一种面向金融领域的交易欺诈检测系统与方法技术方案

本发明专利技术公开一种面向金融领域的交易欺诈检测系统与方法，交易欺诈检测系统包括有实时交易行为数据采集模块、行为数据预处理模块、交易反欺诈侦测模块、用户交易行为模型、预警模块、欺诈处理模块、账户冻结/解冻模块以及电话声纹识别模块；藉此，通过利用电话声纹识别模块对用户发起实时的远程身份识别，并将身份识别结果提交给欺诈处理模块，交由其做进一步处理，如此本发明专利技术融合具备远程身份识别功能的高级身份识别技术，有效规避了交易行为模型不健壮所导致的误报率高、交易体验差的缺陷；同时通过利用多维度的用户行为数据，并整合第三平台的交易行为数据，构建用户交易行为模型，这样做补充了用户缺失的交易行为数据，建立了更完善的模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融领域技术，尤其是指。
技术介绍
互联网的科技手段带来了金融革命，却也带来了行业在繁荣初期的混乱与风险。专业化风险管理模式中通常包括大数据化的风险政策、反欺诈体系以及精英风控团队等。尽管大多数银行都有欺诈检测系统，但这些系统通常只是对有问题的交易进行被动的事后分析，对挽回损失来说这种方法太迟了。实时交易评分是防范金融犯罪(例如在销售终端的银行卡欺诈或基金发行前的自动清算所(ACH)/电信欺诈)的最佳选择。但是，不断变化的犯罪策略和电子商务的匿名性给实时预防欺诈带来了困难。同时，由于技术限制，当前的系统不支持健壮的分析建模并可能减慢交易验证，无法保证低误报警率的同时实时阻止最大数量的欺诈，从而降低交易体验。除此之外，一旦系统对用户行为做出伪造或欺诈决策，锁住用户帐户，接下来用户帐户的解锁会给金融系统带来更多的工作和压力。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术针对现有技术存在之缺失，其主要目的是提供，其能有效解决现有之交易欺诈检测系统存在检测困难、无法保证低误报警率的同时实时阻止最大数量欺诈的问题。为实现上述目的，本专利技术采用如下之技术方案: 一种面向金融领域的交易欺诈检测系统，包括有实时交易行为数据采集模块、行为数据预处理模块、交易反欺诈侦测模块、用户交易行为模型、预警模块、欺诈处理模块、账户冻结/解冻模块以及电话声纹识别模块；该实时交易行为数据采集模块获取由交易者从金融交易系统前端触发的交易行为数据，实时交易行为数据采集模块连接行为数据预处理模块，该行为数据预处理模块连接交易反欺诈侦测模块和用户交易行为模型，该用户交易行为模型连接交易反欺诈侦测模块，该交易反欺诈侦测模块连接预警模块，该预警模块连接电话声纹识别模块，该电话声纹识别模块连接欺诈处理模块和账户冻结/解冻模块，该欺诈处理模块连接用户交易行为模型和账户冻结/解冻模块。作为一种优选方案，所述电话声纹识别模块由IVR语音通讯平台、声纹识别引擎、安全信息/交互脚本以及服务台/人工座席组成。作为一种优选方案，所述声纹识别引擎由声纹注册模块、声纹识别模块以及声纹模型数据组成，其中，声纹注册模块负责为用户建立声纹模型，声纹识别模块负责为用户识别身份，声纹模型数据则存储了用户的声纹身份信息。—种面向金融领域的交易欺诈检测方法，包括有以下步骤: (O用户首先在电话声纹识别模块内建立声纹模型，即注册语音并录入联络方式； (2)由实时交易行为数据采集模块获取由交易者从金融交易系统前端触发的交易行为数据； (3)由行为数据预处理模块对交易者的实时交易行为数据按照统一的格式进行预处理，将其清洗为可供后续模块处理的标准化数据，标准化数据一方面存在用户交易行为模型中，另一方面输向交易反欺诈侦测模块中； (4)交易反欺诈侦测模块将由行为数据预处理模块直接输来的标准化数据与存放在用户交易行为模型中的各种标准化数据进行比对分析，以检测用户的异常交易行为，并实时地给出侦测结果，侦测结果输向预警模块； (5)预警模块根据交易反欺诈侦测模块所作出的决策，决定是否进行进一步的用户身份确认，当交易反欺诈侦测模块没有检测到可疑交易行为时，则不作后续处理，而是引导系统进入正常的交易流程；否则，该预警模块将实时地引导系统对用户做进一步的身份确认; (6)当预警模块或帐户冻结/解冻模块发来身份确认的请求时，电话声纹识别模块将对用户发起实时的远程身份识别，并将身份识别结果提交给欺诈处理模块，交由其做进一步处理； (7)当检测到明确而严重的欺诈后，由欺诈处理模块对正在进行交易的信用卡帐户进行冻结处理，并将该信息利用各种渠道通知该卡的真实拥有者；当检测到的欺诈损害较小时，对正在进行交易的信用卡仅发送通知给该卡的真实拥有者进行提醒。