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基于固定关系的交易风险控制方法及装置
申请号 CN202210526749.4 申请日 2022-05-16 公开(公告)号 CN114971921A 公开(公告)日 2022-08-30
申请人 中国银行股份有限公司; 发明人 朱江波;
摘要 本发明公开了一种基于固定关系的交易风险控制方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求。本发明可以实现在保证风险可控的前提下进行交易风险控制，提高资源利用率。
权利要求

1.一种基于固定关系的交易风险控制方法，其特征在于，包括：

在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；

在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求。

2.如权利要求1所述的基于固定关系的交易风险控制方法，其特征在于，还包括按照如下方法将多个安全关系，用户的确认信息及安全交易要素预先存储到区块链上：获取银行的固定关系；

根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系；

获取每个安全关系对应的历史交易数据；

根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素；

根据每个用户的用户属性，确认所述用户满足的多个安全关系；

将每个用户满足的多个安全关系及对应的交易对手信息、安全交易要素推送给用户，在接收到用户的确认信息时，将用户的确认信息，多个安全关系及对应的交易对手信息和安全交易要素上传至区块链。

3.如权利要求2所述的基于固定关系的交易风险控制方法，其特征在于，根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系，包括：对于每个固定关系，根据该固定关系对应的历史交易数据，确定该固定关系对应于各个风险维度的风险概率；

依据风险概率，确定固定关系的偏序，其中，对于任何两个固定关系，该偏序可用于确定该两个固定关系中的第一固定关系是否优于第二固定关系；

依据固定关系的偏序，确定所有的固定关系中的多个极大固定关系，将该多个极大固定关系确定为安全关系，其中，该极大固定关系是该偏序的极大元素。

4.如权利要求3所述的基于固定关系的交易风险控制方法，其特征在于，依据风险概率，确定固定关系的偏序，包括：对于任何两个固定关系，如果对于任何风险维度，该两个固定关系的第一固定关系对应于该风险维度的风险概率都小于等于第二固定关系对应于该风险维度的风险概率，且该第一固定关系对应于该风险维度的风险概率都小于该风险维度对应的阈值，则确定该第一固定关系优于该第二固定关系。

5.如权利要求2所述的基于固定关系的交易风险控制方法，其特征在于，获取满足每个安全关系对应的历史交易数据，包括：当预设交易要素是连续值时，对于每条历史交易数据，确定该历史交易数据中该预设交易要素对应的值是否是该历史交易数据对应的两个客户之间的历史交易数据中该预设交易要素对应的常用值；如果是，则将该历史交易数据中该预设交易要素的值更新为：常用值标识为是。

6.如权利要求2所述的基于固定关系的交易风险控制方法，其特征在于，根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素，包括：根据该安全关系对应的交易要素集合，选取交易要素实例，获取选取的交易要素实例对应的交易数据，根据所述实例对应的交易数据，确定所述交易要素实例对应于各个风险维度的风险概率；

依据风险概率，确定交易要素实例的偏序，其中，对于该安全关系的任何两个交易要素实例，该偏序可用于确定该两个交易要素实例中的第一交易要素实例是否优于第二交易要素实例；

依据交易要素实例的偏序，从该安全关系的所有交易要素实例中选取出多个极大交易要素实例，其中，该极大交易要素实例是该偏序的极大元素；

将该多个极大交易要素实例设置为该安全关系对应的安全交易要素。

7.如权利要求6所述的基于固定关系的交易风险控制方法，其特征在于，依据风险概率，确定交易要素实例的偏序，包括：确定交易要素实例的偏序，其中，对于该安全关系的任何两个交易要素实例，如果对于任何风险维度，该两个交易要素实例的第一交易要素实例对应于该风险维度的风险概率都小于等于第二交易要素实例对应于该风险维度的风险概率，且该第一交易要素实例对应于该风险维度的风险概率都小于该风险维度对应的阈值，则确定该第一交易要素实例优于该交易要素实例。

8.一种基于固定关系的交易风险控制装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；

风险控制单元，用于在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求。

9.如权利要求8所述的基于固定关系的交易风险控制装置，其特征在于，还包括上链单元，用于按照如下方法将多个安全关系，用户的确认信息及安全交易要素预先存储到区块链上：获取银行的固定关系；

