一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统技术方案

本发明专利技术涉及银行卡读取数据管理技术领域，具体公开一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，包括银行卡基本数据读取模块、银行卡交易数据读取模块、指定银行卡效用审核模块、管理数据库、指定银行卡金融风险评估模块和指定银行卡使用状态智能处理终端，通过由银行卡读卡器对持卡人的指定银行卡进行基本数据和交易数据读取，并依据基本数据进行指定银行卡的效用审核，其审核过程充分考虑到了持卡人的身份、银行卡的有效期限和开户人身份证有效期限对银行卡使用效用的影响，打破了现有银行卡效用核查存在的适用局限，同时通过依据交易数据进行指定银行卡的金融风险系数评估，提高了评估结果的真实可靠度。提高了评估结果的真实可靠度。提高了评估结果的真实可靠度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统


[0001]本专利技术涉及银行卡读取数据管理
，具体而言，是一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统。

技术介绍

[0002]银行卡作为现如今国内个人非现金支付结算工具，凭借着它便捷、高效、安全、灵活等众多突出特点，从推行以来便深受广大客户的欢迎。随着科学技术的进步，银行卡的功能日益完善，其不仅能够实现日常的结算功能，还能够办理相关金融业务，例如个人信贷、外汇买卖、证券交易等，鉴于当前利用银行卡进行非法犯罪的现象此起彼伏，为了严厉打击非法犯罪行为，保障公民的财产安全，这些金融业务在办理过程中均需要对待办理的银行卡进行核查验证，在这种情况下，就需要由银行卡读卡器对待办理的银行卡进行数据读取，由此进行核查验证。
[0003]现在对银行卡的核查验证基本都是围绕效用核查和金融风险状况评估，但目前对银行卡的效用核查都只单纯进行身份验证，忽略了银行卡的有效期限和开户人身份证有效期限对银行卡使用效用的影响，导致银行卡效用核查存在适用局限，给银行卡的后续使用埋下了不便隐患，在一定程度上提高了用户因银行卡使用效用受限造成的二次业务办理的发生率，大大浪费了用户的办理时间，从而影响用户对银行卡的使用体验感。
[0004]同时，目前对银行卡的金融风险状态评估仅仅依据大额交易状况，没有考虑到单日累计交易状况、小额交易状况对金融风险造成的影响，进而导致金融风险状态评估依据过于单一，致使评估结果存在片面性的缺陷，不仅难以全面反映银行卡的金融风险状态，降低了评估结果的真实可靠度，还容易忽略小额交易等其他金融风险情况，降低了银行卡金融风险发现的及时性，给开户人的财产安全造成极大的安全隐患。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，包括：银行卡基本数据读取模块，用于由银行卡读卡器对持卡人的指定银行卡进行基本数据读取。
[0006]银行卡交易数据读取模块，用于由银行卡读卡器对持卡人的指定银行卡进行交易数据读取。
[0007]指定银行卡效用审核模块，用于由银行卡读卡器自带的摄像头对持卡人进行人脸图像采集，并基于持卡人对应的人脸图像和指定银行卡的基本数据进行指定银行卡效用审核。
[0008]管理数据库，用于存储指定银行卡对应的单日允许累计交易金额、单日允许小额交易记录数量、大额交易阈值和小额交易阈值，存储各种金额风险等级对应的金融风险系数范围，并存储各种金融风险等级对应的银行卡使用状态处理方式。
[0009]指定银行卡金融风险评估模块，用于基于指定银行卡对应的交易数据进行指定银
行卡的金融风险系数评估。
[0010]指定银行卡使用状态智能处理终端，用于基于指定银行卡对应的效用审核结果和金融风险系数对指定银行卡的使用状态进行针对性处理。
[0011]在一种优选的方案中，所述基本数据包括卡片自属数据和卡片开户数据。