本专利技术与现有技术相比具有明显的优点和有益效果，具体而言，由上述技术方案可知: 通过设置有电话声纹识别模块，利用电话声纹识别模块对用户发起实时的远程身份识别，并将身份识别结果提交给欺诈处理模块，交由其做进一步处理，如此本专利技术融合具备远程身份识别功能的高级身份识别技术，有效规避了交易行为模型不健壮所导致的误报率高、交易体验差的缺陷；同时通过利用多维度的用户行为数据，并整合第三平台的交易行为数据，构建用户交易行为模型，这样做补充了用户缺失的交易行为数据，建立了更完善的模型。为更清楚地阐述本专利技术的结构特征和功效，下面结合附图与具体实施例来对本专利技术进行详细说明。【附图说明】图1是本专利技术之较佳实施例的结构框图； 图2是本专利技术之较佳实施例中电话声纹识别模块的结构框图； 图3是本专利技术之较佳实施例中声纹识别引擎的结构框图。【具体实施方式】请参照图1至图3所示，其显示出了本专利技术之较佳实施例的具体结构，包括有实时交易行为数据采集模块、行为数据预处理模块、交易反欺诈侦测模块、用户交易行为模型、预警模块、欺诈处理模块、账户冻结/解冻模块以及电话声纹识别模块。该实时交易行为数据采集模块获取由交易者从金融交易系统前端触发的交易行为数据，实时交易行为数据采集模块连接行为数据预处理模块，该行为数据预处理模块连接交易反欺诈侦测模块和用户交易行为模型，该用户交易行为模型连接交易反欺诈侦测模块，该交易反欺诈侦测模块连接预警模块，该预警模块连接电话声纹识别模块，该电话声纹识别模块连接欺诈处理模块和账户冻结/解冻模块，该欺诈处理模块连接用户交易行为模型和账户冻结/解冻模块。具体而言，该实时交易行为数据采集模块主要获取由交易者从金融交易系统前端触发的交易行为数据，包括交易时间、交易地点、终端类型(或网络ID、浏览器类型及版本、操作系统型号等)、交易金额、与上次交易的间隔时间等，这些数据主要可分为以下几大类型: 1、交易环境:包括交易时间、交易地点、交易介质(支付终端交易、手机交易或在线交易)等。2、交易内容:交易金额、交易频次、密码输入等。3、客户特征:地域特征、民族特征、性别特征、时空特征(跨地域)等。4、关联数据:一级关联数据(比如跟交易账户相关联的帐户，有过转账、存款的帐户，有过交易的地点、终端或网络ID)、深度关联数据(比如关联账户的一级关联数据)。5、其他类型:从其他视觉考察得到的数据。在上述的数据类型中，除了交易环境和交易内容之外，其他都是衍生数据，不算交易的原始数据。该行为数据预处理模块主要对交易者的实时交易行为数据按照统一的格式进行预处理，将其清洗为可供后续模块处理的标准化数据。当随着系统的发展而需要扩展用户交易行为数据时，可交由该模块做同一的格式处理，而不会破坏系统前后级子模块的结构。该交易反欺诈侦测模块用于检测用户的异常交易行为，并实时地给出侦测结果，该交易反欺诈侦测模块是整个系统的核心模块之一。交易反欺诈侦测模块的特征是:1)建立在大数据基础之上，融合了海量用户的交易行为数据和第三方平台交易数据，建立起具有地域区分性、群体区分性、民族区分性、经济地带区分性、时间区分性等特征的的通用用户交易行为模型，作为异常模型侦测的决策性模型之一；2)建立用户个人交易行为模型，建模所需数据来源于用户的历史交易行为数据及其关联数据，该模型基于通用用户交易行为模型而建立，不依赖于用户个人的大量数据，但是可以持续更新；3)整合第三方交易行为数据，补充用户缺失的行为数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向金融领域的交易欺诈检测系统，其特征在于：包括有实时交易行为数据采集模块、行为数据预处理模块、交易反欺诈侦测模块、用户交易行为模型、预警模块、欺诈处理模块、账户冻结/解冻模块以及电话声纹识别模块；该实时交易行为数据采集模块获取由交易者从金融交易系统前端触发的交易行为数据，实时交易行为数据采集模块连接行为数据预处理模块，该行为数据预处理模块连接交易反欺诈侦测模块和用户交易行为模型，该用户交易行为模型连接交易反欺诈侦测模块，该交易反欺诈侦测模块连接预警模块，该预警模块连接电话声纹识别模块，该电话声纹识别模块连接欺诈处理模块和账户冻结/解冻模块，该欺诈处理模块连接用户交易行为模型和账户冻结/解冻模块。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李稀敏，肖龙源，王龙标，卓鹏鹏，
申请(专利权)人：厦门快商通信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35