根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系；

获取每个安全关系对应的历史交易数据；

根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素；

根据每个用户的用户属性，确认所述用户满足的多个安全关系；

将每个用户满足的多个安全关系及对应的交易对手信息、安全交易要素推送给用户，在接收到用户的确认信息时，将用户的确认信息，多个安全关系及对应的交易对手信息和安全交易要素上传至区块链。

10.如权利要求9所述的基于固定关系的交易风险控制装置，其特征在于，根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系，包括：对于每个固定关系，根据该固定关系对应的历史交易数据，确定该固定关系对应于各个风险维度的风险概率；

依据风险概率，确定固定关系的偏序，其中，对于任何两个固定关系，该偏序可用于确定该两个固定关系中的第一固定关系是否优于第二固定关系；

依据固定关系的偏序，确定所有的固定关系中的多个极大固定关系，将该多个极大固定关系确定为安全关系，其中，该极大固定关系是该偏序的极大元素。

11.如权利要求10所述的基于固定关系的交易风险控制装置，其特征在于，依据风险概率，确定固定关系的偏序，包括：对于任何两个固定关系，如果对于任何风险维度，该两个固定关系的第一固定关系对应于该风险维度的风险概率都小于等于第二固定关系对应于该风险维度的风险概率，且该第一固定关系对应于该风险维度的风险概率都小于该风险维度对应的阈值，则确定该第一固定关系优于该第二固定关系。

12.如权利要求9所述的基于固定关系的交易风险控制装置，其特征在于，获取满足每个安全关系对应的历史交易数据，包括：当预设交易要素是连续值时，对于每条历史交易数据，确定该历史交易数据中该预设交易要素对应的值是否是该历史交易数据对应的两个客户之间的历史交易数据中该预设交易要素对应的常用值；如果是，则将该历史交易数据中该预设交易要素的值更新为：常用值标识为是。

13.如权利要求9所述的基于固定关系的交易风险控制装置，其特征在于，根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素，包括：根据该安全关系对应的交易要素集合，选取交易要素实例，获取选取的交易要素实例对应的交易数据，根据所述实例对应的交易数据，确定所述交易要素实例对应于各个风险维度的风险概率；

依据风险概率，确定交易要素实例的偏序，其中，对于该安全关系的任何两个交易要素实例，该偏序可用于确定该两个交易要素实例中的第一交易要素实例是否优于第二交易要素实例；

依据交易要素实例的偏序，从该安全关系的所有交易要素实例中选取出多个极大交易要素实例，其中，该极大交易要素实例是该偏序的极大元素；

将该多个极大交易要素实例设置为该安全关系对应的安全交易要素。

14.如权利要求13所述的基于固定关系的交易风险控制装置，其特征在于，依据风险概率，确定交易要素实例的偏序，包括：确定交易要素实例的偏序，其中，对于该安全关系的任何两个交易要素实例，如果对于任何风险维度，该两个交易要素实例的第一交易要素实例对应于该风险维度的风险概率都小于等于第二交易要素实例对应于该风险维度的风险概率，且该第一交易要素实例对应于该风险维度的风险概率都小于该风险维度对应的阈值，则确定该第一交易要素实例优于该交易要素实例。

15.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述方法。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法。

17.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法。
说明书全文

基于固定关系的交易风险控制方法及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于固定关系的交易风险控制方法及装置。

背景技术

[0002] 本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003] 银行的系统资源有限，风险是银行业务的重要方面，对客户的交易进行风险控制需要消耗大量的系统资源。对于某些交易，风险比较小，再对这些交易进行风险预测，实际上是在浪费资源，尤其当某些场景下，比如客户交易比较集中，银行的系统资源比较紧张时。

发明内容

[0004] 本发明实施例提供一种基于固定关系的交易风险控制方法，用以在保证风险可控的前提下进行交易风险控制，提高资源利用率，该方法包括：
[0005] 在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；
[0006] 在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求。
[0007] 本发明实施例还提供一种基于固定关系的交易风险控制装置，用以在保证风险可控的前提下进行交易风险控制，提高资源利用率，该装置包括：
[0008] 获取单元，用于在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；
[0009] 风险控制单元，用于在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求。
[0010] 本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于固定关系的交易风险控制方法。
[0011] 本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于固定关系的交易风险控制方法。
[0012] 本发明实施例还提供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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于固定关系的交易风险控制方法。
[0013] 本发明实施例中，基于固定关系的交易风险控制方案，通过：在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求，可以实现在保证风险可控的前提下进行交易风险控制，提高资源利用率。

