一种交易数据处理方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种交易数据处理方法及装置，适用于机器人流程自动化系统，该方法包括：接收异常交易检测系统发送的异常交易数据，所述异常交易数据包括用户账号、活动标识；根据所述活动标识确定所述异常交易数据所属的电子商务平台，从所述电子商务平台中获取所述用户账号对应的历史相关记录；根据所述历史相关记录确定所述用户账号的风险等级；根据所述风险等级处理所述异常交易数据。上述方法能够自动化完成交易数据处理，对异常交易的异常用户进行风险等级的定级，以及对应处理。以及对应处理。以及对应处理。

【技术实现步骤摘要】
一种交易数据处理方法及装置


[0001]本申请涉及网络
，尤其涉及一种交易数据处理方法及装置。

技术介绍

[0002]随着金融行业的科技转化进程加快，目前金融行业涉及的业务基本可以在线上完成。如，商品的推广营销、交易处理、人员管理等均可以在线上完成。而营销业务背后，存在一种黄牛套利现象，尤其随着金融行业的计算机技术、网络技术的普及应用，黄牛用户群体呈现技术化、集群化和多地分布的显著特征，严重影响行业健康发展。
[0003]现有技术中，防黄牛方法主要是基于交易信息的交易特征，对交易信息的交易特征提取，进行多要素验证后，若确定该交易信息的用户为可疑用户。进一步，经过人工识别确定该可疑用户是否为黄牛用户。这种方式需要大量的人工操作，效率低，成本高。
[0004]因此，现在亟需一种交易数据处理方法及装置，能够自动化完成交易数据处理，对异常交易的异常用户进行风险等级的定级，以及对应处理。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种交易数据处理方法及装置，能够自动化完成交易数据处理，对异常交易的异常用户进行风险等级的定级，以及对应处理。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种交易数据处理方法，适用于机器人流程自动化系统，该方法包括：
[0007]接收异常交易检测系统发送的异常交易数据，所述异常交易数据包括用户账号、活动标识；
[0008]根据所述活动标识确定所述异常交易数据所属的电子商务平台，从所述电子商务平台中获取所述用户账号对应的历史相关记录；
[0009]根据所述历史相关记录确定所述用户账号的风险等级；
[0010]根据所述风险等级处理所述异常交易数据。
[0011]上述方法中，根据异常交易数据的活动标识确定其所属的电子商务平台，从该电子商务平台中获取异常交易数据的用户账号对应的历史相关记录，进一步，根据历史相关记录确定该用户账号的风险等级。相比于现有技术中基于人工操作对可疑用户进行是否为异常用户判断来说，本申请可以自动根据异常交易数据所属活动，从开展活动的电子商务平台获取用户账号的历史相关记录，根据历史相关记录确定用户账号的风险等级，即可以自动化对用户账号的异常进行判断，还可以对用户的异常程度所造成的风险进行划分。如此，根据用户账号对应的风险等级，对异常交易数据进行处理，更可以细化异常交易数据处理方式，增加处理的精确性。
[0012]可选的，根据所述历史相关记录确定所述用户账号的风险等级之前，还包括：从大数据平台获取所述用户账号对应的风险相关信息；
[0013]根据所述历史相关记录确定所述用户账号的风险等级，包括：
[0014]根据所述异常交易数据、所述历史相关记录和所述风险相关信息判定所述用户账号的风险等级。
[0015]上述方法中，还可以根据从大数据平台获取的风险相关信息，以根据风险相关信息、异常交易数据和历史相关记录判定用户账号的风险等级。如此，提高用户账号的风险等级判定的准确性。
[0016]可选的，所述风险等级为低风险等级，根据所述风险等级处理所述异常交易数据，包括：
[0017]根据所述异常交易数据确定语音情绪要素；
[0018]根据所述异常交易数据和所述语音情绪要素生成警告信息，将所述警告信息通过短信平台或外呼系统发送至所述用户账号对应的用户，所述语音情绪要素用于在所述告警信息中体现警告强度。
[0019]上述方法中，在确定当前用户账号的风险等级为低风险等级时，可以根据异常交易数据中的交易行为特征确定语音情绪要素，语音情绪要素可以用于在通过外呼系统将告警信息对用户进行语音告警时，加入语音告警的情绪。如，不同程度的异常交易行为的语音情绪要素的严厉程度不同，这里的不同程度的异常交易行为可以是根据交易时间密集程度、交易金额大小等相关信息确定，这里对具体的异常交易行为的程度判定不做限制，可以根据具体需要设置。可以根据异常交易数据生成告警信息，对用户进行告警，若通过语音告警方式时，可以在语音告警中加入语音告警的语音情绪要素。如此，可以提升语音告警的警告效果。
[0020]可选的，所述风险等级为中风险等级，根据所述风险等级处理所述异常交易数据，包括：
[0021]根据所述异常交易数据生成拦截指令，将所述拦截指令发送至转接清算系统；
[0022]从所述异常交易数据、历史相关记录和所述风险相关信息中提取用户基础信息；
[0023]将所述用户基础信息发送至异常名单管理系统，所述异常名单管理系统用于维护异常用户名单，所述异常用户名单作为所述异常交易检测系统进行检测异常交易数据的依据。
[0024]上述方法中，确异常交易数据的风险等级为中风险等级，则根据该异常交易数据生成拦截指令，将该拦截指令发送至转接清算系统。如此，将转接清算系统中的交易处理流程拦截，保证交易清算的安全性和准确性。将从异常交易数据、历史相关记录和风险相关信息中提取用户基础信息(还可以包括交易数据)发送至异常名单管理系统，使得异常名单管理系统将该用户基础信息(还可以包括交易数据)维护至异常用户名单。如此，后续异常交易检测系统可以根据该异常用户名单对交易进行检测，以获取异常交易数据。
