在线交易盗卡率评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种在线交易盗卡率评估方法及装置，该在线交易盗卡率评估方法包括：采集一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据；根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线；根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率。利用本申请的在线交易盗卡率评估方法及装置，能够根据银行返回的盗卡数据，预估近期真实的盗卡水平，评估在线交易平台的总体盗卡趋势。

Method and device for evaluating card stealing rate in online transaction

The invention provides an online trading card stolen and device rate assessment methods, including the online transaction rate evaluation method: acquisition of stolen card set time stolen card transaction data and the corresponding data; according to the transaction data stolen card data and the corresponding generation curve of receiving stolen card notification rate and time; according to the relationship between the calculated curve of stolen card rate statistical units of time. The method and device for evaluating the rate of online transaction theft card can be used to estimate the actual level of stolen cards according to the stolen card data returned by the bank, and to evaluate the overall trend of stealing cards on the online trading platform.

【技术实现步骤摘要】
在线交易盗卡率评估方法及装置
本申请涉及网络在线交易技术，特别涉及一种在线交易盗卡率评估方法及装置。
技术介绍
传统在线交易平台通过盗卡率反应平台的欺诈情况及风控效果，其计算逻辑为“盗卡率＝当月银行通知在线交易平台的盗卡交易金额/当月平台在线交易金额”。盗卡交易金额需要先由持卡人举报，然后由银行通知在线交易平台。从交易到持卡人举报，再到银行通知在线交易平台，整个周期有可能持续3个月，不利于在线交易平台准确了解最新的欺诈趋势及风控效果。上述周期过长带来的弊端在大规模营销活动(例如双十一等促销活动)时体现的尤为明显。营销活动期间，线交易平台的销售额往往大幅增加，在盗卡水平不变的条件下，使得获得的后几个月的盗卡交易金额也会大幅增加，导致营销活动当月的盗卡率很低，而随后几个月的盗卡率很高。事实上，营销活动随后几个月的销售额不会大幅增长，因此，盗卡率这一指标无法反应真实的欺诈水平。
技术实现思路
本申请的一实施例提供一种在线交易盗卡率评估方法，以预估近期真实的盗卡水平，评估在线交易平台的总体盗卡趋势，该在线交易盗卡率评估方法包括：采集一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据；根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线；根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率。本申请的一实施例提供一种在线交易盗卡率评估装置，以预估近期真实的盗卡水平，评估在线交易平台的总体盗卡趋势，该交易盗卡率评估装置包括：数据采集单元，用于采集一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据；曲线生成单元，用于根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线；盗卡率计算单元，用于根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率。由以上本申请实施例提供的技术方案可见，利用本申请的在线交易盗卡率评估方法及装置，能够根据银行返回的盗卡数据，预估近期真实的盗卡水平，评估在线交易平台的总体盗卡趋势。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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他的附图。图1为本申请实施例的在线交易盗卡率评估方法流程图；图2为本申请一实施例的关系曲线生成方法流程图；图3为本申请一实施例的盗卡率计算方法流程图；图4为本申请另一实施例的关系曲线生成方法流程图；图5为本申请另一实施例的盗卡率计算方法流程图；图6为本申请实施例的在线交易盗卡率评估装置的结构示意图；图7为本申请实施例的曲线生成单元602的结构示意图；图8为本申请实施例的盗卡率计算单元603的结构示意图；图9为本申请实施例中盗卡率的具体评估方法流程图；图10为本申请实施例的盗卡通知接收率与时间的关系曲线示意图；图11为通过本申请的在线交易盗卡率评估方法与通过现有的盗卡率计算方法得到的盗卡率的对比示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本申请实施例提供一种在线交易盗卡率评估方法，以预估近期真实的盗卡水平，评估在线交易平台的总体盗卡趋势。如图1所示，该在线交易盗卡率评估方法包括：S101：采集一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据；S102：根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线；S103：根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率。由图1所示的流程可知，不同于现有技术中利用银行通知在线交易平台的盗卡交易金额计算盗卡率的方法，本专利技术根据一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线，然后利用该关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率，能够预估近期真实的盗卡水平。本专利技术的执行主体可以为移动终端或者服务器，该移动终端或者服务器可以采集在线交易平台的盗卡数据及其对应的交易数据，盗卡数据可以由银行向在线交易平台提供。上述盗卡数据可包括：某银行卡被盗后，在线交易平台收到银行针对该银行卡的盗卡通知的时间及该银行卡被盗时正在交易的交易代码。根据该交易代码可以获取对应的交易数据，该交易数据包括交易日、金额等信息。上述盗卡通知接收率是指：在某段时间内，某一时间点之前收到的盗卡通知的交易的笔数与该段时间内实际发生盗卡交易的笔数的比值。在一实施例中，设定历史时段的结束时间点在当前交易日之前，并且结束时间点之后的第一个单位统计时间内，盗卡通知接收率大于一设定值。例如，该设定值为99％，即在该单位统计时间内，99％盗卡事件已由银行通知在线交易平台。这样，可以使得在该设定历史时段，几乎所有的盗卡事件已由银行通知在线交易平台，保证盗卡数据的可用性。在一实施例中，为了使上述设定历史时段的盗卡数据具有统计意义，上述设定历史时段至少包括一个单位统计时间。在一较佳实施例中，设定历史时段有整数个单位统计时间组成。在一实施例中，单位统计时间为一周、一个自然月或一个季度。在一实施例中，如图2所示，根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线，包括：S201：根据所述盗卡数据及其对应的交易数据计算发生盗卡的各交易自交易日起至收到银行盗卡通知的时长；根据每张被盗卡片的盗卡数据对应的交易数据，可以获得各个被盗卡片的交易日，结合银行收到各个被盗卡片的盗卡通知日期，可以计算得到上述时长。S202：根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线。根据发生盗卡的各交易自交易日起至收到银行盗卡通知的时长，可以在上述设定历史时段内绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线，该关系曲线中，随着时间(一般以天为单位)的变化，盗卡通知接收率逐渐增大。S202中，绘制上述关系曲线的方法有很多，为了提升效率，在一实施例中，可以利用hive分布式，根据发生盗卡的各交易自交易日起至收到银行盗卡通知的时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线。上述关系曲线为计算单位时间内的盗卡率的普适曲线，根据该关系曲线，可以计算近期多个单位时间内的盗卡率。在一实施例中，如图3所示，根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率，包括：S301：在所述关系曲线上查找单位统计时间中每天的盗卡通知接收率；单位统计时间中的每一天对应的盗卡通知接收率都可以在关系曲线上直接得到。S302：根据所述单位统计时间中每天的通知盗卡金额及每天的盗卡通知接收率计算每天的预估盗卡金额；盗卡数据中记录了每天的通知盗卡金额，利用每天的通知盗卡金额除以对应该天的盗卡通知接收率，可以得到每天的预估盗卡金额。S303：根据每天的预估盗卡金额统计所述单位统计时间中的盗卡金额；单位统计时间中的盗卡金额为单位统计时间中每天的预估盗卡金额之和。S304：根据所述单位统计时间中的交易金额及盗卡金额计算所述单位统计时间内的盗卡率。单位统计时间中的交易金额可以从在线交易平台直接获得，单位统计时间中的盗卡金额除以该单位统计时间中的交易金额，就可以得到该单位统计时间内的盗卡率。图2及图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，包括：采集一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据；根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线；根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率。