附图说明

[0014] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0015] 图1为本发明实施例中基于固定关系的交易风险控制方法的流程示意图；
[0016] 图2为本发明实施例中将多个安全关系，用户的确认信息及安全交易要素预先存储到区块链上的流程示意图；
[0017] 图3为本发明实施例中根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系的流程示意图；
[0018] 图4为本发明实施例中根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素的流程示意图；
[0019] 图5为本发明实施例中基于固定关系的交易风险控制装置的结构示意图。

具体实施方式

[0020] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
[0021] 图1为本发明实施例中基于固定关系的交易风险控制方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0022] 步骤101：在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；
[0023] 步骤102：在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求。
[0024] 本发明实施例提供的基于固定关系的交易风险控制方法，工作时：在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求，可以实现在保证风险可控的前提下进行交易风险控制，提高资源利用率。下面对该基于固定关系的交易风险控制方法进行详细介绍。
[0025] 在一个实施例中，如图2所示，上述基于固定关系的交易风险控制方法还可以包括按照如下方法将多个安全关系，用户的确认信息及安全交易要素预先存储到区块链上：
[0026] 步骤201：获取银行的固定关系；
[0027] 步骤202：根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系；
[0028] 步骤203：获取每个安全关系对应的历史交易数据；
[0029] 步骤204：根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素；
[0030] 步骤205：根据每个用户的用户属性，确认所述用户满足的多个安全关系；
[0031] 步骤206：将每个用户满足的多个安全关系及对应的交易对手信息、安全交易要素推送给用户，在接收到用户的确认信息时，将用户的确认信息，多个安全关系及对应的交易对手信息和安全交易要素上传至区块链。
[0032] 具体实施时，客户属性可以包括客户类别(对公客户，对私客户，对私客户还有高净值客户，VIP客户，普通客户)，历史交易数据，风险等级，和账户资金量等级。
[0033] 具体实施时，在确定固定关系前，可以先对客户分类，获得多个客户类别；将交易对手分类，获得多个交易对手类别，将每个客户类别和每个交易对手类别确定为一个固定关系。上述将多个安全关系，用户的确认信息及安全交易要素预先存储到区块链上的实施方式可以进一步提高交易风险控制的准确率。
[0034] 在一个实施例中，将交易对手分类，获得多个交易对手类别，具体为：
[0035] 确定交易对手的距离函数，该距离函数的自变量是任何两个交易对手，对应的函数值是该两个交易对手的距离；比如对于任何两个交易对手，对应的距离确定为其中，n1(i)和n2(i)是该两个交易对手在第i个业务类别的业务数量，m是业务类别的数量；
[0036] 基于交易对手的距离函数，对交易对手进行聚类(选择聚类算法)，获得多个交易对手类别；
[0037] 对于上述获得的每一交易对手类别，确定该交易对手类别的每一交易对手的主要业务类别；进而将该交易对手类别中各个主要业务类别对应的交易对手的比例的最大值确定为该交易对手类别的一致性参数；如果该交易对手类别的一致性参数小于设定阈值，则继续对该交易对手类别进行聚类，直至新生成的每一交易对手类别的一致性参数大于等于设定阈值。
[0038] 需要说明的是，对客户分类，获得多个客户类别的过程同上。
[0039] 在一个实施例中，如图3所示，根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系，可以包括：
[0040] 步骤2021：对于每个固定关系，根据该固定关系对应的历史交易数据，确定该固定关系对应于各个风险维度的风险概率；
