异常账户识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种异常账户识别方法、装置、设备及介质。其中，一种异常账户识别方法包括：获取目标账户对应的多个目标交易的交易信息；其中，交易信息包括每个目标交易的交易日期和交易金额；对交易信息进行预设循环周期内的集中度分析，确定目标账户的交易集中度；其中，交易集中度用于表征目标账户在预设循环周期内的同一个时间范围内进行集中交易的疑似程度；根据交易集中度，识别目标账户是否为异常账户。根据本发明专利技术实施例，能够解决相关技术中无法准确地识别出循环套现账户的问题。

【技术实现步骤摘要】
异常账户识别方法、装置、设备及介质
本专利技术属于计算机
，尤其涉及一种异常账户识别方法、装置、设备及介质。
技术介绍
信用贷记产品包括信用卡和消费信贷产品，其具有先消费、后支付的消费支付属性，可以有效地缓解用户的短时资金压力、帮助用户积累良好的信用记录，使得用户越来越依赖于使用信用贷记产品进行交易。随着信用贷记产品的普及，利用信用贷记产品进行套现交易的风险日益凸显，有些用户甚至专门开通账户来进行循环套现，对社会造成众多不良影响。由于套现方法越来越隐蔽、套现技术越来越强、套现手法越来越专业且套现交易的样本数据极度缺失，导致相关技术中无法准确地识别出循环套现账户。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种异常账户识别方法、装置、设备及介质，能够解决相关技术中无法准确地识别出循环套现账户的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种异常账户识别方法，包括：获取目标账户对应的多个目标交易的交易信息；其中，交易信息包括每个目标交易的交易日期和交易金额；对交易信息进行预设循环周期内的集中度分析，确定目标账户的交易集中度；其中，交易集中度用于表征目标账户在预设循环周期内的同一个时间范围内进行集中交易的疑似程度；根据交易集中度，识别目标账户是否为异常账户。第二方面，本专利技术实施例提供了一种异常账户识别装置，包括：第一获取模块，用于获取目标账户对应的多个目标交易的交易信息；其中，交易信息包括每个目标交易的交易日期和交易金额；第一处理模块，用于对交易信息进行预设循环周期内的集中度分析，确定目标账户的交易集中度；其中，交易集中度用于表征目标账户在预设循环周期内的同一个时间范围内进行集中交易的疑似程度；第一识别模块，用于根据交易集中度，识别目标账户是否为异常账户。第三方面，本专利技术实施例提供了一种异常账户识别设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面所述的异常账户识别方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所述的异常账户识别方法。本专利技术实施例的异常账户识别方法、装置、设备及介质，能够在获取目标账户对应的多个目标交易的交易日期和交易金额之后，结合交易日期和交易金额进行预设循环周期内的集中度分析，确定用于表征目标账户在预设循环周期内的同一个时间范围内进行集中交易的疑似程度的交易集中度，该疑似程度与目标账户存在循环套现的可能性相关，因此，可以利用交易集中度，准确地对目标账户是否为异常账户进行识别。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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是本专利技术一个实施例提供的异常账户识别方法的流程示意图；图2是本专利技术一个实施例提供的集中度分析方法的流程示意图；图3是本专利技术一个实施例提供的日期环距离的示意图；图4是本专利技术一个实施例提供的集中度分析过程的示意图；图5是本专利技术一个实施例提供的异常账户识别装置的结构示意图；图6是本专利技术实施例提供的异常账户识别设备的硬件结构示意图。具体实施方式下面将详细描述本专利技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本专利技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本专利技术，并不被配置为限定本专利技术。对于本领域技术人员来说，本专利技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本专利技术的示例来提供对本专利技术更好的理解。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。随着信用卡和消费信贷产品等信用贷记产品的普及，利用信用贷记产品进行套现交易的风险日益凸显，有些用户甚至专门开通账户来进行循环套现，对社会造成众多不良影响。现有循环套现账户的检测方法主要包括两种：一种是基于信用贷记产品侧或商户侧简单汇总统计量的交易特征，构建专家规则，利用专家规则识别账户是否为循环套现账户，但是由于套现方法越来越隐蔽、套现技术越来越强、套现手法越来越专业，由简单的汇总构建的专家规则已经无法准确地识别出循环套现账户；二是基于业务前端所积累的少量确认为循环套现账户的样本数据，构建机器学习模型，利用机器学习模型识别账户是否为循环套现账户，但是由于套现交易的样本数据极度缺失，而机器学习模型的准确性对于样本数据有很强的依赖性，导致也无法准确地识别出循环套现账户。为了解决上述的问题，申请人对循环套现账户进行了分析，发现循环套现账户至少存在如下特点：循环套现账户总中的交易总是在每个月的同一个日期附近产生，尤其是循环套现账户总中的出账交易。基于上述发现，本专利技术实施例提供了一种异常账户识别方法、装置、设备及介质，以基于历史交易数据准确地识别信用贷记产品的账户是否为循环套现账户。下面首先对本专利技术实施例所提供的异常账户识别方法进行介绍。图1示出了本专利技术一个实施例提供的异常账户识别方法的流程示意图。在本专利技术一些实施例中，图1所示的方法可以由服务器或电子设备执行。其中，服务器可以是一种高性能的电子计算器，用于存储和处理数据。电子设备可以包括但不限于手机、台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑等。下面，以图1所示的方法由服务器执行为例进行说明。如图1所示，该异常账户识别方法可以包括如下步骤。S110、获取目标账户对应的多个目标交易的交易信息。其中，交易信息包括每个目标交易的交易日期和交易金额。在本专利技术实施例中，目标账户可以为待识别的任意信用贷记产品的任意账户。其中，信用贷记产品可以包括信用卡和消费信贷产品，也可以包括其他具有先消费、后支付的消费支付属性的金融产品。在一些实施例中，多个目标交易可以为目标账户下的历史交易流水中的全部交易。在另一些实施例中，多个目标交易可以为目标账户下的历史交易流水中位于目标日期范围内的交易。在又一些实施例中，多个目标交易可以为目标账户下的历史交易流水中位于目标日期范围内的满足第一预设条件的交易。在本专利技术实施例中，在多个目标交易为目标账户下的交易流水中位于目标日期范围内的满本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常账户识别方法，包括：/n获取目标账户对应的多个目标交易的交易信息；其中，所述交易信息包括每个所述目标交易的交易日期和交易金额；/n对所述交易信息进行预设循环周期内的集中度分析，确定所述目标账户的交易集中度；其中，所述交易集中度用于表征所述目标账户在所述预设循环周期内的同一个时间范围内进行集中交易的疑似程度；/n根据所述交易集中度，识别所述目标账户是否为异常账户。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常账户识别方法，包括：
获取目标账户对应的多个目标交易的交易信息；其中，所述交易信息包括每个所述目标交易的交易日期和交易金额；
对所述交易信息进行预设循环周期内的集中度分析，确定所述目标账户的交易集中度；其中，所述交易集中度用于表征所述目标账户在所述预设循环周期内的同一个时间范围内进行集中交易的疑似程度；
根据所述交易集中度，识别所述目标账户是否为异常账户。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标账户对应的多个目标交易的交易信息，包括：
获取所述目标账户对应的多个历史交易；其中，所述历史交易为交易日期处于目标日期范围内的交易；
在所述多个历史交易中，筛选满足第一预设条件的所述多个目标交易。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一预设条件包括下列中的至少一项：
历史交易的收支类型为支出类型；
历史交易的交易类型为消费类型或预授权类型。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设循环周期为月度周期，所述交易集中度为所述月度周期对应的日期环集中度。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述交易信息进行预设循环周期内的集中度分析，确定所述目标账户的交易集中度，包括：
针对多个预设日份中的每一个，根据所述交易信息，计算所述预设日份对应的日期环集中度；
将多个所述预设日份对应的日期环集中度中的最小日期环集中度，作为所述月度周期对应的日期环集中度。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述交易信息还包括多个历史交易的交易总数，所述历史交易为交易日期处于目标日期范围内的交易；
其中，所述根据所述交易信息，计算所述预设日份对应的日期环集中度，包括：
针对每个所述目标交易，根据所述目标交易的交易日期，确定所述交易日期中的日份与所述预设日份之间的日份距离；
根据所述交易总数、每个所述目标交易的交易金额、每个所述目标交易对应的日份距离，计算所述预设日份对应的日期环集中度。


