[发明专利]一种套现检测方法及装置

权利要求书

1.一种套现检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待测商户的属性信息和交易记录信息；所述属性信息包括所述待测商户的商户类型；

根据所述待测商户的商户类型，从预设数据库中确定出与所述待测商户的商户类型相同的正常样本商户并获取确定出的正常样本商户的属性信息和交易记录信息；

根据所述待测商户的属性信息和交易记录信息以及所述正常样本商户的属性信息和交易记录信息检测所述待测商户是否为套现商户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待测商户的属性信息和交易记录信息以及所述正常样本商户的属性信息和交易记录信息检测所述待测商户是否为套现商户，包括：

根据所述待测商户的属性信息和交易记录信息以及所述正常样本商户的属性信息和交易记录信息，对所述待测商户和所述正常样本商户进行聚类分析，得到所述待测商户的第一套现检测结果；以及，将所述待测商户的属性信息和交易记录信息与所述正常样本商户的属性信息和交易记录信息进行比较，得到所述待测商户的第二套现检测结果；以及，判断所述待测商户的属性信息和交易记录信息是否符合检测条件，得到所述待测商户的第三套现检测结果，其中，所述检测条件是根据所述正常样本商户的属性信息和交易记录信息得到的；

根据所述待测商户的第一套现检测结果、第二套现检测结果和第三套现检测结果，确定所述待测商户是否为套现商户。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述待测商户和所述正常样本商户进行聚类分析，得到所述待测商户的第一套现检测结果，包括：

对所述待测商户和所述正常样本商户进行聚类分析得到多个类别，若所述待测商户所在的类别中的商户个数大于等于所述多个类别中任一类别中的商户个数，则确定所述待测商户为正常商户，否则，确定所述待测商户为套现商户；

将所述待测商户的属性信息和交易记录信息与所述正常样本商户的属性信息和交易记录信息进行比较，得到所述待测商户的第二套现检测结果，包括：

将所述待测商户的属性信息和交易记录信息与所述正常样本商户的属性信息和交易记录信息进行比较，确定与所述待测商户相似的正常样本商户的个数，若与所述待测商户相似的正常样本商户的个数大于个数阈值，则确定所述待测商户为正常商户，否则，确定所述待测商户为套现商户；

判断所述待测商户的属性信息和交易记录信息是否符合检测条件，得到所述待测商户的第三套现检测结果，包括：

判断所述待测商户的属性信息和交易记录信息是否符合检测条件，若是，则确定所述待测商户为套现商户，否则，确定所述待测商户为正常商户。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待测商户的属性信息之后，还包括：

根据所述待测商户所属的商户类型，从预设数据库中获取到与所述待测商户的商户类型相同的套现样本商户以及所述套现样本商户的属性信息和交易记录信息；

根据所述待测商户的属性信息和交易记录信息以及所述正常样本商户的属性信息和交易记录信息检测出所述待测商户为正常商户之后，还包括：

将样本商户的属性信息和交易记录信息以及所述样本商户的套现标签值输入预设的随机森林模型，训练得到优化后的随机森林模型；其中，所述样本商户包括所述正常样本商户和所述套现样本商户，所述套现标签值用于标识所述样本商户为正常样本商户或套现样本商户；以及将所述待测商户的属性信息和交易记录信息输入优化后的随机森林模型，得到所述待测商户为套现商户的概率值；

将样本商户的属性信息和交易记录信息以及所述样本商户的历史套现次数输入预设的迭代决策树GBDT模型，训练得到优化后的GBDT模型；以及将所述待测商户的属性信息和交易记录信息输入优化后的GBDT模型，得到所述待测商户的套现次数；

根据所述待测商户为套现商户的概率值以及所述待测商户的套现次数，确定所述待测商户是否为套现商户。

5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述属性信息还包括以下任一项或任意组合：

所在地、注册资本、营业规模、企业性质、信用等级；

所述交易记录信息包括以下任一项或任意组合：

每日交易金额标准差、每日交易笔数标准差、最大单日交易金额、最大单日交易笔数、单日交易金额中位数、单日交易金额平均数、单日交易次数中位数、单日交易次数平均数。