一种转账的风险控制方法、装置、系统及介质与流程

1.本发明涉及金融数据处理技术领域，尤其涉及一种转账的风险控制方法、装置、系统及介质。


背景技术：

2.金融行业自身存在较高的风险性，用户在转账交易过程中风险往往会造成资金损失，因此对交易风险采取有效的措施就显得极为重要。
3.目前，行业内针对转账的风险控制，通常是根据收款方的账号进行黑名单识别来进行风险判断，风险判断方式单一，使得转账交易中风险控制的可靠性降低，难以确保用户的资金安全。


技术实现要素：

4.鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供可应用于金融科技或其它相关领域的一种转账的风险控制方法、装置、系统及介质，旨在提高对转账交易风险控制的可靠性，实现安全高效的转账交易过程。
5.本发明的技术方案如下：
6.一种转账的风险控制方法，包括：
7.接收终端发送的转账请求，所述转账请求中携带有转账数据；
8.根据所述转账数据和预先构建的风险预判模型，获取所述转账请求的风险等级，其中，所述风险预判模型基于知识图谱构建得到；
9.根据所述转账请求的风险等级和预设匹配策略，匹配对应的安全操作；
10.对所述转账请求执行所述安全操作，以进行风险控制。
11.在一个实施例中，所述风险预判模型通过如下方式训练得到：
12.采集用户集合中各个用户的具有风险等级标识的历史交易数据；
13.根据所述历史交易数据构建得到交易知识图谱；
14.根据所述历史交易数据和交易知识图谱，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型。
15.在一个实施例中，所述根据所述历史交易数据构建得到交易知识图谱，包括：
16.抽取所述历史交易数据中关键实体信息；
17.将所述关键实体信息导入具有预设结构的图数据库中，构建得到对应的交易知识图谱，其中，所述预设结构包括实体定义和实体关系定义。
18.在一个实施例中，所述关键实体信息包括主体、客体、付款卡号、金额、时间和地点。
19.在一个实施例中，所述根据所述历史交易数据和交易知识图谱，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型，包括：
20.对所述历史交易数据进行风险特征识别，得到与风险等级标识对应的风险特征；
21.根据所述交易知识图谱匹配得到所述历史交易数据的关联实体；
22.根据所述风险特征和对应的关联实体，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型。
23.在一个实施例中，所述根据所述转账请求的风险等级和预设匹配策略，匹配对应的安全操作，具体包括：
24.当所述转账请求的风险等级为低风险时，匹配为交易放行操作；
25.当所述转账请求的风险等级为中风险时，匹配为交易挂起操作；
26.当所述转账请求的风险等级为高风险时，匹配为交易阻断操作。
27.在一个实施例中，当所述安全操作为交易挂起操作时，所述对所述转账请求执行所述安全操作，以进行风险控制，包括：
28.挂起所述转账请求；
29.向所述终端发送风险提示信息，并向后台坐席发送交易核实任务；
30.当接收到所述后台坐席基于所述交易核实任务返回的放行指令时，放行所述转账请求，否则阻断所述转账请求。
31.一种转账的风险控制装置，包括：
32.接收模块，用于接收终端发送的转账请求，所述转账请求中携带有转账数据；
33.风险预判模块，用于根据所述转账数据和预先构建的风险预判模型，获取所述转账请求的风险等级，其中，所述风险预判模型基于知识图谱构建得到；
34.匹配模块，用于根据所述转账请求的风险等级和预设匹配策略，匹配对应的安全操作；
35.风险控制模块，用于对所述转账请求执行所述安全操作，以进行风险控制。
36.一种转账的风险控制系统，所述系统包括至少一个处理器；以及，
37.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
38.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述转账的风险控制方法。
39.一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的转账的风险控制方法。
40.有益效果：本发明公开了一种转账的风险控制方法、装置、系统及介质，相比于现有技术，本发明实施例通过基于知识图谱构建的风险预判模型对转账请求进行风险识别，可从多维度对转账交易进行准确的风险预判，提高对转账交易风险控制的可靠性，实现安全高效的转账交易过程。
附图说明
