风控模型处理方法及装置与流程

1.本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及风控模型处理方法及装置。


背景技术：

2.目前移动端银行系统支持多种汇款方式：行内转账、他行转账、跨境汇款等，其中，跨境汇款是指个人网上银行客户在规定的限额之内，向大陆以外地区银行开户的收款人进行外汇汇款的业务。跨境汇款既有电讯费，又有手续费，操作比较费时。
3.针对跨境汇款交易，在用户提交交易过程中如果误中反洗钱系统等的风控模型，这笔交易将被直接拒绝，即使用户重新提交交易也依旧会被拒绝，只能通过柜台办理，对部分用户造成了极大不便，对行内业务系统也有不好影响。
4.现有技术的不足在于：目前对在移动端发起交易命中风控模型的用户，只能前往柜台办理，使得顾客体验差。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种风控模型处理方法，用以解决目前对在移动端发起交易命中风控模型的用户，只能前往柜台办理，使得顾客体验差的问题，该方法包括：
6.在跨境汇款交易中，当有交易命中风控模型时，获取该交易的用户信息；
7.获取所述用户的历史交易数据；
8.根据历史交易数据形成所述用户的交易行为模型；
9.根据所述用户的交易行为模型确定所述用户是否属于风险管控对象，在属于风险管控对象时，阻止交易，在不属于风险管控对象时将用户加入风控白名单，继续交易。
10.本发明实施例还提供一种风控模型处理装置，用以解决目前对在移动端发起交易命中风控模型的用户，只能前往柜台办理，使得顾客体验差的问题，该装置包括：
11.风控模块，用于在跨境汇款交易中，当有交易命中风控模型时，获取该交易的用户信息；
12.数据模块，用于获取所述用户的历史交易数据；
13.行为模块，用于根据历史交易数据形成所述用户的交易行为模型；
14.处理模块，用于根据所述用户的交易行为模型确定所述用户是否属于风险管控对象，在属于风险管控对象时，阻止交易，在不属于风险管控对象时将用户加入风控白名单，继续交易。
15.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风控模型处理方法。
16.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风控模型处理方法。
17.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风控模型处理方法。
18.本发明实施例中，与现有技术中被风控模型命中后只能去柜台办理的技术方案相比，由于被风控模型命中后，不再是直接拒绝，而是会提出交易的客户信息，通过大数据等进行处理，得到用户的交易行为模型，通过模型确定该交易是否存在风险控制，当不属于风控对象时，列入白名单，弥补了风控模型的不足，继续交易，而不是直接拒绝，然后通过柜台办理，不但通过增加用户交易行为大数据分析，提高识别用户的准确性，还提高了客户的体验。
19.进一步的，还通过增加了5g消息的进度通知，提升了用户补录流程的高效性。
附图说明
20.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：
21.图1为本发明实施例中风控模型处理方法实施流程示意图；
22.图2为本发明实施例中风控模型处理流程示意图；
23.图3为本发明实施例中风控模型处理架构示意图；
24.图4为本发明实施例中交易命中风控模型处理流程示意图；
25.图5为本发明实施例中风控模型处理装置结构示意图。
具体实施方式
26.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。
27.发明人在发明过程中注意到：
28.目前移动端银行系统支持多种汇款方式：行内转账、他行转账、跨境汇款等，但针对跨境汇款交易，在用户提交交易过程中如果误中的反洗钱系统的风控模型，这笔交易将被直接拒绝，即使用户重新提交交易也依旧会被拒绝，只能通过柜台办理，对部分用户造成了极大不便，对行内业务系统也有不好影响。
29.基于此，针对目前对在移动端发起交易命中风控模型的用户，只能前往柜台，无法通过移动端解决的问题，本发明实施例的技术方案中提供了一种对误中风控模型的解决方案，使用本方案后对让命中风控模型而无法进行交易的问题得以解决。
30.图1为风控模型处理方法实施流程示意图，如图1所示，可以包括：
31.步骤101、在跨境汇款交易中，当有交易命中风控模型时，获取该交易的用户信息；
32.步骤102、获取所述用户的历史交易数据；
33.步骤103、根据历史交易数据形成所述用户的交易行为模型；
34.步骤104、根据所述用户的交易行为模型确定所述用户是否属于风险管控对象，在属于风险管控对象时，阻止交易，在不属于风险管控对象时将用户加入风控白名单，继续交易。
35.其中，步骤102的获取所述用户的历史交易数据、步骤103的形成所述用户的交易行为模型可以通过大数据技术来实现。
36.实施中，在不属于风险管控对象时，将用户加入风控白名单前，进一步包括：
37.与所述用户进行交互，完成所述用户的用户信息补录。
38.具体实施中，与所述用户进行交互是通过5g消息进行的。
39.具体的，用户交易数据整理与分析以及补录信息的审核，可以通过5g消息通知用户。
40.具体实施中，与所述用户进行交互时，进一步包括：
41.通过活体检测对用户的身份进行验证。
42.具体的，用户收到补录消息后，可以通过活体检测等身份信息验证，再提交需要补录的相关客户信息，后台系统完成校验后提交至业务系统。
43.实施中，继续交易，包括：
44.通过5g消息通知所述用户重新发起交易后，执行交易。
45.具体的，业务系统对补录的用户信息进行重检和记录，将满足条件的用户纳入到反洗钱系统的白名单中，完成后通过5g消息平台通知用户重新发起交易。
