本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種欺詐交易偵測(cè)方法及服務(wù)器。
背景技術(shù)：
：數(shù)據(jù)挖掘是一種新的信息處理技術(shù)，首先應(yīng)用于金融等領(lǐng)域，主要特點(diǎn)是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和模型化處理，從中提取出有助于決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。隨著銀行信息化的迅速發(fā)展，產(chǎn)生了大量的銀行卡交易數(shù)據(jù)，因此，從海量交易數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，從而為維護(hù)金融安全等提供服務(wù)，是數(shù)據(jù)挖掘的重要應(yīng)用領(lǐng)域。隨著銀行卡的逐漸普及，銀行卡欺詐交易問(wèn)題日益凸顯。利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行銀行卡欺詐交易偵測(cè)，已成為防范金融風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)人們?nèi)罕娯?cái)產(chǎn)安全的一種重要手段?，F(xiàn)有技術(shù)中的銀行卡欺詐交易偵測(cè)方法，通常是利用銀行卡交易時(shí)的交易現(xiàn)場(chǎng)信息，以及銀行卡的卡片檔案信息構(gòu)建欺詐交易偵測(cè)模型。然而，針對(duì)于目前的銀行卡欺詐交易，特別是偽卡欺詐交易，由于通常存在商戶共同參與銀行卡欺詐犯罪的情況，若僅僅利用銀行卡交易時(shí)的交易現(xiàn)場(chǎng)信息以及銀行卡的卡片檔案信息，有可能會(huì)使銀行卡欺詐交易偵測(cè)中存在偵測(cè)遺漏的問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致偵測(cè)效果較差。因此，目前亟需一種欺詐交易偵測(cè)方法，用于避免銀行卡欺詐交易中的偵測(cè)遺漏，提高銀行卡欺詐交易的欺詐偵測(cè)效果，從而提高銀行卡交易的安全性，維護(hù)人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明提供一種欺詐交易偵測(cè)方法及服務(wù)器，用于避免銀行卡欺詐交易中的偵測(cè)遺漏，提高銀行卡欺詐交易的欺詐偵測(cè)效果，從而提高銀行卡交易的安全性。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種欺詐交易偵測(cè)方法，所述方法包括：服務(wù)器接收終端發(fā)送的交易請(qǐng)求消息；所述交易請(qǐng)求消息包括當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)；所述服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量，確定出所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值；所述欺詐交易評(píng)分模型是根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建的；所述服務(wù)器將所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值輸入到所述欺詐交易評(píng)分模型，得到當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值；所述服務(wù)器判斷所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值是否大于評(píng)分值閾值，若是，則確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易?？蛇x的，所述方法還包括：所述服務(wù)器若確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值小于等于評(píng)分值閾值，則根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案，確定出規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則；所述服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量，確定出所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值；所述服務(wù)器根據(jù)所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則以及所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值，若確定存在至少一個(gè)所述規(guī)則決策模型的輸入變量對(duì)應(yīng)的值不滿足所述輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則，則確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易?？蛇x的，所述評(píng)分值閾值是根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案確定的?？蛇x的，所述服務(wù)器確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易之后，還包括：所述服務(wù)器向所述終端發(fā)送交易拒絕信息?？蛇x的，所述商戶檔案包括商戶的入網(wǎng)注冊(cè)數(shù)據(jù)、歷史交易數(shù)據(jù)、歷史交易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種服務(wù)器，所述服務(wù)器包括：接收模塊，用于接收終端發(fā)送的交易請(qǐng)求消息；所述交易請(qǐng)求消息包括當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)；確定模塊，用于根據(jù)所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量，確定出所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值；所述欺詐交易評(píng)分模型是根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建的；處理模塊，用于將所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值輸入到所述欺詐交易評(píng)分模型，得到當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值；所述確定模塊，還用于判斷所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值是否大于評(píng)分值閾值，若是，則確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易?？