41.下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
42.图1为本发明实施例提供的转账的风险控制方法的一个流程图；
43.图2为本发明实施例提供的转账的风险控制方法中构建风险预判模型的流程图；
44.图3为本发明实施例提供的转账的风险控制方法中步骤s600的流程图；
45.图4为本发明实施例提供的转账的风险控制方法中步骤s700的流程图；
46.图5为本发明实施例提供的转账的风险控制方法中步骤s400的流程图；
47.图6为本发明实施例提供的转账的风险控制装置的功能模块示意图；
48.图7为本发明实施例提供的转账的风险控制系统的硬件结构示意图。
具体实施方式
49.为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。以下结合附图对本发明实施例进行介绍。
50.请参阅图1，图1为本发明提供的转账的风险控制方法一个实施例的流程图。本实施例提供的转账的风险控制方法应用于包括终端设备、网络和服务器构成的系统，其中网络为用于在终端设备和服务器之间提供通信链路的介质，其可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等；终端设备上的操作系统可以包括手持设备操作系统(iphone operating system，ios系统)、安卓系统或其他操作系统，终端设备通过网络连接到服务器以实现交互，从而进行接收或发送数据等操作，具体可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、便携式计算机和台式服务器等等。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
51.s100、接收终端发送的转账请求，所述转账请求中携带有转账数据。
52.本实施例中，用户在具有转账需求时，可通过安装于终端上的客户端在相应渠道(例如信用卡渠道、借记卡渠道、网上银行渠道、手机银行渠道，合作商户渠道等等)向银行服务端发起转账请求，该转账请求中携带有相应的转账数据，例如可以包括付款卡号、设备号、ip、mac地址、经纬度、手机号、证件号、客户号、对方账号、交易日期、交易渠道、商户信息、浏览器hash值等，银行服务端在接收到该转账请求后进行进一步的风险控制处理，确保转账交易的安全性。
53.s200、根据所述转账数据和预先构建的风险预判模型，获取所述转账请求的风险等级，其中，所述风险预判模型基于知识图谱构建得到。
54.本实施例中，通过基于知识图谱预先构建得到的风险预判模型，对接收到的转账数据进行风险预判处理，识别得到该装置请求的风险等级，基于知识图谱中多节点以及多节点之间关联关系的特点，使得风险预判模型可以从多维度以及多维度之间的关联关系对转账交易进行准确的风险预判，提高用户的资产安全性。
55.在一个实施例中，请参阅图2，其为本发明实施例提供的转账的风险控制方法中构建风险预判模型的流程图，如图2所示，风险预判模型通过如下方式训练得到：
56.s500、采集用户集合中各个用户的具有风险等级标识的历史交易数据；
57.s600、根据所述历史交易数据构建得到交易知识图谱；
58.s700、根据所述历史交易数据和交易知识图谱，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型。
59.本实施例中，根据用户集合中各个用户的历史转账行为，采集得到具有风险等级标识的历史交易数据，即针对每笔历史交易的实际情况进行了风险等级的标注，作为对转账交易中潜在风险进行预测的训练数据，在此基础上，还进一步根据历史交易数据构建相应的交易知识图谱，基于历史交易数据和交易知识图谱，利用预设的机器学习算法进行模
型训练，得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型，具体的机器学习算法可以是逻辑回归算法、神经网络算法等等。本实施例在历史交易数据的基础上结合交易知识图谱，可得到每笔历史交易中不同交易因素之间的关系，为风险预判模型的训练提供了更丰富的特征信息，提高风险预判模型的风险识别效果。
60.具体地，为进一步优化模型的风险预判能力，可根据实时的转账交易数据持续对其进行训练，使得风险预判模型可持续学习当前最新发生的风险交易情况，适应不断变化的风险类型，最大程度降低用户的资金损失。
61.在一个实施例中，请参阅图3，其为本发明实施例提供的转账的风险控制方法中步骤s600的流程图，如图3所示，步骤s600包括：
62.s601、抽取所述历史交易数据中关键实体信息；