[0025]可选的，所述风险等级为高风险等级，根据所述风险等级处理所述异常交易数据，包括：
[0026]根据所述异常交易数据生成拦截指令，将所述拦截指令发送至转接清算系统；
[0027]从所述异常交易数据、历史相关记录和所述风险相关信息中提取用户基础信息；
[0028]将所述用户基础信息发送至异常名单管理系统，并对所述用户基础信息对应的用户信誉进行降级。
[0029]上述方法中，确异常交易数据的风险等级为高风险等级，则根据该异常交易数据
生成拦截指令，将该拦截指令发送至转接清算系统。如此，将转接清算系统中的交易处理流程拦截，保证交易清算的安全性和准确性。将从异常交易数据、历史相关记录和风险相关信息中提取用户基础信息(还可以包括交易数据)发送至异常名单管理系统，使得异常名单管理系统将该用户基础信息(还可以包括交易数据)维护至异常用户名单。如此，后续异常交易检测系统可以根据该异常用户名单对交易进行检测，以获取异常交易数据。并对用户的用户信誉进行降级。如此，其它根据用户信誉对用户的相关交易进行处理的系统、机构等，可以依据准确的用户信誉进行交易处理，保证交易处理的可靠性。
[0030]可选的，还包括：
[0031]接收用户的投诉信息，对所述投诉信息进行分析生成应答信息；
[0032]将所述应答信息发送至所述用户，所述应答信息用于指示所述用户将证据信息上传；
[0033]接收所述证据信息，并对所述证据信息进行分析，判断所述证据信息是否符合预设匹配条件，若是，则生成解除异常指令发送至异常名单管理系统；
[0034]生成异常解除处理结果，将所述异常解除处理结果发送至用户。
[0035]上述方法中，接收用户的投诉信息，对投诉信息进行分析，生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交易数据处理方法，其特征在于，适用于机器人流程自动化系统，包括：接收异常交易检测系统发送的异常交易数据，所述异常交易数据包括用户账号、活动标识；根据所述活动标识确定所述异常交易数据所属的电子商务平台，从所述电子商务平台中获取所述用户账号对应的历史相关记录；根据所述历史相关记录确定所述用户账号的风险等级；根据所述风险等级处理所述异常交易数据。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述历史相关记录确定所述用户账号的风险等级之前，还包括：从大数据平台获取所述用户账号对应的风险相关信息；根据所述历史相关记录确定所述用户账号的风险等级，包括：根据所述异常交易数据、所述历史相关记录和所述风险相关信息判定所述用户账号的风险等级。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述风险等级为低风险等级，根据所述风险等级处理所述异常交易数据，包括：根据所述异常交易数据确定语音情绪要素；根据所述异常交易数据和所述语音情绪要素生成警告信息，将所述警告信息通过短信平台或外呼系统发送至所述用户账号对应的用户，所述语音情绪要素用于在所述告警信息中体现警告强度。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述风险等级为中风险等级，根据所述风险等级处理所述异常交易数据，包括：根据所述异常交易数据生成拦截指令，将所述拦截指令发送至转接清算系统；从所述异常交易数据、历史相关记录和所述风险相关信息中提取用户基础信息；将所述用户基础信息发送至异常名单管理系统，所述异常名单管理系统用于维护异常用户名单，所述异常用户名单作为所述异常交易检测系统进行检测异常交易数据的依据。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险等级为高风险等级，根据所述风险等级处理所述异常交易数据，包括：根据所述异常交易数据生成拦截指令，将所述拦截指令发送至转接清算系统；从所述异常交易数据、历史相关记录和所述风险相关信息中提取用户基础信息；将所述用户基础信息发送至异常名单管理系统，并对所述用户基础信息对应的用户信誉进行降级。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：接收用户的投诉信息，对所述投诉信息进行分析生成应答信息；将所述应答信息发送至所述用户，所述应答信息用于指示所述用户将证据信息上传；接收所述证据信息，并对所述证据信息进行分析，判断所述证据信息是否符合预设匹配条件，若是，则生成解除异常指令发送至异常名单管理系统；生成异常解除处理结果，将所述异常解除处理结果发送至用户。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：针对活动标识，统计所述活动标识下的异常用户率，若所述异常用户率超过设定阈值，
对各异常用户的异常交易数据进行分析得到活动异常特征，所述活动异常特征包括活动异常区域、活动异常商户；根据所述活动异常特征生成终结活动告警信息，将所述终结活动告警信息发送至所述电子商务平台，所述终结活动告警信息包括建议应对方案。8.如权利要求1
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7任一项所述的方法，其特征在于，还包括：针对所述活动标识，获取所述活动标识下的各用户交易数据；分析所述各用户交易数据的交易特征生成活动报告，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：单长胜，刘畅，艾兰英，罗彬，刘畅，王鑫伟，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：