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申请/专利权人：中银金融科技(苏州)有限公司

摘要：本申请公开了检测账户属于羊毛党的概率方法及装置，可应用于人工智能领域或金融领域。针对正在执行的待测账户的当前交易，从16个预设的异常特征中，确定当前交易命中的异常特征的异常数目；从而可以得到异常特征占比；获取各组特征数据集分别对应的比值，以得到待测账户与多个样本客户号的平均水平的差异程度；将待测账户的交易信息、客户属性信息、异常特征占比以及各组特征数据集分别对应的比值输入至预构建的羊毛党预测模型；通过羊毛党预测模型获取待测账户属于羊毛党的预测概率。从而实现了检测账户属于″职业羊毛党″的概率的目的。

主权项：1.一种检测账户属于羊毛党的概率的方法，其特征在于，包括：获取当前交易的交易信息，所述交易信息包括：待测账户、交易金额、当前交易时间、目标交易对手账户以及可使用的目标权益；获取所述待测账户的客户属性信息，所述客户属性信息包括：所述待测账户对应的目标客户号、登录所述待测账户的设备的第一交易地址、登录所述目标交易对手账户的设备的第二交易地址、领取所述目标权益的领取时间、领取所述目标权益时使用的设备的领取地址、执行所述当前交易的过程中点击手机银行应用程序的目标页面位置、点击所述目标页面位置的目标点击时间；从预设的客户号与异常支出时间范围的第一对应关系中，查找是否存在所述目标客户号对应的所述当前交易时间，以获得第一查找结果；所述客户号对应的所述异常支出时间范围是指所述客户号进行支出交易的交易次数高于或等于第一阈值的时间范围；检测预设的第一异常客户号是否包含所述目标客户号，获得第一检测结果；所述第一异常客户号为对应有所述异常支出时间范围的客户号；从预设的客户号与异常支出交易地址的第二对应关系中，查找是否存在所述目标客户号对应的所述第一交易地址，以获得第二查找结果；所述客户号对应的所述异常支出交易地址是指在第一设定时长内对应的所述客户号的支出交易的次数高于或等于第二阈值的支出交易地址；从预设的交易对手账户与异常收款时间范围的第三对应关系中，查找是否存在所述目标交易对手账户对应的所述当前交易时间，以获得第三查找结果；所述交易对手账户对应的所述异常收款时间范围是指所述交易对手账户的收款总次数高于或等于第三阈值的收款时间范围；检测预设的异常交易对手账户是否包含所述目标交易对手账户，获得第二检测结果；所述异常交易对手账户是指对应有所述异常收款时间范围的交易对手账户；从预设的交易对手账户与异常收款交易地址的第四对应关系中，查找是否存在所述目标交易对手账户对应的所述第二交易地址，以获得第四查找结果；所述交易对手账户对应的所述异常收款交易地址是指在所述第一设定时长内所述交易对手账户进行收款交易的次数高于或等于第四阈值的收款交易地址；检测预设的异常交易时间范围是否包括所述当前交易时间，获得第三检测结果；所述异常交易时间范围是指在支出交易与收款交易的总次数高于或等于第五阈值的时间范围；检测预设的异常交易地址是否包括所述第一交易地址或所述第二交易地址，获得第四检测结果；所述异常交易地址是指在所述第一设定时长内进行支出交易和收款交易的总次数高于或等于第六阈值的交易地址；从预设的客户号与第一异常点击时间范围的第五对应关系中，查找是否存在所述目标客户号对应的所述领取时间，以获得第五查找结果；所述客户号对应的所述第一异常点击时间范围是指所述客户号点击所述手机银行应用程序的点击次数高于或等于第七阈值的时间范围；检测预设的第二异常客户号是否包括所述目标客户号，获得第五检测结果；所述第二异常客户号是指对应有所述第一异常点击时间范围的客户号；从预设的客户号与异常设备地址的第六对应关系中，查找是否存在所述目标客户号对应的所述领取地址，以获得第六查找结果；所述客户号对应的所述异常设备地址是指所述客户号对所述手机银行应用程序的点击次数高于或等于第八阈值的设备地址；从预设的页面位置与第二异常点击时间范围的第七对应关系中，查找是否存在所述目标页面位置对应的目标点击时间，以获得第七查找结果；所述页面位置对应的所述第二异常点击时间范围是指点击所述页面位置的第一次数高于或等于第九阈值的时间范围；检测预设的异常页面位置是否包括所述目标页面位置，获得第六检测结果；所述异常页面位置为对应有所述第二异常点击时间范围的页面位置；从预设的页面位置和异常点击地址的第八对应关系中，查找是否存在所述目标页面位置对应的所述第一交易地址，以获得第八查找结果；所述页面位置对应的所述异常点击地址是指点击所述页面位置的次数高于或等于第十阈值的第一地址；检测预设的异常访问时间范围是否包括所述当前交易时间，获得第七检测结果；所述异常访问时间范围是指访问所述手机银行应用程序的第二次数高于或等于第十一阈值的时间范围；检测预设的异常访问地址是否包括所述第一交易地址，获得第八检测结果；所述异常访问地址是指在第二设定时长内访问所述手机银行应用程序的第二地址中访问次数高于或等于第十二阈值的第二地址；基于异常数目确定所述待测账户的异常特征占比，所述异常数目为所述第一检测结果至所述第八检测结果以及所述第一查找结果至所述第八查找结果中结果为是的数目；获取各组特征数据集分别对应的比值，每一组所述特征数据集对应的比值为位于所述特征数据集的第一位的数值与位于所述特征数据集的第二位的数值的比值；将所述待测账户的所述交易信息、所述客户属性信息、所述异常特征占比以及所述各组特征数据集分别对应的比值输入至预构建的羊毛党预测模型；通过所述羊毛党预测模型获取所述待测账户属于羊毛党的预测概率；其中，所述羊毛党预测模型是以样本账户的所述交易信息、所述客户属性信息、所述异常特征占比以及所述各组特征数据集分别对应的比值作为输入，以所述样本账户的标注结果作为训练目标，训练得到的，所述标注结果为属于羊毛党的概率。

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