[0041] 步骤2022：依据风险概率，确定固定关系的偏序，其中，对于任何两个固定关系，该偏序可用于确定该两个固定关系中的第一固定关系是否优于第二固定关系；
[0042] 步骤2023：依据固定关系的偏序，确定所有的固定关系中的多个极大固定关系，将该多个极大固定关系确定为安全关系，其中，该极大固定关系是该偏序的极大元素。
[0043] 在一个实施例中，风险维度可以是风险类型。
[0044] 在一个实施例中，步骤2021对于每个固定关系，根据该固定关系对应的历史交易数据，确定该固定关系对应于各个风险维度的风险概率，包括：
[0045] 按照时间先后顺序将该固定关系对应的历史交易数据划分为多个历史子交易数据，使得每个历史子交易数据对应的交易数量大于设定值；
[0046] 对于每个历史子交易数据，将该历史子交易数据对应于各个风险维度的风险概率确定为该历史子交易数据中涉及各个风险维度的交易数据的比例；
[0047] 对于每个风险维度，将该固定关系对应于该风险维度的风险概率确定为所有的历史子交易数据对应于该风险维度的风险概率的均值。
[0048] 在一个实施例中，对于每个风险维度，当获得了该固定关系对应于该风险维度的风险概率后，还可以评估该风险概率的准确程度，进而进一步确定更加准确的风险概率，具体的，基于获得的所有历史子交易数据对应于该风险维度的风险概率(就是同一分布的多个样本，这样可以确定该分布的方差)，确定该风险维度的风险概率对应的方差σ；
[0049] 设置可以接受的概率误差最大值ε；
[0050] 则上述实施例中基于均值确定的该固定关系对应于该风险维度的风险概率对应的概率收敛下界(就是该风险概率的误差小于ε的概率的下界)为 其中，n是获得的所有历史子交易数据的个数；
[0051] 如果该概率收敛下界小于下界P(可以接受的风险概率的误差小于ε的概率的下界)，则基于下界P，确定样本数量阈值为
[0052] 循环进行如下步骤，直到获得的所有历史子交易数据的数量大于样本数量阈值：
[0053] 获取更多的该固定关系(或者是该固定关系的相似固定关系)对应的新历史交易数据，按照时间先后顺序将该新历史交易数据划分为多个新历史子交易数据，使得每个新历史子交易数据对应的交易数量大于设定值；
[0054] 对于每个新历史子交易数据，将该新历史子交易数据对应于该风险维度的风险概率确定为该新历史子交易数据中涉及该风险维度的交易数据的比例；
[0055] 将该固定关系对应于该风险维度的风险概率确定为获得的所有的历史子交易数据对应于该风险维度的风险概率的均值。
[0056] 需要说明的是，偏序的极大元素就是在偏序对应的集合中，不存在其他元素优于该极大元素。所有的固定关系中的极大固定关系就是不存在其他固定关系，使得该其他固定关系优于该极大固定关系。
[0057] 在一个实施例中，步骤2023依据固定关系的偏序，确定所有的固定关系中的多个极大固定关系，包括：
[0058] 将所有的固定关系中的每个固定关系对应的偏序极大值初始化为可能，以及对应的偏序比较值初始化为是；
[0059] 将所有的固定关系进行排序；
[0060] 按照排序顺序依次对每个固定关系执行如下步骤，直到对所有的固定关系都执行完如下步骤：
[0061] 对每个固定关系，如果该固定关系对应的偏序极大值不是可能，则将该固定关系对应的待比较固定关系设置为空；否则将该固定关系对应的待比较固定关系设置为除该固定关系之外的所有其他固定关系中对应的偏序比较值为是的其他固定关系；对该固定关系对应的每个待比较固定关系，依据固定关系的偏序，比较该固定关系和该待比较固定关系：如果该待比较固定关系优于该固定关系，则将该固定关系对应的偏序极大值设置为否；如果该固定关系优于该待比较固定关系，则将该待比较固定关系对应的偏序极大值设置为否，并将该待比较固定关系确定为该固定关系的次要固定关系；如果该待比较固定关系不优于该固定关系并且该固定关系不优于该待比较固定关系，则两个固定关系对应的偏序极大值保持不变；
[0062] 如果确定该固定关系对应的所有待比较固定关系都不优于该固定关系，则确定该固定关系为所有的固定关系中的极大固定关系，并且将该极大固定关系的所有次要固定关系的偏序比较值更新为否。
[0063] 具体实施时，固定关系就是一个客户类别和交易对手类别的组合。固定关系对应的历史交易数据是满足该固定关系的两个用户之间的历史交易数据。
[0064] 具体实施时，交易数据可以是客户在银行交易后，由银行记录的有关该交易信息的数据。交易数据一般是一个多维度的数据，多个维度组成交易要素集合，可以包括交易时间，交易地点，交易金额，交易渠道(手机银行，支付宝，微信支付)，交易对手信息，交易是否存在风险的标识，以及风险维度等。