7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述交易总数、每个所述目标交易的交易金额和每个所述目标交易对应的日份距离，计算所述预设日份对应的日期环集中度，包括：
将所述交易总数、每个所述目标交易的交易金额和每个所述目标交易对应的日份距离输入预设的集中度计算公式，得到所述预设日份对应的日期环集中度。


8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述目标交易的交易日期，确定所述交易日期中的日份与所述预设日份之间的日份距离，包括：
将所述交易日期中的日份和所述预设日份输入预设的日份距离计算公式，得到日期环距离；
将所述日期环距离的平方数，作为所述交易日期中的日份与所述预设日份之间的日份距离。


9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述交易信息还包括多个历史交易的交易总数，所述历史交易为交易日期处于目标日期范围内的交易；
其中，所述根据所述交易集中度，识别所述目标账户是否为异常账户，包括：
在所述交易集中度处于所述交易总数对应的目标集中度范围内的情况下，确定所述目标账户为所述异常账户；
在所述交易集中度未处于所述目标集中度范围内的情况下，确定所述目标账户不是所述异常账户。


10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述交易集中度，识别所述目标账户是否为异常账户之前，所述方法还包括：
根据所述目标交易的交易日期和所述预设循环周期，确定所述目标账户的活跃周期数量；
其中，所述根据所述交易集中度，识别所述目标账户是否为异常账户，包括：
根据所述活跃周...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱懋霖，周皓，郭琦，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31