蛇x的，所述確定模塊還用于：若確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值小于等于評(píng)分值閾值，則根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案，確定出規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則；根據(jù)所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量，確定出所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值；根據(jù)所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則以及所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值，若確定存在至少一個(gè)所述規(guī)則決策模型的輸入變量對(duì)應(yīng)的值不滿足所述輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則，則確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易?？蛇x的，所述評(píng)分值閾值是根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案確定的?？蛇x的，所述服務(wù)器還包括發(fā)送模塊，用于在所述確定模塊確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易之后，還用于：向所述終端發(fā)送交易拒絕信息?？蛇x的，所述商戶檔案包括商戶的入網(wǎng)注冊(cè)數(shù)據(jù)、歷史交易數(shù)據(jù)、歷史交易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。本發(fā)明實(shí)施例，服務(wù)器接收終端發(fā)送的交易請(qǐng)求消息后，根據(jù)當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量，確定出欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值，進(jìn)而通過(guò)欺詐交易評(píng)分模型，得到所述當(dāng)前交易的評(píng)分值，所述服務(wù)器判斷當(dāng)前交易的評(píng)分值是否大于評(píng)分值閾值，若當(dāng)前交易的評(píng)分值大于評(píng)分值閾值，則可確定當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易。本發(fā)明實(shí)施例中，由于服務(wù)器可根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與該多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建欺詐交易評(píng)分模型，因此，服務(wù)器通過(guò)欺詐交易評(píng)分模型對(duì)當(dāng)前請(qǐng)求交易進(jìn)行評(píng)分時(shí)，可根據(jù)商戶檔案以及卡片檔案中的數(shù)據(jù)，確定當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值，并判斷當(dāng)前請(qǐng)求交易是否是欺詐交易，從而可有效避免銀行卡欺詐交易中偵測(cè)遺漏的問(wèn)題，提高欺詐交易的偵測(cè)效果，以及銀行卡交易的安全性，維護(hù)人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)要介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例中的一種欺詐交易偵測(cè)方法所對(duì)應(yīng)的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例中的欺詐交易評(píng)分模型的構(gòu)建方法所對(duì)應(yīng)的流程示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例的一種服務(wù)器的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述，顯然，所描述的實(shí)施例，僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。下面結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例作進(jìn)一步詳細(xì)描述。圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種欺詐交易偵測(cè)方法所對(duì)應(yīng)的流程示意圖，如圖1所示，該方法包括以下步驟101至步驟104：步驟101：服務(wù)器接收終端發(fā)送的交易請(qǐng)求消息；所述交易請(qǐng)求消息包括當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)；步驟102：所述服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量，確定出所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值；所述欺詐交易評(píng)分模型是根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建的；步驟103：所述服務(wù)器將所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值輸入到所述欺詐交易評(píng)分模型，得到當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值；步驟104：所述服務(wù)器判斷所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值是否大于評(píng)分值閾值，若是，則確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易。本發(fā)明實(shí)施例中，由于服務(wù)器可根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，與該多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建欺詐交易評(píng)分模型，因此，服務(wù)器通過(guò)欺詐交易評(píng)分模型對(duì)當(dāng)前請(qǐng)求交易進(jìn)行評(píng)分時(shí)，可根據(jù)商戶檔案以及卡片檔案中的數(shù)據(jù)，確定當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值，并判斷當(dāng)前請(qǐng)求交易是否是欺詐交易，從而可有效避免銀行卡欺詐交易中偵測(cè)遺漏的問(wèn)題，提高欺詐交易的偵測(cè)效果，以及銀行卡交易的安全性，維護(hù)人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全。