信用卡防盗刷方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本技术涉及人工智能和信用卡安全防护，特别是涉及一种信用卡防盗刷方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、随着信用卡的普及和应用，信用卡交易的安全性和便捷性成为了用户和银行的共同关注的问题。目前，已有一些手机银行系统提供了防盗刷信用卡的功能，如设置账户安全锁、开启交易变动提醒、冻结境外支付等。但是，这些功能需要用户自己主动操作或者设置。而在用户可能忘记设置，或者修改安全锁，或者无法及时接收或者确认交易提醒，或者在需要使用境外支付时发现被冻结等情况时，都可能给用户带来不便或者损失。因此，如何智能防盗刷是当前的研究重点。

2、传统的防盗刷技术是通过在每次刷取信用卡后，均需用户身份验证、密码验证等多方验证操作，以确保信用卡未被盗刷，但是该方式过于繁琐，需要耗费用户大量的时间和经验，使得信用卡交易效率较低，从而导致用户信用卡的智能防盗刷的效率较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种信用卡防盗刷方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种信用卡防盗刷方法。所述方法包括：

3、获取用户的历史交易信息、以及所述用户的当前交易信息，并基于所述历史交易信息，识别所述用户的各习惯交易特征；

4、基于所述用户的习惯交易特征，识别所述用户的各偏好交易类型、以及每个偏好交易类型对应的偏好交易范围，并提取所述当前交易信息的各交易特征信息；

5、基于各所述交易特征信息、各所述偏好交易类型、以及各所述偏好交易类型对应的偏好交易范围，计算所述当前交易信息的交易风险值，并在所述交易风险值大于预设交易风险值的情况下，向所述用户发送交易确定请求消息；

6、响应于所述用户的交易确定操作，执行所述当前交易信息对应的交易内容，完成信用卡交易操作。

7、可选的，所述基于所述历史交易信息，识别所述用户的习惯交易特征，包括：

8、针对每个历史交易信息，识别所述历史交易信息的交易时间、所述历史交易信息的交易金额、所述历史交易信息的交易地址、所述历史交易信息的交易目标、以及所述历史交易信息的交易渠道；

9、基于所述历史交易信息的交易时间、所述历史交易信息的交易金额、所述历史交易信息的交易地址、所述历史交易信息的交易目标、以及所述历史交易信息的交易渠道，识别所述用户的不同交易习惯、以及每个交易习惯对应的范围信息，并将所有交易习惯、以及所有交易习惯对应的范围信息，作为所述用户的习惯交易特征；其中，所述交易习惯包括习惯交易时间、习惯交易金额、习惯交易地点、习惯交易目标类型、以及习惯交易渠道等。

10、可选的，所述基于所述用户的习惯交易特征，识别所述用户的偏好交易类型、以及每个偏好交易类型对应的偏好交易范围，包括：

11、识别每个交易习惯对应的偏好交易类型，并针对每个偏好交易类型，基于所述偏好交易类型对应的偏好程度划分策略，将所述偏好交易类型对应的交易习惯对应的范围信息划分为不同偏好程度对应的子范围信息；

12、在所述交易习惯对应的范围信息中，添加不同范围信息对应的偏好程度的标识信息，得到所述交易习惯对应的偏好交易类型的偏好交易范围。

13、可选的，所述提取所述当前交易信息的各交易特征信息，包括：

14、获取不同交易风险对应的特征标识信息，并在所述当前交易信息中，识别每个特征标识信息对应的风险特征信息；

15、识别所述用户的交易设置信息，并将所述用户的各风险特征信息、以及所述用户的交易设置信息，作为所述当前交易信息的各交易特征信息。

16、可选的，所述基于各所述交易特征信息、各所述偏好交易类型、以及各所述偏好交易类型对应的偏好交易范围，计算所述当前交易信息的交易风险值，包括：

17、在各所述偏好交易类型中，识别每个交易风险对应的风险偏好类型，并获取所述用户的历史交易设置信息、以及各所述交易风险的风险权重值；

18、识别所述交易设置信息与所述历史交易设置信息之间的偏差信息，并基于所述偏差信息生成所述交易风险值的额外添加值；

19、识别每个风险偏好类型对应的风险特征信息，并基于每个风险偏好类型对应的偏好交易范围、以及每个交易风险对应的风险值算法，计算每个交易风险对应的子风险值；

20、基于各所述交易风险的风险权重值，对各所述交易风险对应的子风险值进行加权求和处理，得到所述当前交易信息的初始交易风险值，并计算所述额外添加值与所述初始交易风险值的和值，得到所述当前交易信息的交易风险值。

