[发明专利]线上交易恶意拆单识别方法及系统

权利要求书

1.一种线上交易恶意拆单识别方法，其特征在于，包括：

获取实时交易系统中当前订单的交易支付信息T_i，以及历史订单的交易支付信息S_t；所述交易支付信息T_i＝(mid，bt，cn，am，dt，cid，st，rc)；其中，mid表示商户唯一标识，bt表示交易业务类型，cn表示交易银行卡号，am表示交易金额，dt表示交易时间，cid表示支付通道唯一标识，st表示交易支付状态，rc表示支付通道返回的响应码；所述交易支付信息S_t中包括多个历史订单的交易支付信息T_i；

识别所述交易支付信息T_i中的商户唯一标识和/或支付通道唯一标识查找支付通道对应的支付限额，计算出当前订单对应的拆单限额特征L_i；

基于所述交易支付信息T_i和所述交易支付信息S_t计算出当前订单的交易拆单特征D_i；

根据多个交易维度信息配置包括多个互不相同策略的策略集，针对当前订单计算其策略集触发情况生成策略触发特征S_i，并将S_i加入策略触发标记集合S；

基于策略触发标记集合S，分别统计商户在第一时段内和第二时段内策略集中每个策略的触发次数，生成当前订单的策略统计特征H_i；

将所述拆单限额特征L_i、所述交易拆单特征D_i、所述策略触发特征S_i、所述策略统计特征H_i、所述交易支付信息T_i以及通过查询得到的商户信用信息M_i作为输入，通过恶意拆单判别模型识别打分，当分数大于阈值则对当前订单进行恶意拆单预警，否则判定当前订单为合规行为；

其中，恶意拆单判别模型的训练方法包括：

将多个历史订单的特征集合及人工核实结果作为样本数据缓存入数据库中，所述特征集合包括所述拆单限额特征L_i、所述交易拆单特征D_i、所述策略触发特征S_i、所述策略统计特征H_i、所述交易支付信息T_i和所述商户信用信息M_i，所述商户信用信息M_i包括商户名称、所属行业、投诉情况、负面舆情、警方协查信息、法院公告、法律诉讼、税务评级、失信人信息维度特征中的一种或多种；

从数据库中抽取历史订单的样本数据训练恶意拆单判别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在识别所述交易支付信息T_i中的商户唯一标识和/或支付通道唯一标识查找支付通道对应的支付限额，计算出当前订单对应的拆单限额特征L_i之前还包括：

构建商户白名单；

当所述交易支付信息T_i中的商户唯一标识存在于白名单内，则直接结束当前的恶意拆单识别流程。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，识别所述交易支付信息T_i中的商户唯一标识和/或支付通道唯一标识查找支付通道对应的支付限额，计算出当前订单对应的拆单限额特征L_i的方法包括：

预先构建商户通道限额表，所述商户通道限额表中记录有支付通道与支付限额的对应关系；

从所述交易支付信息T_i中提取出交易金额、商户唯一标识和/或支付通道唯一标识，并基于商户唯一标识和/或支付通道唯一标识从所述商户通道限额表中查找出对应的支付限额；

利用所述支付限额计算当前订单对应的拆单限额特征L_i，所述L_i＝(A_i，B_i)，其中，拆单额比例值A_i＝交易金额/支付限额，大额拆单阈值B_i＝支付限额*预设的百分比阈值。