[0065] 在一个实施例中，依据风险概率，确定固定关系的偏序，可以包括：
[0066] 对于任何两个固定关系，如果对于任何风险维度，该两个固定关系的第一固定关系对应于该风险维度的风险概率都小于等于第二固定关系对应于该风险维度的风险概率，且该第一固定关系对应于该风险维度的风险概率都小于该风险维度对应的阈值，则确定该第一固定关系优于该第二固定关系。
[0067] 具体实施时，该风险维度对应的阈值为依据银行的所有数据确定的该风险维度对应的风险概率。
[0068] 在一个实施例中，获取满足每个安全关系对应的历史交易数据，可以包括：
[0069] 当预设交易要素是连续值时，对于每条历史交易数据，确定该历史交易数据中该预设交易要素对应的值是否是该历史交易数据对应的两个客户之间的历史交易数据中该预设交易要素对应的常用值；如果是，则将该历史交易数据中该预设交易要素的值更新为：常用值标识为是。
[0070] 具体实施时，这一步是将数据连续化，好将交易要素实例转化为有限个。因为连续交易要素的值是无限个，不离散化，是无法进行后续安全交易要素的计算。设置常用值标识是为离散化，将连续值转化为有限的离散值。
[0071] 在一个实施例中，如图4所示，根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素，可以包括：
[0072] 步骤2041：根据该安全关系对应的交易要素集合，选取交易要素实例，获取选取的交易要素实例对应的交易数据，根据所述实例对应的交易数据，确定所述交易要素实例对应于各个风险维度的风险概率；
[0073] 步骤2042：依据风险概率，确定交易要素实例的偏序，其中，对于该安全关系的任何两个交易要素实例，该偏序可用于确定该两个交易要素实例中的第一交易要素实例是否优于第二交易要素实例；
[0074] 步骤2043：依据交易要素实例的偏序，从该安全关系的所有交易要素实例中选取出多个极大交易要素实例，其中，该极大交易要素实例是该偏序的极大元素；
[0075] 步骤2044：将该多个极大交易要素实例设置为该安全关系对应的安全交易要素。
[0076] 具体实施时，该偏序的原理和内容同上面实施例的介绍。
[0077] 在一个实施例中，依据风险概率，确定交易要素实例的偏序，可以包括：
[0078] 确定交易要素实例的偏序，其中，对于该安全关系的任何两个交易要素实例，如果对于任何风险维度，该两个交易要素实例的第一交易要素实例对应于该风险维度的风险概率都小于等于第二交易要素实例对应于该风险维度的风险概率，且该第一交易要素实例对应于该风险维度的风险概率都小于该风险维度对应的阈值，则确定该第一交易要素实例优于该交易要素实例。
[0079] 具体实施时，该风险维度对应的阈值为依据银行的所有数据确定的该风险维度对应的风险概率。
[0080] 在一个实施例中，上述交易要素可以包括：交易时间，交易地点，交易金额，交易渠道，以及交易风险数据。
[0081] 为了便于理解本发明如何实施，下面举个例子进行说明。
[0082] 本发明实施例提供的基于固定关系的交易风险控制方法的应用场景：普通客户经常去进行一些日常消费，比如去固定的市场买菜，超时购物，甚至给固定的关系人进行小额转账等等。这些交易行为的特点是客户的交易对手是固定的，且交易行为也是大体一致的(比如买菜都是小金额的交易)，对于银行和普通客户来说，这些交易行为的风险几乎为零，没有必要进行身份验证(比如输入密码，人脸识别等)，不仅节省了资源，还提高了客户体验。
[0083] 本发明实施例提供的基于固定关系的交易风险控制方法从银行的固定关系中，找出安全关系。对于每一种安全关系，找出对应的安全交易要素。当一个客户和交易对手符合安全关系，且交易要素符合安全交易要素，不对该客户作风险控制，以及身份审核。该基于固定关系的交易风险控制方法包括：
[0084] 1.获取银行的固定关系数据，固定关系是两个客户之间的关系结构，其中两个客户之间有多次的账务往来，一个为交易方，另一个为交易对手(比如客户去商户购物，两个客户之间进行转账等等)。依据交易方和交易对手的客户属性，将固定关系数据进行分类，获得多个固定关系。
[0085] 2.确定每个固定关系的历史交易数据，每条历史交易数据就是满足该固定关系的两个客户之间的交易数据。依据该历史交易数据，确定该固定关系的每个风险维度对应的风险概率，当所有的风险维度对应的风险概率小于该风险维度对应的阈值时，确定该固定关系是安全关系。该风险维度对应的阈值可以为在银行的所有数据中该风险维度对应的风险概率。
