基于多源数据融合的E卡通交易风险评价方法技术

本发明专利技术公开了基于多源数据融合的E卡通交易风险评价方法，数据获取与预处理：实时采集E卡通交易的多源数据，包括用户交易行为数据、设备环境数据、地理位置数据、历史信用数据及第三方征信数据，对数据进行去噪、归一化和特征提取。本发明专利技术通过融合多源异构数据，如设备环境、实时地理位置，并引入动态权重调整机制，突破了传统单一数据源评价的局限性；同时配合时间衰减因子log(1+Δt)，有效识别高频异常交易；动态权重机制提升模型对新型欺诈模式的适应性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风险交易，具体涉及基于多源数据融合的e卡通交易风险评价方法。

技术介绍

1、在电子支付与金融交易领域，交易风险评价技术是保障交易安全的核心环节。随着移动支付的普及，传统的风险评估方法逐渐暴露出以下局限性。

2、早期风险模型主要依赖用户交易行为数据(如金额、频率)或信用评分，忽略设备环境、地理位置等多源异构数据的价值。例如，传统方法无法有效识别同一设备在不同地理位置的异常高频交易，导致对虚拟定位伪造等新型欺诈手段的检测能力不足，多数系统采用基于规则的静态评分模型，依赖人工预设阈值(如单日交易上限)，难以动态响应新型欺诈模式(如短时高频小额交易)。据统计，此类模型的误报率高达15％，且需频繁人工调整规则库，传统方法需将数据集中传输至云端处理，存在通信延迟(平均200ms以上)，难以满足高并发场景的实时性需求；同时，数据集中存储可能引发隐私泄露风险，基于深度学习的黑盒模型虽能提升检测率，但缺乏对风险成因的可视化解释，影响风控人员决策效率。

3、近年来，行业通过以下技术优化部分解决了上述问题，尽管已有改进，现有技术仍存在以下缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多源数据融合的E卡通交易风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的E卡通交易风险评价方法，其特征在于，所述数据预处理包括：

3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的E卡通交易风险评价方法，其特征在于，所述特征函数fi(xi)的计算包括：

4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的E卡通交易风险评价方法，其特征在于，所述动态权重wi的更新规则为：

5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的E卡通交易风险评价方法，其特征在于，还包括对高风险交易实时触发二次验证，包括生物特征识别，人脸、声纹和短...

【技术特征摘要】

1.基于多源数据融合的e卡通交易风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的e卡通交易风险评价方法，其特征在于，所述数据预处理包括：

3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的e卡通交易风险评价方法，其特征在于，所述特征函数fi(xi)的计算包括：

4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的e卡通交易风险评价方法，其特征在于，所述动态权重wi的更新规则为：

5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的e卡通交易风险评价方法，其特征在于，还包括对高风险交易实时触发二次验证，包括生物特征识别，人脸、声纹和短信验证码。

6.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的e...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉强，
申请(专利权)人：山东宏宜科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：