需要說(shuō)明的是，向服務(wù)器發(fā)送交易請(qǐng)求消息的終端可以為多種類型的終端，例如，所述終端可以是ATM(AutomaticTellerMachine)自動(dòng)柜員機(jī)、POS(PointofSales)機(jī)以及智能手機(jī)、平板電腦、筆記本電腦等。進(jìn)一步地，用戶可通過(guò)ATM機(jī)、POS機(jī)中的轉(zhuǎn)賬、匯款、支付功能，或智能手機(jī)、平板電腦、筆記本電腦中的網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行、電話銀行、電子支付平臺(tái)中的轉(zhuǎn)賬、匯款、支付功能等多種方式向服務(wù)器發(fā)起交易請(qǐng)求消息，以使服務(wù)器可在接收到該終端發(fā)送的交易請(qǐng)求消息后，通過(guò)終端所請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)判斷該筆交易是否為欺詐交易。具體來(lái)說(shuō)，在步驟101中，當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)可包含該當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、交易金額、交易卡號(hào)、交易商戶標(biāo)識(shí)、交易項(xiàng)目、交易方式等多個(gè)變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。如表1所示，當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)部分內(nèi)容示意。表1：當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)部分內(nèi)容示意在步驟102中，服務(wù)器可預(yù)先根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建欺詐交易評(píng)分模型，構(gòu)建出的欺詐交易評(píng)分模型可具有一個(gè)或多個(gè)輸入變量。本發(fā)明實(shí)施例中，與某一筆交易相關(guān)的卡片檔案可為進(jìn)行該筆歷史交易的卡片在卡片維度上的多個(gè)變量對(duì)應(yīng)的交易數(shù)據(jù)，如卡片的當(dāng)日交易總金額、卡片的當(dāng)日交易筆數(shù)等。如表2所示，為卡片檔案的部分內(nèi)容示意。表2：卡片檔案的部分內(nèi)容示意變量當(dāng)日交易總金額當(dāng)日交易筆數(shù)……卡片標(biāo)識(shí)與一筆交易相關(guān)的商戶檔案可為該筆交易中涉及到的商戶在商戶維度上的多個(gè)變量對(duì)應(yīng)的交易數(shù)據(jù)，如某商戶的過(guò)去一周內(nèi)單筆平均交易金額、某商戶在過(guò)去一周內(nèi)進(jìn)行的欺詐交易在全部交易中的占比等。如表3所示，為商戶檔案的部分內(nèi)容示意。表3：商戶檔案的部分內(nèi)容示意本發(fā)明實(shí)施例中，該欺詐交易的多個(gè)輸入變量可包含交易數(shù)據(jù)中的變量，也可包含卡片檔案和/或商戶檔案中的變量。因而，所述服務(wù)器可根據(jù)當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前請(qǐng)求交易涉及到的卡片檔案以及和商戶檔案中的當(dāng)日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，確定出欺詐交易評(píng)分模型中與卡片檔案和商戶檔案中的變量相關(guān)的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值，進(jìn)而確定出欺詐交易評(píng)分模型中的每個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值。下面結(jié)合圖2對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中欺詐交易評(píng)分模型的構(gòu)建過(guò)程進(jìn)行具體說(shuō)明。圖2為本發(fā)明實(shí)施中欺詐交易評(píng)分模型的構(gòu)建流程示意圖，如圖2所示，所述欺詐交易評(píng)分模型的構(gòu)建流程包括以下步驟201至步驟206：步驟201：服務(wù)器獲取所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，并利用獲取到的所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)構(gòu)建建模樣本；步驟202：服務(wù)器對(duì)所述建模樣本中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確定交易欺詐評(píng)分模型的輸入變量；步驟203：服務(wù)器使用邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種建模方法訓(xùn)練模型，并使用靈敏度分析、相關(guān)性校驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行輔助訓(xùn)練，得到初始欺詐交易評(píng)分模型。步驟204：服務(wù)器使用測(cè)試樣本對(duì)初始欺詐交易評(píng)分模型的評(píng)分效果進(jìn)行測(cè)試，并在測(cè)試通過(guò)后，將初始欺詐交易評(píng)分模型確定為最終的欺詐交易評(píng)分模型。具體來(lái)說(shuō)，在步驟201中，服務(wù)器首先獲取所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)后，可把獲取到的所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)作為欺詐交易評(píng)分模型的初始建模樣本。其中，該預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易可以為服務(wù)器在該預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的處理的所有歷史交易。本發(fā)明實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)時(shí)間段為過(guò)去的某一時(shí)間段，預(yù)設(shè)時(shí)間段的長(zhǎng)短可由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際需要自行設(shè)置，可以為一個(gè)月，也可以為一個(gè)季度。