【技术实现步骤摘要】
用于处理交易请求的方法和系统
本说明书的实施例涉及网络支付交易，尤其涉及用于处理交易请求的方法和系统。
技术介绍
目前，使用诸如支付宝、微信钱包等支付系统进行网络支付交易变得越来越普及。随着网络支付交易的普及，确保此类交易的安全性也变得越来越重要。然而，由于各种原因，用户的账户仍旧可能被盗取。在一些情况下，盗用者盗取用户的账户以后，并不急于盗取用户的全部资金，而是以小额销赃方式，分多天销赃(将资金从用户的账户转移到盗用者的账户)。当盗用者的累计消费天数和金额达到一定程度后，盗用者使用的设备与被盗账户将建立起可信关系，此后盗用者销赃将绕过大部分风险防控措施，大额盗取用户资金。这种情况可被称为“囤号”。针对“囤号”情况，目前的处理方案(将在后文详细介绍)通常执行离线处理，而且识别率较低。因此，需要一种能够在线实时识别囤号案件，同时能够提高识别率的解决方案。
技术实现思路
为了克服现有技术的缺陷，本说明书的实施例提供了以高识别率在线实时识别盗号风险的技术方案。本说明书的实施例通过以下技术...
【技术保护点】
1.一种用于处理交易请求的方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收来自用户的设备的交易请求，所述交易请求指示所述用户请求通过所述设备与另一用户执行交易；/n实时获取与所述交易请求相关联的属性信息；/n实时获取与所述交易请求相关联的历史记录；/n基于所述属性信息和所述历史记录生成多个变量；以及/n基于所述多个变量，采用机器学习模型实时预测所述交易的风险值，所述风险值反映所述交易被分类为囤号案件的置信度。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于处理交易请求的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收来自用户的设备的交易请求，所述交易请求指示所述用户请求通过所述设备与另一用户执行交易；
实时获取与所述交易请求相关联的属性信息；
实时获取与所述交易请求相关联的历史记录；
基于所述属性信息和所述历史记录生成多个变量；以及
基于所述多个变量，采用机器学习模型实时预测所述交易的风险值，所述风险值反映所述交易被分类为囤号案件的置信度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个变量属于多个变量维度，每个变量维度反映与所述用户相关联的一个方面。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个变量维度包括以下的两个或更多个：与所述设备相关联的变量维度、与所述交易请求的交易双方的关系相关联的变量维度、与所述用户的交易行为相关联的变量维度、与所述用户的操作环境相关联的变量维度、与所述用户相关的冲突相关联的变量维度、与所述用户的交易对方相关联的变量维度以及与所述用户的身份相关联的变量维度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个变量均为单层逻辑变量。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型为GBDT模型。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于所述风险值对所述交易执行囤号风险处置。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述交易执行囤号风险处置包括当所述风险值大于阈值时对所述用户执行身份核验。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，基于身份核验方式可用性和/或用户偏好选择身份核验方式。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，对所述用户执行身份核验通过以下的一者或多者来执行：生物特征识别、短信校验、银行卡校验、身份证校验、安保问题校验。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，如果用户通过身份核验，则放行所述交易请求；而如果用户没有通过身份核验，则拒绝所述交易请求。
11.一种用于处理交易请求的系统，其特征在于，所述系统包括：
交易信息获取模块，所述交易信息获取模块被配置成：
接收来自用户的设备的交易请求，所述交易请求指示所述用户请求通过所述设备与另一用户执行交易；
实时获取与...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵琦超，赵华，朱通，
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
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