63.s602、将所述关键实体信息导入具有预设结构的图数据库中，构建得到对应的交易知识图谱，其中，所述预设结构包括实体定义和实体关系定义。
64.本实施例中，在构建交易知识图谱时，可通过kgb知识图谱引擎进行构建，通过kgb知识图谱引擎可对历史交易数据进行关键知识的抽取，该历史交易数据可以是银行内部的结构化表格、非结构化文本等等，具体包括交易的主体、客体、付款卡号、金额、时间和地点等等，从中自适应识别抽取关键实体信息，实现知识的快速生成。
65.同时，根据风险预判需求提前构建具有预设结构的图数据库，该图数据库是以点、边为基础存储单元，以高效存储、查询图数据为设计原理的数据管理系统。图是一组点和边的集合，“点”表示实体，“边”表示实体间的关系，即预设结构包括了实体定义，以及实体关系定义。在图数据库中，数据间的关系和数据本身同样重要，它们被作为数据的一部分存储起来，这样的架构使图数据库能够快速响应复杂关联查询，因为实体间的关系已经提前存储到了数据库中，通过将所述关键实体信息导入图数据库中，按实体定义以及实体关系定义生成对应的交易知识图谱，实现对历史交易行为中不同实体之间的关联挖掘，例如交易上下游关系、不同交易用户之间的关联关系等等，为识别转账交易中的风险提供多维度的决策信息，提高转账风险控制的可靠性。
66.在一个实施例中，请参阅图4，其为本发明实施例提供的转账的风险控制方法中步骤s700的流程图，如图4所示，步骤s700包括：
67.s701、对所述历史交易数据进行风险特征识别，得到与风险等级标识对应的风险特征；
68.s702、根据所述交易知识图谱匹配得到所述历史交易数据的关联实体；
69.s703、根据所述风险特征和对应的关联实体，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型。
70.本实施例中，进行模型训练时，在识别得到风险特征的基础上，进一步根据交易知识图谱匹配得到相应的关联实体，即针对每一条历史交易，均可通过查询字段例如姓名字段、电话字段、地点字段等等，从交易知识图谱中筛选得到具有关联的实体节点。优选地，可进一步设置匹配阈值，将关联度大于匹配阈值的实体节点输出为对应的关联实体，通过关联实体来表征其他历史交易中与当前查询的历史交易之间，具有相似性的事物或概念，使得在通过风险特征和对应的关联实体进行模型训练时，不仅从每次历史交易本身的风险特征进行风险预测学习，还学习与其他关联实体之间的关系对风险预测的影响，以实现多维
度的综合风险预判。
71.s300、根据所述转账请求的风险等级和预设匹配策略，匹配对应的安全操作。
72.s400、对所述转账请求执行所述安全操作，以进行风险控制。
73.本实施例中，通过风险预判模型对转账请求实时侦测得到风险等级后，则基于预设匹配策略进行安全操作的匹配，具体地，当所述转账请求的风险等级为低风险时，匹配为交易放行操作；当所述转账请求的风险等级为中风险时，匹配为交易挂起操作；当所述转账请求的风险等级为高风险时，匹配为交易阻断操作。通过对不同风险等级的转账请求对应设置不同的安全操作，根据实际预判结果灵活匹配调用并执行相应的安全操作，在提高转账效率的同时也确保了风险控制的可靠性。
74.在一个实施例中，请参阅图5，其为本发明实施例提供的转账的风险控制方法中步骤s400的流程图，如图5所示，当所述安全操作为交易挂起操作时，步骤s400包括：
75.s401、挂起所述转账请求；
76.s402、向所述终端发送风险提示信息，并向后台坐席发送交易核实任务；
77.s403、当接收到所述后台坐席基于所述交易核实任务返回的放行指令时，放行所述转账请求，否则阻断所述转账请求。
78.有别于传统的转账风险处理中简单按阻断和放行的方式处理，本实施例加入了对转账请求进行交易挂起的操作，在转账请求的风险预判结果为中风险时，表明该转账请求为存在一定风险的可疑交易，若直接采取传统的阻断方式，可能导致对真实转账请求的阻断，影响用户的正常使用。
79.本实施例中，则先挂起该转账请求，并向终端发生风险提示信息，具体可以是弹窗消息或者短信等形式，以提示转账用户这笔转账交易可能存在风险，使转账用户可以主动取消具有资金损失风险的转账请求；同时，还向后台坐席发送交易核实任务，由后台坐席通过人工干预的方式进行交易真实性的核实，例如给转账用户致电并确认转账内容是否真实等等，使得在没有接收到转账用户的取消指令时，由银行方进行主动的交易核实，确保对可疑交易的识别准确性，后台坐席可基于对该转账请求的真实性核实结果发送对应的操作指令，在交易真实时发送放行指令，此时放行该转账请求，在交易虚假时发送阻断指令，此时阻断该转账请求，使得确保转账交易安全性的同时也不影响用户正常转账功能的使用。
80.本发明另一实施例提供一种转账的风险控制装置，如图6所示，装置1包括：