本發(fā)明實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易包含正常交易和欺詐交易，且，該多個(gè)歷史交易中的每一個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)都可包含該當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、交易金額、交易卡號(hào)、交易商戶ID、交易明細(xì)、交易方式等數(shù)據(jù)。服務(wù)器還可以獲取在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段之前的第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，并把獲取到的該第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)作為初始測(cè)試樣本。其中，該第二預(yù)設(shè)時(shí)間段與預(yù)設(shè)時(shí)間段不重疊，如預(yù)設(shè)時(shí)間段為過(guò)去的1個(gè)月，則第二預(yù)設(shè)時(shí)間可以為在該預(yù)設(shè)時(shí)間段之前的一周，即初始建模樣本與初始測(cè)試樣本中的樣本數(shù)據(jù)并不相同；且，第二預(yù)設(shè)時(shí)間段的大小可由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際需要自行設(shè)置，優(yōu)選的，該第二預(yù)設(shè)時(shí)間段的大小可以等于或小于預(yù)設(shè)時(shí)間段的大小，也就是說(shuō)，初始測(cè)試樣本中的樣本的數(shù)量可以等于或小于初始建模樣本中的樣本數(shù)量。舉個(gè)例子，如預(yù)設(shè)時(shí)間段為過(guò)去的一個(gè)月，第二預(yù)設(shè)時(shí)間段為過(guò)去的一周，模型建立的日期為2016年9月1日，則初始建模樣本可以為2016年8月1日至2016年8月31日的一個(gè)月的時(shí)間內(nèi)的服務(wù)器處理的所有的歷史交易的交易數(shù)據(jù)，其中既包含正常交易，也包含欺詐交易；相應(yīng)地，初始測(cè)試樣本可以為2016年7月25日至2016年7月31日的一個(gè)周的時(shí)間內(nèi)，服務(wù)器處理的所有歷史交易的交易數(shù)據(jù)，其中既包含正常交易，也包含欺詐交易。隨后，所述服務(wù)器根據(jù)該預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，建立與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案。具體的，服務(wù)器可根據(jù)該預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，為所述多個(gè)歷史交易中涉及到的每一個(gè)卡片建立卡片檔案，也就是說(shuō)，服務(wù)器根據(jù)初始建模樣本，為在過(guò)去的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)有過(guò)交易的每一個(gè)卡片建立卡片檔案。其中，任一卡片的卡片檔案，具體可包括該卡片的靜態(tài)數(shù)據(jù)、非金融交易數(shù)據(jù)、歷史交易數(shù)據(jù)、歷史交易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)?；跁r(shí)間的統(tǒng)計(jì)信息、基于事件的統(tǒng)計(jì)量等多種類型的數(shù)據(jù)。其中，卡片的靜態(tài)數(shù)據(jù)可為卡號(hào)、用戶姓名、身份證號(hào)、出生日期、聯(lián)系電話、聯(lián)系地址、用戶工作單位、卡片開(kāi)戶銀行、卡片開(kāi)戶時(shí)間等卡片開(kāi)戶時(shí)需要登記的多種信息中的任意一項(xiàng)或多項(xiàng)信息組合的數(shù)據(jù)；卡片的非金融操作數(shù)據(jù)可以為用戶對(duì)該卡片進(jìn)行的賬戶查詢、修改密碼、變更聯(lián)系地址或變更聯(lián)系電話等操作記錄的數(shù)據(jù)；歷史交易數(shù)據(jù)可為卡片在已完成交易的交易記錄的數(shù)據(jù)，如交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、交易金額等；歷史交易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可為卡片已完成的交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包括基于時(shí)間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和基于事件的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)兩種類型，基于時(shí)間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)又可包括短時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和長(zhǎng)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，短時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是指該卡片在過(guò)去較短的一段時(shí)間內(nèi)(如，過(guò)去的5分鐘、10分鐘、0.5小時(shí)、2小時(shí)或1天)歷史交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，卡片的長(zhǎng)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是指該卡片在過(guò)去較長(zhǎng)的一端時(shí)間內(nèi)(如，過(guò)去的數(shù)天、數(shù)周、數(shù)月或數(shù)年)歷史交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，且，短時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和長(zhǎng)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都可包含累積類、均值類、占比類、偏離類等多種類型的變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。