【技术特征摘要】
1.一种在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，包括：采集一设定历史时段的盗卡数据及其对应的交易数据；根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线；根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率。2.根据权利要求1所述的在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，所述设定历史时段的结束时间点在当前交易日之前。3.根据权利要求2所述的在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，所述结束时间点后的第一个单位统计时间内，所述盗卡通知接收率大于一设定值。4.根据权利要求1所述的在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线，包括：根据所述盗卡数据及其对应的交易数据计算发生盗卡的各交易自交易日起至收到银行盗卡通知的时长；根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线。5.根据权利要求4所述的在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线，包括：利用hive分布式，根据各所述时长绘制盗卡通知接收率与时间的关系曲线。6.根据权利要求1所述的在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率，包括：在所述关系曲线上查找所述单位统计时间中每天的盗卡通知接收率；根据所述单位统计时间中每天的通知盗卡金额及每天的盗卡通知接收率计算每天的预估盗卡金额；根据每天的预估盗卡金额统计所述单位统计时间中的盗卡金额；根据所述单位统计时间中的交易金额及盗卡金额计算所述单位统计时间内的盗卡率。7.根据权利要求1所述的在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，根据所述盗卡数据及其对应的交易数据生成盗卡通知接收率与时间的关系曲线，包括：根据不同地区的盗卡数据及其对应的交易数据分别计算不同地区中发生盗卡的各交易自交易日起至收到银行盗卡通知的时长；根据不同地区的各所述时长绘制分别绘制不同地区的盗卡通知接收率与时间的关系曲线。8.根据权利要求7所述的在线交易盗卡率评估方法，其特征在于，根据所述关系曲线计算单位统计时间内的盗卡率，包括：在不同地区的关系曲线上分别查找所述单位统计时间中每天的盗卡通知接收率；根据不同地区的单位统计时间中每天的通知盗卡金额及每天的盗卡通知接收率分别计算不同地区的单位统计时间中每天的预估盗卡金额；分别统计不同地区的单位统计时间中的盗卡金额，得到单位统计时间中的总盗卡金额；根据所述单位统计时间中的交易金额及总盗卡金额计算所述单位统计时间内的盗卡率。9.一种在线交易盗卡率评估装置，其特征在于，包括：数据采...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵平，许凯，李熙，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY