發明提出一種在線支付反欺詐方法，包括：

S1：獲取用戶當前在線支付所發生的當前支付數據；

S2：對所述當前支付數據分別進行以下判定分析：進行黑灰名單過濾，得到第一分析結果；進行基于通用支付特征的決策樹判定，得到第二分析結果；進行基于數據的用戶行為判定，得到第三分析結果；

S3：綜合所述第一分析結果、第二分析結果和第三分析結果，判斷所述當前支付數據為不可信交易或可信交易，拒絕不可信交易，放行可信交易。