21、可选的，所述获取各所述交易风险的风险权重值，包括：

22、获取多个历史受盗刷用户的交易异常信息，并在数据库中查询每个交易风险包含的交易异常信息；

23、基于每个交易风险包含的交易异常信息，识别每个交易风险对应的历史受盗刷用户，并计算每个交易风险对应的历史受盗刷用户的数目占所有历史受盗刷用户的数目的比例值；

24、基于各所述交易风险对应的比例值，确定各所述交易风险对应的权重值。

25、可选的，所述基于各所述交易特征信息、各所述偏好交易类型、以及各所述偏好交易类型对应的偏好交易范围，计算所述当前交易信息的交易风险值之前，还包括：

26、在所述用户的各历史交易信息中，筛选所述当前交易信息的相邻历史交易信息，并识别所述历史交易信息与所述相邻历史交易信息之间的时间偏差值、以及所述历史交易信息与所述相邻历史交易信息之间的交易地点距离值；

27、基于所述时间偏差值、以及所述交易地点距离值，计算所述用户在两次交易信息对应的交易地点之间的行进速率，并在所述行进速率大于预设行近速率阈值的情况下，向所述用户发送交易确定请求消息。

28、可选的，所述在所述交易风险值大于预设交易风险值的情况下，向所述用户发送交易确定请求消息之前，还包括：

29、识别所述当前交易信息的交易地点、以及所述当前交易信息的交易目标类型，并在所述交易目标类型属于预设特定交易目标类型、且所述交易地点不属于所述习惯交易地点对应的范围信息的情况下，获取所述用户的交易渠道所属终端的定位信息；

30、在所述定位信息与所述交易地点相同的情况下，停止向所述用户发送交易确定请求消息，并在所述定位信息与所述交易地点不相同的情况下，继续向所述用户发送交易确定请求消息。

31、第二方面，本技术还提供了一种信用卡防盗刷装置。所述装置包括：

32、获取模块，用于获取用户的历史交易信息、以及所述用户的当前交易信息，并基于所述历史交易信息，识别所述用户的各习惯交易特征；

33、识别模块，用于基于所述用户的习惯交易特征，识别所述用户的各偏好交易类型、以及每个偏好交易类型对应的偏好交易范围，并提取所述当前交易信息的各交易特征信息；

34、计算模块，用于基于各所述交易特征信息、各所述偏好交易类型、以及各所述偏好交易类型对应的偏好交易范围，计算所述当前交易信息的交易风险值，并在所述交易风险值大于预设交易风险值的情况下，向所述用户发送交易确定请求消息；

35、执行模块，用于响应于所述用户的交易确定操作，执行所述当前交易信息对应的交易内容，完成信用卡交易操作。

36、可选的，所述获取模块，具体用于：

37、针对每个历史交易信息，识别所述历史交易信息的交易时间、所述历史交易信息的交易金额、所述历史交易信息的交易地址、所述历史交易信息的交易目标、以及所述历史交易信息的交易渠道；

38、基于所述历史交易信息的交易时间、所述历史交易信息的交易金额、所述历史交易信息的交易地址、所述历史交易信息的交易目标、以及所述历史交易信息的交易渠道，识别所述用户的不同交易习惯、以及每个交易习惯对应的范围信息，并将所有交易习惯、以及所有交易习惯对应的范围信息，作为所述用户的习惯交易特征；其中，所述交易习惯包括习惯交易时间、习惯交易金额、习惯交易地点、习惯交易目标类型、以及习惯交易渠道等。

39、可选的，所述识别模块，具体用于：

40、识别每个交易习惯对应的偏好交易类型，并针对每个偏好交易类型，基于所述偏好交易类型对应的偏好程度划分策略，将所述偏好交易类型对应的交易习惯对应的范围信息划分为不同偏好程度对应的子范围信息；

