[发明专利]用于实时自动柜员机欺诈检测和预防的系统、方法和计算机程序产品

权利要求书

1.一种用于实时自动柜员机(ATM)欺诈检测和预防的计算机实施的方法，所述方法包括：

用至少一个处理器接收由至少一个ATM完成的多个交易的交易数据，所述交易数据是在交易服务提供商系统的交易处理期间实时接收的；

用至少一个处理器将所述交易数据存储在分布式高速缓存中以用于聚合和调用所述交易数据；

用至少一个处理器接收对在ATM处使用支付装置进行用户交易的交易请求，所述交易请求包括支付装置标识符；

用至少一个处理器修改存储在所述分布式高速缓存中且与所述支付装置标识符和/或所述ATM的标识符相关联的ATM活动的配置文件，所述配置文件包括至少包括ATM交易值数据和ATM交易计数数据的度量；

用至少一个处理器将所述ATM活动的所述配置文件的至少一个度量与至少一个预定ATM活动阈值进行比较；以及

响应于确定所述至少一个度量满足所述至少一个预定ATM活动阈值，在所述ATM处完成所述用户交易之前用至少一个处理器激活或使得激活欺诈预防操作，所述欺诈预防操作包括以下至少一项：拒绝所述用户交易、禁用与所述支付装置标识符相关联的交易账户、向发行方传达警报，或其任何组合。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述ATM通信连接到所述分布式高速缓存，并且被编程和/或配置成在处理所述用户交易期间聚合所述交易数据与来自所述用户交易的数据。

3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其中与处理所述用户交易实时地由所述ATM执行(i)将所述至少一个度量与所述至少一个预定ATM活动阈值进行比较，以及(ii)激活或使得激活所述欺诈预防操作。

4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个预定ATM活动阈值至少部分地由针对多个支付装置的历史交易数据训练的机器学习模型生成。

5.根据权利要求4所述的计算机实施的方法，其中所述机器学习模型基于在处理所述交易数据期间实时接收的所述交易数据定期更新，并且其中所述至少一个预定ATM活动阈值至少部分地由所述机器学习模型以规则间隔重新生成。

6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个度量进一步包括ATM交易时间数据，并且其中响应于确定在某一时间段内与所述支付装置标识符相关联的ATM交易计数满足包括交易上限阈值计数的所述至少一个预定ATM活动阈值而激活所述欺诈预防操作。

7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个度量进一步包括ATM交易位置数据，并且其中响应于确定某一地理区域中与所述支付装置标识符相关联的ATM交易计数满足包括所述地理区域中的交易上限阈值计数的所述至少一个预定ATM活动阈值而激活所述欺诈预防操作。

8.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个度量进一步包括ATM交易时间数据和ATM交易位置数据，并且其中响应于确定所述支付装置的第一ATM交易与所述支付装置的第二ATM交易之间的时间间隔满足包括下限阈值时间间隔的所述至少一个预定ATM活动阈值而激活所述欺诈预防操作，所述下限阈值表示所述第一ATM交易的位置与所述第二ATM交易的位置之间不太可能或不可能的行进时间。