[发明专利]一种交易的处理方法及装置

说明书

本说明书实施例提供了一种交易的处理方法及装置，该方法包括：接收第一用户的交易请求；其中，该交易请求指示第一用户与第二用户进行交易；获取与上述交易请求相关联的历史记录数据；根据该历史记录数据，采用机器学习模型预测上述交易是否为可信交易；其中，该交易被判定为可信交易的条件包括该交易不存在囤号风险；其中，上述历史记录数据包括以下数据中的至少一种：第一用户的历史点击行为序列数据、第一用户的交易关系数据、第二用户的交易关系数据，以及第一用户与第二用户之间的历史交易数据。

技术领域

本文件涉及互联网技术领域，尤其涉及一种交易的处理方法及装置。

背景技术

随着计算机及互联网技术的快速发展，通过线上支付平台进行网络支付交易变得越来越普及。随着网络支付交易的普及，如何确保此类交易的安全性也变得越来越重要。为了保障支付交易的安全性，往往需要通过风控系统对交易事件进行风险分析，如识别交易是否存在欺诈风险、盗用风险、虚假交易风险等等；但是，在通过风控系统对交易进行风险识别时，需要尽可能满足降低对正常支付操作的用户的打扰以及减少资源消耗；因此，目前进行风险识别的一种可行方案则是沉淀可信关系对，这样对于被认定为可信关系对的交易，则可以直接进行放行。

但是，在某些情况下，当盗用者盗取账户或者使用其他方式取得账户控制权后，并不急于盗用账户资金，而是以小额、多笔的方式进行交易一段时间后，欺骗风控系统得到一定的金额、或者时间、或者次数后，盗用者使用的设备与被盗账号将建立可信关系，也即被风控系统判定为可信关系，后续在进行交易时会被快速放行，因此，可在不被稽核的前提下进行大规模资金转移。这种情况被称为“囤号”。

因此，如何能够有效识别交易过程中的囤号案件成为当前亟需解决的技术问题。

发明内容

本说明书实施例提供了一种交易的处理方法。其中，该方法包括：接收第一用户的交易请求。其中，所述交易请求指示所述第一用户与第二用户进行交易。获取与所述交易请求相关联的历史记录数据。其中，所述历史记录数据包括以下数据中的至少一种：所述第一用户的历史点击行为序列数据、所述第一用户的交易关系数据、所述第二用户的交易关系数据，以及所述第一用户与所述第二用户之间的历史交易数据。根据所述历史记录数据，采用机器学习模型预测所述交易是否为可信交易。其中，所述交易被判定为可信交易的条件包括所述交易不存在囤号风险。

本说明书实施例还提供了一种交易的处理装置。其中，该装置包括：接收模块，接收第一用户的交易请求。其中，所述交易请求指示所述第一用户与第二用户进行交易。获取模块，获取与所述交易请求相关联的历史记录数据。其中，所述历史记录数据包括以下数据中的至少一种：所述第一用户的历史点击行为序列数据、所述第一用户的交易关系数据、所述第二用户的交易关系数据，以及所述第一用户与所述第二用户之间的历史交易数据。预测模块，根据所述历史记录数据，采用机器学习模型预测所述交易是否为可信交易。其中，所述交易被判定为可信交易的条件包括所述交易不存在囤号风险。

本说明书实施例还提供了一种交易的处理设备。其中，该设备包括处理器，以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：接收第一用户的交易请求。其中，所述交易请求指示所述第一用户与第二用户进行交易。获取与所述交易请求相关联的历史记录数据；其中，所述历史记录数据包括以下数据中的至少一种：所述第一用户的历史点击行为序列数据、所述第一用户的交易关系数据、所述第二用户的交易关系数据，以及所述第一用户与所述第二用户之间的历史交易数据。根据所述历史记录数据，采用机器学习模型预测所述交易是否为可信交易。其中，所述交易被判定为可信交易的条件包括所述交易不存在囤号风险。