[发明专利]一种预测模型构建和银行卡所属国预测方法及装置

说明书

公开了一种预测模型构建和银行卡所属国预测方法及装置。一种银行卡所属国预测模型构建方法，该方法包括：获取若干银行卡样本；提取每个银行卡样本的特征向量；其中，提取特征向量的方法包括：根据该银行卡的历史交易信息，提取预设的本卡交易国特征；根据所述账户信息，确定该银行卡样本所对应的用户；确定所述用户的其他银行卡，并获得其他银行卡的历史交易信息；根据所述其他银行卡的历史交易信息，提取预设的其他卡交易国特征；获得所述用户在预设时间段内的位置数据，并根据所述位置数据提取预设的用户位置特征；根据所获取的若干银行卡样本的所属国信息、及所提取的特征向量，通过机器学习算法训练银行卡所属国预测模型。

技术领域

本说明书实施例涉及互联网应用技术领域，尤其涉及一种预测模型构建和银行卡所属国预测方法及装置。

背景技术

在对银行卡进行风险管控时，通常基于银行卡的所属国，采取不同力度的管控措施。例如，一般会对所属国为外国的银行卡，采取比所属国为本国的卡片更严格的风险管控。

而如果银行卡数据中的所属国错误，将影响对银行卡的风险管控效果。现有技术的方案一般是在客户申诉后，基于申诉中提交的材料发现所属国错误并更正。这一方案可能无法及时发现错误，实时性较低。

发明内容

针对上述技术问题，本说明书实施例提供一种预测模型构建和银行卡所属国预测方法及装置，技术方案如下：

一种银行卡所属国预测模型构建方法，该方法包括：

获取若干银行卡样本；所述银行卡样本为已确定所属国正确的银行卡；每个银行卡样本包括该银行卡的账户信息与历史交易信息，所述账户信息包括所属国信息；

提取每个银行卡样本的特征向量；其中，提取特征向量的方法包括：

根据该银行卡的历史交易信息，提取预设的本卡交易国特征；

根据所述账户信息，确定该银行卡样本所对应的用户；确定所述用户的其他银行卡，并获得其他银行卡的历史交易信息；根据所述其他银行卡的历史交易信息，提取预设的其他卡交易国特征；

获得所述用户在预设时间段内的位置数据，并根据所述位置数据提取预设的用户位置特征；

根据所获取的若干银行卡样本的所属国信息、及所提取的特征向量，通过机器学习算法训练银行卡所属国预测模型。

一种银行卡所属国预测模型构建装置，该装置包括：

样本获取模块，用于获取若干银行卡样本；所述银行卡样本为已确定所属国正确的银行卡；每个银行卡样本包括该银行卡的账户信息与历史交易信息，所述账户信息包括所属国信息；

特征提取模块，用于提取每个银行卡样本的特征向量；其中，特征提取模块具体包括：

本卡交易国特征提取单元，用于根据该银行卡的历史交易信息，提取预设的本卡交易国特征；

其他卡交易国特征提取单元，用于根据所述账户信息，确定该银行卡样本所对应的用户；确定所述用户的其他银行卡，并获得其他银行卡的历史交易信息；根据所述其他银行卡的历史交易信息，提取预设的其他卡交易国特征；

用户位置特征提取单元，用于获得所述用户在预设时间段内的位置数据，并根据所述位置数据提取预设的用户位置特征；

模型训练模块，用于根据所获取的若干银行卡样本的所属国信息、及所提取的特征向量，通过机器学习算法训练银行卡所属国预测模型。

本说明书实施例所提供的技术方案，根据已知所属国正确的银行卡的历史交易信息、对应用户的位置数据及用户其他卡的历史交易信息，训练银行卡所属国预测模型，并使用所训练的模型预测未知银行卡的所属国，从而更实时、高效且准确地确定银行卡所属国，提高银行卡风控效果。