46.可见，本发明实施例提供的是一种基于5g消息以及大数据对误中风控模型的解决方案，通过反洗钱系统告警、大数据用户交易数据提取、大数据用户交易数据分析、业务系统授权、5g消息通知信息录入、业务系统信息核验记录、权限放行、5g消息通知交易恢复流程，对误中风控模型的用户纳入风控白名单，避免了客户只能前往柜台解决的问题。
47.下面对具体实施再进行说明，例中，将主要以反洗钱这一风控模型为例进行说明。
48.图2为风控模型处理流程示意图，如图2所示，至少一种可以实现风控模型处理的流程可以如下：
49.反洗钱系统：改造反洗钱系统对命中适中模型的处理逻辑，对此类情况该系统将客户信息、交易信息加密后提交至大数据平台。
50.大数据平台：大数据平台接受到用户信息、交易信息后，整理出用户的交易数据。
51.大数据平台：大数据平台将用户交易数据分析后形成用户交易行为模型提交至业务系统。
52.后台系统：用户收到补录消息后，通过活体检测等身份信息验证，再提交需要补录的相关客户信息，后台系统完成校验后提交至业务系统。
53.需要说明的是，该流程仅是为了描述而进行的简要架构，不代表其中具有图示的其他关系，例如时序等。
54.图3为风控模型处理架构示意图，如图3所示，至少一种可以实现风控模型处理的架构可以如下：
55.1、反洗钱系统：识别用户状态、信息；针对白名单用户降低风控校验条件。
56.2、大数据平台：整理用户交易信息，分析用户交易行为。
57.3、5g消息系统：高效地通知用户审核进度。
58.4、业务系统：对满足条件的用户进行授权补录流程；对补录的用户信息进行重检和记录，将满足条件的用户纳入到反洗钱系统的白名单中。
59.下面以实例来进行说明。
60.图4为交易命中风控模型处理流程示意图，如图4所示，可以包括：
61.步骤401、反洗钱系统对命中风控模型的处理逻辑，对此类情况该系统将客户信息、交易信息加密后提交至大数据平台。
62.步骤402、大数据平台接受到用户信息、交易信息后，整理出用户的交易数据。
63.步骤403、大数据平台将用户交易数据分析后形成用户交易行为模型提交至业务系统。
64.步骤404、业务系统收到用户交易行为模型后，对满足条件的用户进行授权，授权完成后通过5g消息平台通知用户进行信息补录。
65.步骤405、用户收到补录消息后，需通过活体检测等身份信息验证，再提交需要补录的相关客户信息，后台系统完成校验后提交至业务系统。
66.步骤406、业务系统对补录的用户信息进行重检和记录，将满足条件的用户纳入到反洗钱系统的白名单中，完成后通过5g消息平台通知用户重新发起交易。
67.本发明实施例中还提供了一种风控模型处理装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与风控模型处理方法相似，因此该装置的实施可以参见风控模型处理方法的实施，重复之处不再赘述。
68.图5为风控模型处理装置结构示意图，如图5所示，可以包括：
69.风控模块501，用于在跨境汇款交易中，当有交易命中风控模型时，获取该交易的用户信息；
70.数据模块502，用于获取所述用户的历史交易数据；
71.行为模块503，用于根据历史交易数据形成所述用户的交易行为模型；
72.处理模块504，用于根据所述用户的交易行为模型确定所述用户是否属于风险管控对象，在属于风险管控对象时，阻止交易，在不属于风险管控对象时将用户加入风控白名单，继续交易。
73.实施中，进一步包括：
74.补录模块505，用于在不属于风险管控对象时，将用户加入风控白名单前，与所述用户进行交互，完成所述用户的用户信息补录。
75.实施中，补录模块进一步用于通过5g消息与所述用户进行交互。
76.实施中，补录模块进一步用于与所述用户进行交互时，通过活体检测对用户的身份进行验证。
77.实施中，处理模块进一步用于通过5g消息通知所述用户重新发起交易后，继续执行交易。
78.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风控模型处理方法。
79.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风控模型处理方法。
80.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风控模型处理方法。
81.本发明实施例中，与现有技术中被风控模型命中后只能去柜台办理的技术方案相
比，由于被风控模型命中后，不再是直接拒绝，而是会提出交易的客户信息，通过大数据等进行处理，得到用户的交易行为模型，通过模型确定该交易是否存在风险控制，当不属于风控对象时，列入白名单，弥补了风控模型的不足，继续交易，而不是直接拒绝，然后通过柜台办理，不但通过增加用户交易行为大数据分析，提高识别用户的准确性，还提高了客户的体验。
82.进一步的，还通过增加了5g消息的进度通知，提升了用户补录流程的高效性。
83.可见，本发明实施例提供了一种基于5g消息以及大数据对误中风控模型的解决方案，通过反洗钱系统告警、大数据用户交易数据提取、大数据用户交易数据分析、业务系统授权、5g消息通知信息录入、业务系统信息核验记录、权限放行、5g消息通知交易恢复流程，对误中风控模型的用户纳入风控白名单，避免了客户只能前往柜台解决的问题。
84.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。
85.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/或方框图中的每一流程和/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。
86.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。
87.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。
88.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。