[0086] 3.对于上述确定的每个安全关系，获取所有满足安全关系的两个客户的交易数据(该两个客户满足该安全关系)。如上述步骤一样，交易数据是一个多维度的数据，每个维度是一个交易要素可以包括交易时间，交易地点，交易金额，交易渠道，风险数据(包括是否存在风险的标识，以及风险类别)。
[0087] 3.1对于交易要素是连续值，比如时间要素，确定该交易元素是否是对应的两个客户的历史交易数据中的常用值，这样就将该交易数据中该交易要素的值设置为常用值标识(是，或者否)。比如一个客户经常在下午5点到下午7点通过二维码给另一个商户进行交易，那么时间要素的常用值包括下午5点到7点，如果客户的交易时间是下午6点，那么交易时间要素对应的常用值标识为是。再比如客户在某超时的支付金额通常是在1到200元之间，那么交易金额要素的常用值是1到200元，如果当前客户的消费金额是1000，那么交易金额要素对应的常用值标识为否。
[0088] 4.依据风险(不区分风险维度)最小的原则，对于每一个安全关系，确定出该安全关系对应的安全交易要素。
[0089] 4.1依据交易要素集合，选取交易要素实例(不包括风险数据，比如交易时间：是，交易地点：否，交易金额：否，交易渠道：手机银行)，获取该交易要素实例对应的交易数据，依据该交易数据，确定该实例对应的风险概率。
[0090] 4.2将风险概率最小的交易要素实例中的所有要素设置为该安全关系对应的安全交易要素。
[0091] 5.对于任何一个客户，依据该客户的客户属性，确认其满足的多个安全关系。对于每一个安全关系，将该安全关系对应的交易对手的客户属性，以及对应的安全交易要素和非身份验证标识推送给客户，供客户确认。客户确认后，将客户的确认信息，安全关系对应的交易对手信息(客户属性)，和安全交易要素上传到区块链。
[0092] 6.在客户交易时，确认交易对手是否在满足该客户对应的多个安全关系的某个交易对手信息，且区块链是否存储有该客户的对应确认信息，该当前交易要素是否满足该确认信息对应的安全交易要求。在三个条件都满足的条件下，不对该客户的该交易作显示的风险预测和风险控制(包括不对该客户的该交易做身份审核)。
[0093] 另外，本发明实施例中对于安全关系对应的其他非安全交易要素，获取该交易要素实例对应的交易数据，依据该交易数据，确定该实例对应的主要风险维度。在确认客户的交易满足：交易对手满足该客户对应的多个安全关系的某个交易对手信息，且区块链是否存储有该客户的对应确认信息，但是不满足当前交易要素不满足该确认信息对应的安全交易要求时，依据当前交易要素对应的主要风险维度，确认该客户的该交易的身份审核方式。
[0094] 本发明实施例提出了一种基于固定关系的交易风险控制方法可以保证风险可控的前提下，提高资源利用率，避免资源浪费。
[0095] 本发明实施例中还提供了一种基于固定关系的交易风险控制装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与基于固定关系的交易风险控制方法相似，因此该装置的实施可以参见基于固定关系的交易风险控制方法的实施，重复之处不再赘述。
[0096] 图5为本发明实施例中基于固定关系的交易风险控制装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：
[0097] 获取单元01，用于在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；
[0098] 风险控制单元02，用于在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求。
[0099] 在一个实施例中，上述基于固定关系的交易风险控制装置还可以包括上链单元，用于按照如下方法将多个安全关系，用户的确认信息及安全交易要素预先存储到区块链上：
[0100] 获取银行的固定关系；
[0101] 根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系；
[0102] 获取每个安全关系对应的历史交易数据；
[0103] 根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素；
[0104] 根据每个用户的用户属性，确认所述用户满足的多个安全关系；
[0105] 将每个用户满足的多个安全关系及对应的交易对手信息、安全交易要素推送给用户，在接收到用户的确认信息时，将用户的确认信息，多个安全关系及对应的交易对手信息和安全交易要素上传至区块链。
[0106] 在一个实施例中，根据固定关系对应的历史交易数据，确定出多个安全关系，包括：
[0107] 对于每个固定关系，根据该固定关系对应的历史交易数据，确定该固定关系对应于各个风险维度的风险概率；