[0012]在一种优选的方案中，所述卡片自属数据包括卡号和有效期限，卡片开户数据包括开户人身份证有效期限和开户时间点。
[0013]在一种优选的方案中，所述交易数据为交易记录。
[0014]在一种优选的方案中，所述基于持卡人对应的人脸图像和指定银行卡的基本数据进行指定银行卡效用审核对应的具体操作步骤如下：步骤1：从指定银行卡对应的卡片自属数据中提取卡号，并链接到银行开户系统，以此将提取的卡号在银行开户系统中进行查询，得到指定银行卡对应开户人的人脸图像。
[0015]步骤2：将持卡人对应的人脸图像与指定银行卡对应开户人的人脸图像进行匹配，若匹配不一致，则指定银行卡对应的效用审核结果为身份验证失败，反之则执行步骤3。
[0016]步骤3：从指定银行卡对应的卡片自属数据中提取有效期限，并从有效期限中提取到期日，进而将其与当前日期进行对比，若指定银行卡的到期日在当前日期之前，则指定银行卡对应的效用审核结果为使用状态失效，反之则执行步骤4。
[0017]步骤4：从指定银行卡对应的卡片开户数据中提取开户人身份证有效期限，并从中提取截止日期，进而将其与当前日期进行对比，若开户人身份证截止日期在当前日期之前，则指定银行卡对应的效用审核结果为使用状态受限制。
[0018]在一种优选的方案中，所述基于指定银行卡对应的交易数据进行指定银行卡的金融风险评估具体包括以下步骤：
[0019]S
‑
1：统计交易记录总数量，并从指定银行卡对应的各条交易记录中提取交易时间点和交易金额。
[0020]S
‑
2：将各条交易记录对应的交易时间点进行对比分析，从中提取属于同一交易日对应的交易记录，以此构建各交易日对应的交易记录集合。
[0021]S
‑
3：将各交易日对应的交易记录集合中各条交易记录的交易金额进行汇总，得到各交易日对应的累计交易金额，并将其与管理数据库中单日允许累计交易金额进行对比，若某交易日对应的累计交易金额大于或等于单日允许累计交易金额，则将该交易日记为重点交易日，此时统计重点交易日的数量，并从各交易日对应的累计交易金额中提取最大累计交易金额，将其作为累计交易金额峰值。
[0022]S
‑
4：基于重点交易日的数量和累计交易金额峰值计算指定银行卡对应的累计交易金额风险系数σ，其计算公式为Q
累
表示为累计交易金额峰值，Q
累允
表示为指定银行卡对应的单日允许累计交易金额，k表示为重点交易日的数量，K表示为交易日总数量，e表示为自然常数。
[0023]S
‑
5：提取各条交易记录对应的交易金额，进而从中筛选出大额交易记录和小额交易记录。
[0024]S
‑
6：统计大额交易记录数量，并将各条大额交易记录按照交易时间点的先后顺序依次标记为1，2，...，i，...，n。
[0025]S
‑
7：将大额交易记录数量与交易记录总数量进行对比，计算指定银行卡对应的大额交易覆盖率LA，其计算公式为n表示为大额交易记录数量，z表示为交易记录总数量。
[0026]S
‑
8：从大额交易记录中提取首条大额交易记录和末条大额交易记录，进而将首条大额交易记录和末条大额交易记录对应的交易时间点进行对比，以此得到大额交易总周期时长，记为T
L
。
[0027]S
‑
9：将大额交易总周期时长和大额交易记录数量导入大额交易频率计算公式得到指定银行卡对应的大额交易频率TF。
[0028]S
‑
10：将各条大额交易记录对应的交易金额与管理数据库中指定银行卡对应的大额交易阈值进行对比，以此计算指定银行卡对应的交易金额大额率LR，其计算公式Q
max
、Q
min
分别表示为最大交易金额、最小交易金额，Q0表示为指定银行卡对应的大额本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于，包括：银行卡基本数据读取模块，用于由银行卡读卡器对持卡人的指定银行卡进行基本数据读取；银行卡交易数据读取模块，用于由银行卡读卡器对持卡人的指定银行卡进行交易数据读取；指定银行卡效用审核模块，用于由银行卡读卡器自带的摄像头对持卡人进行人脸图像采集，并基于持卡人对应的人脸图像和指定银行卡的基本数据进行指定银行卡效用审核；管理数据库，用于存储指定银行卡对应的单日允许累计交易金额、单日允许小额交易记录数量、大额交易阈值和小额交易阈值，存储各种金额风险等级对应的金融风险系数范围，并存储各种金融风险等级对应的银行卡使用状态处理方式；指定银行卡金融风险评估模块，用于基于指定银行卡对应的交易数据进行指定银行卡的金融风险系数评估；指定银行卡使用状态智能处理终端，用于基于指定银行卡对应的效用审核结果和金融风险系数对指定银行卡的使用状态进行针对性处理。