以卡片一周內(nèi)的統(tǒng)計(jì)信息為例，累計(jì)類信息可包含該卡片在過(guò)去的一周內(nèi)的累積交易總金額，累積交易筆數(shù)等變量，均值類可包含該卡片在過(guò)去一周內(nèi)的平均單筆交易金額，占比類可包含過(guò)去一周內(nèi)欺詐交易在全部交易中的占比，各種類型的交易在全部交易中的占比等，偏離類數(shù)據(jù)可包含；基于事件的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是指卡片在過(guò)去的N筆交易中的累積類、均值類、占比類、偏離類等多種類型的數(shù)據(jù)，N可取多個(gè)整數(shù)值，如過(guò)去的5筆交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、過(guò)去10筆交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、過(guò)去的50筆交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。相應(yīng)地，服務(wù)器可根據(jù)該預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，為所述多個(gè)歷史交易中涉及到的所有商戶建立商戶檔案，也就是說(shuō)，服務(wù)器根據(jù)初始建模樣本，為在過(guò)去的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)有過(guò)交易的每一個(gè)商戶建立商戶檔案。其中，任一商戶的商戶檔案，包括該商戶的入網(wǎng)注冊(cè)數(shù)據(jù)、歷史交易數(shù)據(jù)、歷史交易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)等多種類型的數(shù)據(jù)。其中，基于時(shí)間的統(tǒng)計(jì)信息、基于事件的統(tǒng)計(jì)信息以及歷史風(fēng)險(xiǎn)信息。其中，商戶的入網(wǎng)注冊(cè)數(shù)據(jù)可為商戶注冊(cè)時(shí)需要登記的多種信息中的任意一項(xiàng)或多項(xiàng)信息組合的數(shù)據(jù)。包括但不限于：商戶注冊(cè)日期、商戶營(yíng)業(yè)范圍、商戶經(jīng)營(yíng)地址、商戶法人身份證。歷史交易數(shù)據(jù)可為商戶已完成交易的交易數(shù)據(jù)，包括但不限于：交易時(shí)間、交易金額、交易卡號(hào)；歷史交易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可包括商戶已完成的交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包含基于時(shí)間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和基于事件的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)兩種類型，基于時(shí)間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)又可包括短時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和長(zhǎng)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，短時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是指該商戶在短時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是指該商戶在過(guò)去較短的一段時(shí)間內(nèi)(如，過(guò)去的5分鐘、10分鐘、0.5小時(shí)、2小時(shí)或1天)歷史交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，商戶的長(zhǎng)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是指該商戶在過(guò)去較長(zhǎng)的一端時(shí)間內(nèi)(如，過(guò)去的數(shù)天、數(shù)周、數(shù)月或數(shù)年)歷史交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，且短時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和長(zhǎng)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都可包含累積類、均值類、占比類、偏離類等多種類型的變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。包括但不限于：該商戶平均交易金額與全行業(yè)同類商戶平均交易金額對(duì)比，該商戶信用卡交易筆數(shù)占全部銀行卡交易筆數(shù)的比例；風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)可為商戶已完成或被終止的欺詐交易的交易記錄的數(shù)據(jù)，包括但不限于：是否被其他收單機(jī)構(gòu)報(bào)送為欺詐商戶；是否被發(fā)卡機(jī)構(gòu)報(bào)送本行持卡人在該商戶存在套現(xiàn)交易或者偽卡交易；商戶法人代表是否被公安、檢察院、法院列入不可信人員名單。本發(fā)明實(shí)施例中，服務(wù)器還可根據(jù)第二預(yù)設(shè)時(shí)間段的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，即初始測(cè)試樣本，為初始測(cè)試樣本中涉及到的卡片和商戶通過(guò)相同的方式建立卡片檔案和商戶檔案。進(jìn)而，服務(wù)器可將所述多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案合并，得到欺詐交易評(píng)分模型的建模樣本。其中，建模樣本中包含交易數(shù)據(jù)、相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案中的所有變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。本發(fā)明實(shí)施例中，所述服務(wù)器還可將第二預(yù)設(shè)時(shí)間段的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)、與所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案合并，組成最終的測(cè)試樣本。相應(yīng)地，測(cè)試樣本中也包含交易數(shù)據(jù)、相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案中的所有變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。隨后，在步驟202中，服務(wù)器對(duì)建模樣本中的每一個(gè)變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，如，去掉其中的缺失值和異常值。服務(wù)器對(duì)建模樣本中的每一個(gè)變量進(jìn)行分組，并通過(guò)如下方法計(jì)算每個(gè)變量的WOE(WeightofEvidence)值和IV值：服務(wù)器將第一變量對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)分為N組。