[发明专利]交易识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供的交易识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够在目标客户每次发起交易时，即分析本次与历史发起交易时属性信息间的属性差异程度，由此即可确定目标客户与其交易习惯的差异，进而考虑目标客户的画像来准确识别当前交易的欺诈性，从而有效识别每次交易由本人正常发起。基于本发明，能够准确识别欺诈交易，减少甚至避免欺诈交易的产生，保障客户的财产安全。

技术领域

本发明涉及软件技术领域，更具体地说，涉及一种交易识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在生活中，手机跟我们的生活息息相关，但是手机丢失导致的银行卡被盗刷是一种经常发生的事情，这对银行的客户和银行本身都造成了极大的危害。

因此，如何安全有保障地预防交易欺诈，成为亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，为解决上述问题，本发明提供一种交易识别方法、装置、电子设备及存储介质，技术方案如下：

本发明一方面提供一种交易识别方法，所述方法包括：

响应目标客户当前发起的目标交易，获取所述目标客户的画像信息、以及所述目标交易当前的第一属性信息；

调取所述目标客户历史发起所述目标交易时的第二属性信息，并分析所述第一属性信息和所述第二属性信息间的属性差异程度；

根据所述属性差异程度和所述目标客户的画像信息，识别所述目标客户当前发起所述目标交易的欺诈性。

可选的，所述分析所述第一属性信息和所述第二属性信息间的属性差异程度，包括：

以所述目标交易为实体、以所述第一属性信息为边，构建所述目标客户的第一交易知识图谱；

以所述目标交易为实体、以所述第二属性信息为边，构建所述目标客户的第二交易知识图谱；

对比所述第一交易知识图谱和所述第二交易知识图谱计算所述属性差异程度。

可选的，所述目标客户历史发起多次所述目标交易，所述第二交易知识图谱为多个；

所述对比所述第一交易知识图谱和所述第二交易知识图谱计算所述属性差异程度，包括：

对多个所述第二交易知识图谱进行聚合处理，得到所述目标客户的平均交易知识图谱，所述平均交易知识图谱的实体为所述目标交易、边为所述第二属性信息的聚合结果；

对比所述第一交易知识图谱和所述平均交易知识图谱计算第一属性差异程度。

可选的，所述对比所述第一交易知识图谱和所述第二交易知识图谱计算所述属性差异程度，还包括：

从多个所述第二交易知识图谱中筛选符合预设条件的目标交易知识图谱；

对比所述第一交易知识图谱和所述目标交易知识图谱计算第二属性差异程度。

可选的，所述根据所述属性差异程度和所述目标客户的画像信息，识别所述目标客户当前发起所述目标交易的欺诈性，包括：

调取欺诈预测模型，所述欺诈预测模型是预先以所述目标交易被指定客户发起时的历史属性差异程度和所述指定客户的画像信息为样本，以对样本的欺诈预测结果趋近于欺诈标注结果为目标，对基础模型训练得到的；

将所述属性差异程度和所述目标客户的画像信息输入至所述欺诈预测模型中，以获取所述欺诈预测模型所输出的欺诈概率；

判断所述欺诈概率是否大于预设的概率阈值；

若是，则确定存在欺诈；

若否，则确定不存在欺诈。

可选的，所述方法还包括：