[0108] 依据风险概率，确定固定关系的偏序，其中，对于任何两个固定关系，该偏序可用于确定该两个固定关系中的第一固定关系是否优于第二固定关系；
[0109] 依据固定关系的偏序，确定所有的固定关系中的多个极大固定关系，将该多个极大固定关系确定为安全关系，其中，该极大固定关系是该偏序的极大元素。
[0110] 在一个实施例中，依据风险概率，确定固定关系的偏序，包括：
[0111] 对于任何两个固定关系，如果对于任何风险维度，该两个固定关系的第一固定关系对应于该风险维度的风险概率都小于等于第二固定关系对应于该风险维度的风险概率，且该第一固定关系对应于该风险维度的风险概率都小于该风险维度对应的阈值，则确定该第一固定关系优于该第二固定关系。
[0112] 在一个实施例中，获取满足每个安全关系对应的历史交易数据，包括：
[0113] 当预设交易要素是连续值时，对于每条历史交易数据，确定该历史交易数据中该预设交易要素对应的值是否是该历史交易数据对应的两个客户之间的历史交易数据中该预设交易要素对应的常用值；如果是，则将该历史交易数据中该预设交易要素的值更新为：常用值标识为是。
[0114] 在一个实施例中，根据每个安全关系对应的历史交易数据，确定每个安全关系对应的安全交易要素，包括：
[0115] 根据该安全关系对应的交易要素集合，选取交易要素实例，获取选取的交易要素实例对应的交易数据，根据所述实例对应的交易数据，确定所述交易要素实例对应于各个风险维度的风险概率；
[0116] 依据风险概率，确定交易要素实例的偏序，其中，对于该安全关系的任何两个交易要素实例，该偏序可用于确定该两个交易要素实例中的第一交易要素实例是否优于第二交易要素实例；
[0117] 依据交易要素实例的偏序，从该安全关系的所有交易要素实例中选取出多个极大交易要素实例，其中，该极大交易要素实例是该偏序的极大元素；
[0118] 将该多个极大交易要素实例设置为该安全关系对应的安全交易要素。
[0119] 在一个实施例中，依据风险概率，确定交易要素实例的偏序，包括：
[0120] 确定交易要素实例的偏序，其中，对于该安全关系的任何两个交易要素实例，如果对于任何风险维度，该两个交易要素实例的第一交易要素实例对应于该风险维度的风险概率都小于等于第二交易要素实例对应于该风险维度的风险概率，且该第一交易要素实例对应于该风险维度的风险概率都小于该风险维度对应的阈值，则确定该第一交易要素实例优于该交易要素实例。
[0121] 本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0122] 本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于固定关系的交易风险控制方法。
[0123] 本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于固定关系的交易风险控制方法。
[0124] 本发明实施例还提供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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于固定关系的交易风险控制方法。
[0125] 本发明实施例中，基于固定关系的交易风险控制方案，通过：在接收到用户的交易请求时，获取交易对手及当前交易要素；在确定交易对手存在于预先存储到区块链上的所述用户的多个安全关系中，所述区块链中存在所述用户的确认信息，以及当前交易要素满足确认信息对应的安全交易要素时，不对所述用户的交易进行实时风险控制来处理交易请求，可以实现在保证风险可控的前提下进行交易风险控制，提高资源利用率。
[0126] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0127] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每个流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0128] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0129] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0130] 以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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