41、在所述交易习惯对应的范围信息中，添加不同范围信息对应的偏好程度的标识信息，得到所述交易习惯对应的偏好交易类型的偏好交易范围。

42、可选的，所述识别模块，具体用于：

43、获取不同交易风险对应的特征标识信息，并在所述当前交易信息中，识别每个特征标识信息对应的风险特征信息；

44、识别所述用户的交易设置信息，并将所述用户的各风险特征信息、以及所述用户的交易设置信息，作为所述当前交易信息的各交易特征信息。

45、可选的，所述计算模块，具体用于：

46、在各所述偏好交易类型中，识别每个交易风险对应的风险偏好类型，并获取所述用户的历史交易设置信息、以及各所述交易风险的风险权重值；

47、识别所述交易设置信息与所述历史交易设置信息之间的偏差信息，并基于所述偏差信息生成所述交易风险值的额外添加值；

48、识别每个风险偏好类型对应的风险特征信息，并基于每个风险偏好类型对应的偏好交易范围、以及每个交易风险对应的风险值算法，计算每个交易风险对应的子风险值；

49、基于各所述交易风险的风险权重值，对各所述交易风险对应的子风险值进行加权求和处理，得到所述当前交易信息的初始交易风险值，并计算所述额外添加值与所述初始交易风险值的和值，得到所述当前交易信息的交易风险值。

50、可选的，所述计算模块，具体用于：

51、获取多个历史受盗刷用户的交易异常信息，并在数据库中查询每个交易风险包含的交易异常信息；

52、基于每个交易风险包含的交易异常信息，识别每个交易风险对应的历史受盗刷用户，并计算每个交易风险对应的历史受盗刷用户的数目占所有历史受盗刷用户的数目的比例值；

53、基于各所述交易风险对应的比例值，确定各所述交易风险对应的权重值。

54、可选的，所述装置还包括：

55、筛选模块，用于在所述用户的各历史交易信息中，筛选所述当前交易信息的相邻历史交易信息，并识别所述历史交易信息与所述相邻历史交易信息之间的时间偏差值、以及所述历史交易信息与所述相邻历史交易信息之间的交易地点距离值；

56、发送模块，用于基于所述时间偏差值、以及所述交易地点距离值，计算所述用户在两次交易信息对应的交易地点之间的行进速率，并在所述行进速率大于预设行近速率阈值的情况下，向所述用户发送交易确定请求消息。

57、可选的，所述装置还包括：

58、定位获取模块，用于识别所述当前交易信息的交易地点、以及所述当前交易信息的交易目标类型，并在所述交易目标类型属于预设特定交易目标类型、且所述交易地点不属于所述习惯交易地点对应的范围信息的情况下，获取所述用户的交易渠道所属终端的定位信息；

59、继续发送模块，用于在所述定位信息与所述交易地点相同的情况下，停止向所述用户发送交易确定请求消息，并在所述定位信息与所述交易地点不相同的情况下，继续向所述用户发送交易确定请求消息。

60、第三方面，本技术提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

61、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

62、第五方面，本技术提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

63、上述信用卡防盗刷方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取用户的历史交易信息、以及所述用户的当前交易信息，并基于所述历史交易信息，识别所述用户的各习惯交易特征；基于所述用户的习惯交易特征，识别所述用户的各偏好交易类型、以及每个偏好交易类型对应的偏好交易范围，并提取所述当前交易信息的各交易特征信息；基于各所述交易特征信息、各所述偏好交易类型、以及各所述偏好交易类型对应的偏好交易范围，计算所述当前交易信息的交易风险值，并在所述交易风险值大于预设交易风险值的情况下，向所述用户发送交易确定请求消息；响应于所述用户的交易确定操作，执行所述当前交易信息对应的交易内容，完成信用卡交易操作。本方案通过基于用户的历史交易信息识别用户的习惯交易特征，并从各习惯交易特征中，识别用户的偏好交易类型和偏好交易范围。然后基于用户的当前交易信息，分别计算用户当前交易信息中的各交易风险值，从而识别用户当前交易信息的交易风险程度，最后，在确定交易风险值大于预设交易风险值的情况下，向用户进行二次交易确认。从而通过识别用户的偏好交易类型和偏好交易范围从而计算用户的当前交易信息的交易风险值，再确定是否需要用户进行二次交易确认，该方式不仅提升了计算的交易风险值的全面性和精准度，而且提升了向用户进行二次交易确认的智能筛选效果，避免了每次交易都需要用户二次确认的低效问题。从而在确保信用卡防盗刷的效果的同时，提升了用户信用卡的智能防盗刷的效率。