一种账户交易风险判断方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本说明书实施例提供一种账户交易风险判断方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取由预定平台产生的一个或多个账户，以及与所述账户分别对应的第一特征数据，所述第一特征数据包括该账户的基本特征数据，所述基本特征数据用于表示所述账户的活跃度；根据所述账户以及与账户对应的第一特征数据，利用预设的分类模型对所述账户进行分类得到分类结果，分类结果中包含该账号所对应的账户群组；当所述账户基于商户平台进行交易时，从所述商户平台中获取账户的交易信息，并根据预设的所述账户群组对应的判断规则和所述交易信息，对账户的交易风险进行判断。

A method, device and electronic equipment for risk judgment of account transaction

【技术实现步骤摘要】
一种账户交易风险判断方法、装置及电子设备
本说明书涉及互联网
，尤其涉及一种账户交易风险判断方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着互联网技术及应用的快速发展，基于互联网的业务平台变得越来越多，规模也越来越大。以互联网电商领域为例，随着电商市场的不断发展，为买家及卖家提供交易服务的互联网商户平台也亟需扩张，而伴随互联网行业的竞争日益激烈，各商家或企业为争取市场份额而投入的营销资金也越来越多，进而出现了一些非法用户利用商户平台的营销活动进行作弊交易或虚假交易，因此，严重影响了商户平台的日常运营，甚至会造成商户平台的资金损失，商户平台上的交易存在巨大的风险隐患。现有技术中，以用户拒付交易产生的风险为例，为防范此类交易风险的发生，通过设置业务产品规则，如限定相同设备下用优惠券可购买商品的数量，相同IP地址下用优惠券可购买商品的数量，不同账户等级对应的交易金额及可享受的优惠力度等。然而，基于业务产品规则的拒付风险防控方法，从防控方式上存在容易被规避的风险，防控方式也不够体系化；另外，这种防控方式也容易对正常用户的交易造成不必要的打扰本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种账户交易风险判断方法，所述方法包括：/n获取由预定平台产生的一个或多个账户，以及与所述账户分别对应的第一特征数据，所述第一特征数据包括该账户的基本特征数据，所述基本特征数据用于表示所述账户的活跃度；/n根据所述账户以及与所述账户对应的第一特征数据，利用预设的分类模型对所述账户进行分类得到分类结果，所述分类结果中包含该账号所对应的账户群组：/n当所述账户基于商户平台进行交易时，从所述商户平台中获取所述账户的交易信息，并根据预设的所述账户群组对应的判断规则和所述交易信息，对所述账户的交易风险进行判断。/n

【技术特征摘要】
1.一种账户交易风险判断方法，所述方法包括：
获取由预定平台产生的一个或多个账户，以及与所述账户分别对应的第一特征数据，所述第一特征数据包括该账户的基本特征数据，所述基本特征数据用于表示所述账户的活跃度；
根据所述账户以及与所述账户对应的第一特征数据，利用预设的分类模型对所述账户进行分类得到分类结果，所述分类结果中包含该账号所对应的账户群组：
当所述账户基于商户平台进行交易时，从所述商户平台中获取所述账户的交易信息，并根据预设的所述账户群组对应的判断规则和所述交易信息，对所述账户的交易风险进行判断。


2.如权利要求1所述的方法，所述预定平台包括用于所述账户基于商户平台进行交易时的支付平台，所述获取由预定平台产生的一个或多个账户，包括：
获取历史时间内的一个或多个用户在所述支付平台中进行注册时，生成的与所述用户相关联的账户。


3.如权利要求1所述的方法，所述基本特征数据包括：
与所述账户对应的历史交易数据、签约数据、账户开户时间、账户登录数据、账户留存资产数据、绑定银行卡数据、历史充值数据、历史提现数据中的一种或几种。


4.如权利要求1所述的方法，所述分类模型包括机器学习模型，所述根据所述账户以及与所述账户对应的第一特征数据，利用预设的分类模型对所述账户进行分类得到分类结果，包括：
将所述账户以及与所述账户对应的第一特征数据输入到所述机器学习模型中，以便利用所述机器学习模型对所述账户进行预测，得到所述账户的活跃度分值，并根据所述活跃度分值以及预设的活跃度阈值确定所述账户所对应的账户群组，所述账户群组至少包括第一账户群组和第二账户群组；其中，所述第一账户群组下的账户对应的活跃度分值低于所述活跃度阈值，所述第二账户群组下的账户对应的活跃度分值高于所述活跃度阈值。


5.如权利要求4所述的方法，所述交易信息包括交易金额，所述根据预设的所述账户群组对应的判断规则和所述交易信息，对所述账户的交易风险进行判断，包括：
当所述账户所对应的账户群组为第一账户群组时，且所述账户的交易金额大于预设交易金额时，则判断该账户的交易为高风险交易，否则判断为低风险交易；
当所述账户所对应的账户群组为第二账户群组时，且所述账户的交易金额小于预设交易金额时，则判断该账户的交易为低风险交易。


6.如权利要求4所述的方法，还包括利用组内综合评价方法对所述第二账户群组下的账户的风险进行评分，具体地，
获取所述第二账户群组下的账户分别对应的第二特征数据，所述第二特征数据包括该账户的风险特征数据；
根据所述第二账户群组下的账户以及该账户对应的第二特征数据所构建的原始数据集，利用所述组内综合评价方法对所述原始数据集进行处理，得到所述第二账户群组下的账户对应的风险评分。


7.如权利要求6所述的方法，所述风险特征数据包括：
历史转账数据、不同交易场景下的历史交易数据、特定商户支付签约次数中的一种或几种。


8.如权利要求6所述的方法，所述组内综合评价方法包括TOPSIS评价方法，利用TOPSIS评价方法对所述第二账户群组下的账户的风险进行评分，包括：
根据所述第二账户群组下的账户以及该账户对应的第二特征数据构建初始风险矩阵，并对所述初始风险矩阵进行归一化处理得到标准化矩阵；
根据所述标准化矩阵确定出正理想解和负理想解，并计算所述第二账户群组下的账户分别与所述正理想解及负理想解之间的欧氏距离；
根据所述欧氏距离计算所述第二账户群组下的账户对应的相对接近度，并将所述相对接近度作为所述第二账户群组下的账户所对应的风险评分。


9.如权利要求6所述的方法，所述得到所述第二账户群组下的账户对应的风险评分之后，还包括根据所述风险评分对所述第二账户群组下的账户的交易风险进行判断，具体地，

【专利技术属性】
技术研发人员：范丰麟，孙传亮，朱通，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33