81.接收模块11，用于接收终端发送的转账请求，所述转账请求中携带有转账数据；
82.风险预判模块12，用于根据所述转账数据和预先构建的风险预判模型，获取所述转账请求的风险等级，其中，所述风险预判模型基于知识图谱构建得到；
83.匹配模块13，用于根据所述转账请求的风险等级和预设匹配策略，匹配对应的安全操作；
84.风险控制模块14，用于对所述转账请求执行所述安全操作，以进行风险控制。
85.本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序更适合于描述转账的风险控制的执行过程，各模块的具体实施方式请参考上述对应的方法实施例，此处不再赘述。
86.在一个实施例中，所述装置1，还包括：
87.采集模块，用于采集用户集合中各个用户的具有风险等级标识的历史交易数据；
88.图谱构建模块，用于根据所述历史交易数据构建得到交易知识图谱；
89.训练模块，用于根据所述历史交易数据和交易知识图谱，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型。
90.在一个实施例中，所述图谱构建模块，包括：
91.抽取单元，用于抽取所述历史交易数据中关键实体信息；
92.导入单元，用于将所述关键实体信息导入具有预设结构的图数据库中，构建得到对应的交易知识图谱，其中，所述预设结构包括实体定义和实体关系定义。
93.在一个实施例中，所述关键实体信息包括主体、客体、付款卡号、金额、时间和地点。
94.在一个实施例中，所述训练模块，包括：
95.特征识别单元，用于对所述历史交易数据进行风险特征识别，得到与风险等级标识对应的风险特征；
96.关联匹配单元，用于根据所述交易知识图谱匹配得到所述历史交易数据的关联实体；
97.训练单元，用于根据所述风险特征和对应的关联实体，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型。
98.在一个实施例中，所述匹配模块13，具体用于：
99.当所述转账请求的风险等级为低风险时，匹配为交易放行操作；
100.当所述转账请求的风险等级为中风险时，匹配为交易挂起操作；
101.当所述转账请求的风险等级为高风险时，匹配为交易阻断操作。
102.在一个实施例中，所述风险控制模块14，包括：
103.挂起单元，用于当所述安全操作为交易挂起操作时，挂起所述转账请求；
104.发送单元，用于向所述终端发送风险提示信息，并向后台坐席发送交易核实任务；
105.风险控制单元，用于当接收到所述后台坐席基于所述交易核实任务返回的放行指令时，放行所述转账请求，否则阻断所述转账请求。
106.本发明另一实施例提供一种转账的风险控制系统，如图7所示，系统10包括：
107.一个或多个处理器110以及存储器120，图7中以一个处理器110为例进行介绍，处理器110和存储器120可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
108.处理器110用于完成系统10的各种控制逻辑，其可以为通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、单片机、arm(acorn risc machine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，处理器110还可以是任何传统处理器、微处理器或状态机。处理器110也可以被实现为计算设备的组合，例如，dsp和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合dsp和/或任何其它这种配置。
109.存储器120作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的转账的风险控制方法对应的程序指令。处理器110通过运行存储在存储器120中的非易失性软件程序、指令以及单元，从而执行系统10的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的转账的风险控制方法。
110.存储器120可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据系统10使用所创建的数据等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器120可选包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至系统10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