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述基本数据包括卡片自属数据和卡片开户数据。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述卡片自属数据包括卡号和有效期限，卡片开户数据包括开户人身份证有效期限和开户时间点。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述交易数据为交易记录。5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述基于持卡人对应的人脸图像和指定银行卡的基本数据进行指定银行卡效用审核对应的具体操作步骤如下：步骤1：从指定银行卡对应的卡片自属数据中提取卡号，并链接到银行开户系统，以此将提取的卡号在银行开户系统中进行查询，得到指定银行卡对应开户人的人脸图像；步骤2：将持卡人对应的人脸图像与指定银行卡对应开户人的人脸图像进行匹配，若匹配不一致，则指定银行卡对应的效用审核结果为身份验证失败，反之则执行步骤3；步骤3：从指定银行卡对应的卡片自属数据中提取有效期限，并从有效期限中提取到期日，进而将其与当前日期进行对比，若指定银行卡的到期日在当前日期之前，则指定银行卡对应的效用审核结果为使用状态失效，反之则执行步骤4：步骤4：从指定银行卡对应的卡片开户数据中提取开户人身份证有效期限，并从中提取截止日期，进而将其与当前日期进行对比，若开户人身份证截止日期在当前日期之前，则指定银行卡对应的效用审核结果为使用状态受限制。6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述基于指定银行卡对应的交易数据进行指定银行卡的金融风险评估具体包括以下步骤：S
‑
1：统计交易记录总数量，并从指定银行卡对应的各条交易记录中提取交易时间点和交易金额；
S
‑
2：将各条交易记录对应的交易时间点进行对比分析，从中提取属于同一交易日对应的交易记录，以此构建各交易日对应的交易记录集合；S
‑
3：将各交易日对应的交易记录集合中各条交易记录的交易金额进行汇总，得到各交易日对应的累计交易金额，并将其与管理数据库中单日允许累计交易金额进行对比，若某交易日对应的累计交易金额大于或等于单日允许累计交易金额，则将该交易日记为重点交易日，此时统计重点交易日的数量，并从各交易日对应的累计交易金额中提取最大累计交易金额，将其作为累计交易金额峰值；S
‑
4：基于重点交易日的数量和累计交易金额峰值计算指定银行卡对应的累计交易金额风险系数σ，其计算公式为Q
累
表示为累计交易金额峰值，Q
累允
表示为指定银行卡对应的单日允许累计交易金额，k表示为重点交易日的数量，K表示为交易日总数量，e表示为自然常数；S
‑
5：提取各条交易记录对应的交易金额，进而从中筛选出大额交易记录和小额交易记录；S
‑
6：统计大额交易记录数量，并将各条大额交易记录按照交易时间点的先后顺序依次标记为1，2，...，i，...，n；S
‑
7：将大额交易记录数量与交易记录总数量进行对比，计算指定银行卡对应的大额交易覆盖率LA，其计算公式为n表示为大额交易记录数量，z表示为交易记录总数量；S
‑
8：从大额交易记录中提取首条大额交易记录和末条大额交易记录，进而将首条大额交易记录和末条大额...

【专利技术属性】
技术研发人员：李豪，
申请(专利权)人：武汉旻一数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：