其中，第一變量指建模樣本中的任一變量，N為正整數(shù)。本發(fā)明實(shí)施例中，每個(gè)變量的分組方式以及分組數(shù)量都可由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況自行設(shè)置，不同變量的分組方式和分組數(shù)量可以相同，也可以不相同。針對(duì)第一變量對(duì)應(yīng)的第i組數(shù)據(jù)(1≤i＜＜N)，服務(wù)器計(jì)算第i組對(duì)應(yīng)的WOE值：其中，WOEi為第i組的WOE值，第i組中欺詐交易的樣本占比為第i組中欺詐交易樣本數(shù)/所有分組中欺詐交易樣本數(shù)，第i組中正常交易的樣本占比為第i組中正常交易樣本數(shù)/所有分組中正常交易樣本數(shù)。針對(duì)第一變量對(duì)應(yīng)的第i組數(shù)據(jù)(1≤i＜＜N)，服務(wù)器計(jì)算第i組對(duì)應(yīng)的IV值：其中，IVi為第i組的IV值，WOEi為第i組的WOE值。服務(wù)器計(jì)算得到每一個(gè)變量的N個(gè)分組對(duì)應(yīng)的WOE值后，將該建模樣本中該變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為該變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)所處的分組的WOE值，進(jìn)而將所有變量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)都替換為相應(yīng)分組的WOE值，得到欺詐交易評(píng)分模型的訓(xùn)練樣本。服務(wù)器計(jì)算得到每一個(gè)變量的N個(gè)分組對(duì)應(yīng)的IV值后，可將第一變量的所有分組的IV值進(jìn)行求和，得到第一變量對(duì)應(yīng)的IV值：其中，IV為第一變量的IV值，IVi為第i組的IV值。由于變量的IV值可反映該變量的預(yù)測(cè)能力，IV值越大，說(shuō)明該變量用于判斷某一交易是否為欺詐交易的能力越強(qiáng)，因而，服務(wù)器確定出每個(gè)變量的IV值，可從建模樣本的所有變量中確定出IV值較大的前M個(gè)變量作為欺詐交易評(píng)分模型的M個(gè)輸入變量。其中，M為正整數(shù)。進(jìn)而，在步驟203中，服務(wù)器使用邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種建模方法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，并使用靈敏度分析、相關(guān)性校驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行輔助訓(xùn)練，得到初始欺詐交易評(píng)分模型。構(gòu)建好初始欺詐交易評(píng)分模型后，在步驟204中，服務(wù)器可使用測(cè)試樣本對(duì)初始欺詐交易評(píng)分模型的評(píng)分效果進(jìn)行測(cè)試，并在測(cè)試通過(guò)后，將初始欺詐交易評(píng)分模型確定為最終的欺詐交易評(píng)分模型。所述欺詐交易評(píng)分模型構(gòu)建成功后，在步驟103中，服務(wù)器可在確定出欺詐交易評(píng)分模型的每個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值后，將所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值輸入到所述欺詐交易評(píng)分模型，得到當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值；其中，當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值，用于衡量當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易的可能性，評(píng)分值越大，則當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易的可能性越大。在步驟104中，服務(wù)器可根據(jù)當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值以及評(píng)分值閾值，初步判斷當(dāng)前請(qǐng)求交易是否是欺詐交易。具體的，若服務(wù)器確定當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值大于評(píng)分值閾值，則可確定當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易，并向發(fā)起交易請(qǐng)求的終端發(fā)送交易拒絕消息。其中，該評(píng)分值閾值用于判斷當(dāng)前請(qǐng)求交易是否一定為欺詐交易，其可由服務(wù)器根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案確定。如若一筆交易的評(píng)分值大于評(píng)分值閾值，則服務(wù)器不需經(jīng)過(guò)其他判斷即可確定該交易為欺詐交易，如若一筆交易的評(píng)分值小于等于評(píng)分值，則服務(wù)器還可通過(guò)規(guī)則決策模型進(jìn)一步判斷該交易是否為欺詐交易，并不能確定該交易一定不是欺詐交易。本發(fā)明實(shí)施例中，服務(wù)器可以通過(guò)規(guī)則決策模型確定評(píng)分值閾值，也可以通過(guò)其他方式確定評(píng)分值閾值，此處不做具體限定。舉例來(lái)說(shuō)，服務(wù)器根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)確定出的評(píng)分值閾值為250分，若當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值為300分，則服務(wù)器可確定當(dāng)前請(qǐng)求交易一定為欺詐交易，若當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值為225分，則服務(wù)器還需通過(guò)規(guī)則決策模型進(jìn)行下一步判斷。本發(fā)明實(shí)施例中，為進(jìn)一步提高欺詐交易偵測(cè)的效果，若當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值小于等于評(píng)分值閾值，則服務(wù)器通過(guò)規(guī)則決策模型進(jìn)一步判斷當(dāng)前請(qǐng)求交易是否為欺詐交易。具體的，服務(wù)器根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案，確定出規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則。