[發(fā)明專利]一種銀行交易反欺詐方法及系統(tǒng)、設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811331035.8
• 申請日: 2018-11-09
• 公開（公告）號: CN109472610A
• 公開（公告）日: 2019-03-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 廖根健;王燕梅;陳麗霞;王驛;吳舒蓉;郭超年;馬勝藍;程舒晗;王桐森
• 申請（專利權(quán)）人: 福建省農(nóng)村信用社聯(lián)合社
• 主分類號: G06Q20/40
• 分類號: G06Q20/40;G06Q20/42
• 代理公司: 福州市鼓樓區(qū)京華專利事務(wù)所(普通合伙) 35212
• 代理人: 林曉琴

1.一種銀行交易反欺詐方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1、客戶通過任意一個銀行電子渠道發(fā)起交易；

步驟2、對發(fā)起的交易進行安全檢查，若該交易通過安全檢查，則進入步驟3；若不通過安全檢查，則該交易不繼續(xù)進行；

步驟3、線上計算出該交易的RAIB分數(shù)，將RAIB分數(shù)與風險等級匹配，并將風險等級與風險門限值進行比較，如果風險等級小于風險門限值，返回交易無欺詐風險的結(jié)果給對應(yīng)的銀行電子渠道，交易繼續(xù)進行；如果風險等級不小于風險門限值，將該交易進行線下處理；

步驟4、將該交易進行分類，并判斷該交易所在的分類器是否存在欺詐風險，若不存在，則返回交易無欺詐風險的結(jié)果給銀行電子渠道，若存在，則該交易被判定為可疑交易，進入步驟5；

步驟5、從客戶信息中心中獲取客戶的信息，根據(jù)客戶的信息生成質(zhì)疑的問題；客服通過呼叫中心對質(zhì)疑的問題向客戶進行電話確認，客戶確認后將確認結(jié)果通過呼叫中心反饋給客服；

步驟6、對確認結(jié)果進行驗證，并將驗證結(jié)果返回給銀行電子渠道，如果驗證結(jié)果為客戶沒有通過質(zhì)疑，則該交易被拒絕執(zhí)行且賬號被凍結(jié)；否則交易繼續(xù)執(zhí)行。

2.如權(quán)利要求1所述的一種銀行交易反欺詐方法，其特征在于：所述步驟3具體為：

將交易風險模型根據(jù)不同的渠道和業(yè)務(wù)場景劃分為不同的模型，所有的業(yè)務(wù)場景抽象出三個維度：活動、身份和行為，活動反應(yīng)的是交易的具體活動信息，包括發(fā)起交易的渠道、位置和交易頻率，身份反應(yīng)的是賬戶狀態(tài)、客戶的身份狀態(tài)和設(shè)備狀態(tài)，行為反應(yīng)的是客戶的正常行為，包括最大的交易數(shù)量、正常的交易時間和交易的收款人；

針對銀行電子渠道完成的交易t_x，在每個維度中有復數(shù)條規(guī)則，每條規(guī)則都有一個用于表示欺詐風險等級的子分數(shù)，分別用表示三個維度規(guī)則的子分數(shù)，用S_RAIB表示交易t_x的RAIB分數(shù)，所有的規(guī)則有初始權(quán)重而活動、身份和行為也有初始權(quán)重w_A、w_I、w_B，因此，RAIB分數(shù)S_RAIB由等式(1)產(chǎn)生：

規(guī)則引擎是由銀行的銀行服務(wù)領(lǐng)域?qū)＜翌A先配置的，每個規(guī)則的權(quán)重通過不同的機器學習算法進行訓練；RAIB分數(shù)S_RAIB生成之后，映射到風險水平中，風險水平劃分為五個等級：低級、中低級、中級、中高級和高級，RAIB分數(shù)越高，風險等級越高，欺詐風險越大，將風險等級與風險門限值進行比較，如果RAIB分數(shù)映射的風險等級小于風險門限值，返回交易無欺詐風險的結(jié)果給銀行電子渠道，交易繼續(xù)進行；如果風險等級不小于風險門限值，將該交易進行進一步處理。