111.一个或者多个单元存储在存储器120中，当被一个或者多个处理器110执行时，实现以下步骤：
112.接收终端发送的转账请求，所述转账请求中携带有转账数据；
113.根据所述转账数据和预先构建的风险预判模型，获取所述转账请求的风险等级，其中，所述风险预判模型基于知识图谱构建得到；
114.根据所述转账请求的风险等级和预设匹配策略，匹配对应的安全操作；
115.对所述转账请求执行所述安全操作，以进行风险控制。
116.在一个实施例中，所述风险预判模型通过如下方式训练得到：
117.采集用户集合中各个用户的具有风险等级标识的历史交易数据；
118.根据所述历史交易数据构建得到交易知识图谱；
119.根据所述历史交易数据和交易知识图谱，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型。
120.在一个实施例中，所述根据所述历史交易数据构建得到交易知识图谱，包括：
121.抽取所述历史交易数据中关键实体信息；
122.将所述关键实体信息导入具有预设结构的图数据库中，构建得到对应的交易知识图谱，其中，所述预设结构包括实体定义和实体关系定义。
123.在一个实施例中，所述关键实体信息包括主体、客体、付款卡号、金额、时间和地点。
124.在一个实施例中，所述根据所述历史交易数据和交易知识图谱，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型，包括：
125.对所述历史交易数据进行风险特征识别，得到与风险等级标识5对应的风险特征；
126.根据所述交易知识图谱匹配得到所述历史交易数据的关联实体；
127.根据所述风险特征和对应的关联实体，训练得到用于表征历史交易数据与风险等级之间关系的风险预判模型。
128.在一个实施例中，所述根据所述转账请求的风险等级和预设匹0配策略，匹配对应的安全操作，具体包括：
129.当所述转账请求的风险等级为低风险时，匹配为交易放行操作；
130.当所述转账请求的风险等级为中风险时，匹配为交易挂起操作；
131.当所述转账请求的风险等级为高风险时，匹配为交易阻断操作。
132.在一个实施例中，当所述安全操作为交易挂起操作时，所述对5所述转账请求执行所述安全操作，以进行风险控制，包括：
133.挂起所述转账请求；
134.向所述终端发送风险提示信息，并向后台坐席发送交易核实任务；
135.当接收到所述后台坐席基于所述交易核实任务返回的放行指令0时，放行所述转账请求，否则阻断所述转账请求。
136.本发明实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤s100至步骤s400。
137.作为示例，非易失性存储介质能够包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦rom(eeprom)或闪速存储器。易失性存储器能够包括作为外部高速缓存存储器的随机存取存储器(ram)。通过说明而非限制，ram可以以诸如同步ram(sram)、动态ram、(dram)、同步dram(sdram)、双数据速率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、synchlink dram(sldram)以及直接rambus(兰巴斯)ram(drram)之类的许多形式得到。本文中所描述的操作环境的所公开的存储器组件或存储器旨在包括这些和/或任何其他适合类型的存储器中的一个或多个。
138.综上，本发明公开的一种转账的风险控制方法、装置、系统及介质中，方法通过接收终端发送的转账请求，所述转账请求中携带有转账数据；根据所述转账数据和预先构建的风险预判模型，获取所述转账请求的风险等级，其中，所述风险预判模型基于知识图谱构建得到；根据所述转账请求的风险等级和预设匹配策略，匹配对应的安全操作；对所述转账请求执行所述安全操作，以进行风险控制。通过基于知识图谱构建的风险预判模型对转账请求进行风险识别，可从多维度对转账交易进行准确的风险预判，提高对转账交易风险控制的可靠性，实现安全高效的转账交易过程。
139.当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取的存储介质中，该计算机程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、软盘、闪存、光存储器等。
140.应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。