其中，規(guī)則決策模型也可由服務(wù)器根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)、以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建的，其構(gòu)建方法與欺詐交易評(píng)分模型的構(gòu)建方法相似，此處不再贅述。本發(fā)明實(shí)施例中，規(guī)則決策模型可具有多個(gè)輸入變量，每個(gè)輸入變量都對(duì)應(yīng)著一個(gè)規(guī)則。某一輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則可用于判斷該輸入變量對(duì)應(yīng)的值是否在正常范圍內(nèi)，若當(dāng)前請(qǐng)求交易與該輸入變量對(duì)應(yīng)的值不滿足該輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則，則當(dāng)前請(qǐng)求交易與該輸入變量對(duì)應(yīng)的值超出了正常交易中該值可能的取值范圍，當(dāng)前請(qǐng)求交易有可能為欺詐交易。例如說(shuō)，規(guī)則決策模型的輸入變量中包含交易金額、當(dāng)日交易筆數(shù)，且，規(guī)則決策模型為輸入變量確定的規(guī)則可分別為單筆最大交易金額為1萬(wàn)元人民幣，該卡當(dāng)日最多進(jìn)行10次交易，那么若當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易金額為13000人民幣，則服務(wù)器可確定交易金額這個(gè)變量不滿足其對(duì)應(yīng)的規(guī)則，若當(dāng)前請(qǐng)求交易為該卡進(jìn)行的第11次交易，則服務(wù)器可確定，當(dāng)前請(qǐng)求交易的當(dāng)日交易筆數(shù)不滿足其對(duì)應(yīng)的規(guī)則。進(jìn)而，服務(wù)器可根據(jù)所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量，確定出所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值。具體的，服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前請(qǐng)求交易涉及的卡片檔案和商戶檔案中當(dāng)日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新后，確定出規(guī)則決策模型中與卡片檔案和商戶檔案中的變量相關(guān)的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值，進(jìn)而確定出規(guī)則決策模型中的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值。例如，當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)中包括交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、交易金額、交易卡號(hào)、交易商戶標(biāo)識(shí)，則服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)對(duì)進(jìn)行當(dāng)前請(qǐng)求交易的卡片的卡片檔案中的當(dāng)日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，即進(jìn)行該筆交易的卡號(hào)的當(dāng)日交易總金額、當(dāng)日交易筆數(shù)等統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)，并對(duì)進(jìn)行該筆交易的商戶的商戶檔案中的當(dāng)日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，即進(jìn)行該筆交易的商戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的當(dāng)日交易總金額、當(dāng)日交易筆數(shù)等統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)，進(jìn)而確定出規(guī)則決策模型的輸入變量單筆交易金額、當(dāng)日交易筆數(shù)、當(dāng)日交易總金額、商戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)等變量對(duì)應(yīng)的值。進(jìn)一步地，所述服務(wù)器根據(jù)所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則以及所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值，若確定存在至少一個(gè)所述規(guī)則決策模型的輸入變量對(duì)應(yīng)的值不滿足所述輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則，則確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易，若確定所述規(guī)則決策模型的每個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值都滿足該輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則，則確定當(dāng)前請(qǐng)求交易為正常交易。例如，當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易金額為11000元人民幣，交易地點(diǎn)為國(guó)外某城市，而規(guī)則決策模型根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)以及卡片檔案、商戶檔案確定出的規(guī)則為單筆最大金額為10000元，交易地點(diǎn)為中國(guó)境內(nèi)城市，則服務(wù)器可確定交易金額和交易地點(diǎn)不滿足對(duì)應(yīng)的規(guī)則，判斷其為欺詐交易，拒絕這筆交易請(qǐng)求。本發(fā)明實(shí)施例中，若確定當(dāng)前請(qǐng)求交易為正常交易，則服務(wù)器可向發(fā)起交易請(qǐng)求的終端發(fā)送交易授權(quán)消息，以使發(fā)起交易請(qǐng)求的終端完成這筆交易。本發(fā)明實(shí)施例中，所述服務(wù)器還可在每日的預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)，(如每日24：00)日對(duì)當(dāng)日進(jìn)行的所有交易的卡片檔案和商戶檔案的數(shù)據(jù)進(jìn)行批量更新。本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種服務(wù)器，如圖3所示，所述服務(wù)器包括：接收模塊301，用于接收終端發(fā)送的交易請(qǐng)求消息；所述交易請(qǐng)求消息包括當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)；確定模塊302，用于根據(jù)所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量，確定出所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值；所述欺詐交易評(píng)分模型是根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建的；處理模塊303，用于將所述欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值輸入到所述欺詐交易評(píng)分模型，得到當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值；所述確定模塊302，還用于判斷所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值是否大于評(píng)分值閾值，若是，則確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易?？蛇x的，所述確定模塊302還用于：若確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值小于等于評(píng)分值閾值，則根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案，確定出規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則；根據(jù)所述當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量，確定出所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值；根據(jù)所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則以及所述規(guī)則決策模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值，若確定存在至少一個(gè)所述規(guī)則決策模型的輸入變量對(duì)應(yīng)的值不滿足所述輸入變量對(duì)應(yīng)的規(guī)則，則確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易?？蛇x的，所述評(píng)分值閾值是根據(jù)所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與所述多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案確定的?？蛇x的，所述服務(wù)器還包括發(fā)送模塊304，用于在所述確定模塊302確定所述當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易之后，還用于：向所述終端發(fā)送交易拒絕信息。可選的，所述商戶檔案包括商戶的入網(wǎng)注冊(cè)數(shù)據(jù)、歷史交易數(shù)據(jù)、歷史交易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。由上述內(nèi)容可以看出：本發(fā)明實(shí)施例，服務(wù)器接收終端發(fā)送的交易請(qǐng)求消息后，根據(jù)當(dāng)前請(qǐng)求交易的交易數(shù)據(jù)，以及欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量，確定出欺詐交易評(píng)分模型的各個(gè)輸入變量對(duì)應(yīng)的值，進(jìn)而通過(guò)欺詐交易評(píng)分模型，得到所述當(dāng)前交易的評(píng)分值，所述服務(wù)器判斷當(dāng)前交易的評(píng)分值是否大于評(píng)分值閾值，若當(dāng)前交易的評(píng)分值大于評(píng)分值閾值，則可確定當(dāng)前請(qǐng)求交易為欺詐交易。本發(fā)明實(shí)施例中，由于服務(wù)器可根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史交易的交易數(shù)據(jù)，以及與該多個(gè)歷史交易相關(guān)的卡片檔案和商戶檔案構(gòu)建欺詐交易評(píng)分模型，因此，服務(wù)器通過(guò)欺詐交易評(píng)分模型對(duì)當(dāng)前請(qǐng)求交易進(jìn)行評(píng)分時(shí)，可根據(jù)商戶檔案以及卡片檔案中的數(shù)據(jù)，確定當(dāng)前請(qǐng)求交易的評(píng)分值，并判斷當(dāng)前請(qǐng)求交易是否是欺詐交易，從而可有效避免銀行卡欺詐交易中偵測(cè)遺漏的問(wèn)題，提高欺詐交易的偵測(cè)效果，以及銀行卡交易的安全性，維護(hù)人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全。本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實(shí)施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個(gè)或兩個(gè)以上其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲(chǔ)器、CD-ROM、光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來(lái)描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合。可提供這些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器，使得通過(guò)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或兩個(gè)以上流程和/或方框圖一個(gè)方框或兩個(gè)以上方框中指定的功能的裝置。這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中，使得存儲(chǔ)在該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或兩個(gè)以上流程和/或方框圖一個(gè)方框或兩個(gè)以上方框中指定的功能。這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理，從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或兩個(gè)以上流程和/或方框圖一個(gè)方框或兩個(gè)以上方框中指定的功能的步驟。盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對(duì)這些實(shí)施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3