(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210673022.9 (22)申请日 2022.06.15 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 朱江波　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王天尧　王维宁 (51)Int.Cl. G06Q 40/08(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/29(2019.01) (54)发明名称 银行网点控制取款交易 风险的方法及装置 (57)摘要 本发明提出了一种银行网点控制取款交易 风险的方法及装置， 涉及金融数据处理技术领 域， 包括： 构建交易空间、 用户空间； 依据银行网 点在指定时间范围内的交易数据， 确定银行网点 在交易空间中的坐标， 在用户空间中的坐标； 对 银行网点进行分类， 获得多个银行网点子集； 依 据交易数据， 确定银行网点子集的第一银行网点 与第二银行网点； 确定银行网点子集的取款金额 阈值与风险概率的第一函数关系； 确定银行网点 子集的取款金额阈值与风险概率的第二函数关 系； 依据银行网点子集的取款金额阈值与风险概 率的第一函数关系， 以及银行网点子集的取款金 额阈值与风险概率的第二函数关系， 对银行网点 子集的第二银行网点的取款交易进行风险控制。 权利要求书6页 说明书10页 附图8页 CN 114998032 A 2022.09.02 CN 114998032 A 1.一种银 行网点控制取款交易 风险的方法， 其特 征在于， 包括： 构建交易空间、 用户空间， 其中， 该交易空间的维度与交易类别一一对应， 该用户空间 的维度与用户类别一 一对应； 对于银行的每一个银行网点， 依据该银行网点在指定时间范围内的交易数据， 确定该 银行网点在交易空间中的坐标， 以及 在用户空间中的坐标； 依据银行网点在交易空间中的坐标及在用户空间中的坐标， 对银行网点进行分类， 获 得多个银 行网点子集； 对于每个银行网点子集， 依据该银行网点子集的银行网点的交易数据， 确定该银行网 点子集的第一银 行网点与第二银 行网点； 对于每个银行网点子集， 依据该银行网点子集的第一银行网点的取款交易数据， 确定 该银行网点子集的取款金额阈值与风险概 率的第一 函数关系； 对于每个银行网点子集， 依据该银行网点子集的第二银行网点的取款交易数据， 确定 该银行网点子集的取款金额阈值与风险概 率的第二 函数关系； 对于每个银行网点子集， 依据 该银行网点子集的取款金额阈值与风险概率的第 一函数 关系， 以及该银行网点子集的取款金额阈值与风险概率的第二函数关系， 对该银行网点子 集的第二银 行网点的取款交易进行风险控制。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于银行的每一个银行网点， 依据该银行网 点在指定时间范围内的交易数据， 确定该银行网点在交易空间中的坐标， 以及在用户空间 中的坐标， 包括： 依据该银行网点在指定时间范围内的交易数据， 将该交易数据包含的每个交易类别的 交易数量作为该银行网点对应该交易类别的交易量； 确定该银行网点在交易空间中每个维 度的坐标值 等于该银行网点对应该维度对应的交易类别的交易 量； 依据该银行网点在指定时间范围内的交易数据， 将该交易数据包含的用户中每个用户 类别对应的用户数量作为该银行网点对应该用户类别的用户数； 确定该银行网点在用户空 间中每个维度的坐标值 等于该银行网点对应该维度对应的用户类别的用户数。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据银行网点在交易空间中的坐标及在用户 空间中的坐标， 对银 行网点进行分类， 获得多个银 行网点子集， 包括： 依据银行网点在交易空间中的坐标， 确定网点的交易距离， 其中， 该交易距离用于将任 何两个银 行网点的距离确定为该两个银 行网点在交易空间中的坐标的距离； 依据网点的交易距离， 对银 行网点进行聚类， 获得多个银 行网点子集； 对于每个银行网点子集， 确定该银行网点子集中各个网点的主要风险类型， 进一步计 算在该银行网点子集中各个主 要风险类型对应的网点数占比； 依据银行网点在用户空间中的坐标， 确定网点的用户距离， 其中， 该用户距离用于将任 何两个银 行网点的距离确定为该两个银 行网点在用户空间中的坐标的距离； 确定每个银行网点子集是否满足如下条件t： 存在主要风险类型， 使得该银行网点子集 中该主要风险类型对应的网点数占比大于占比阈值； 如果存在银行网点子集不满足条件t， 则循环执行如下步骤， 直到所有银行网点子集都 满足条件t： 从所有的银行网点子集中选取出不满足条件t的银行网点子集， 依据网点的用户距离，权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 114998032 A 2对选取出的银行网点子集的所有网点进行聚类， 获得多个新的银 行网点子集； 将该银行网点子集从所有的银 行网点子集中删除； 对于获得的每个新的银行网点子集， 确定该新的银行网点子集中各个主要风险类型对 应的网点数占比。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个银行网点子集， 依据该银行网点子 集的银行网点的交易数据， 确定该 银行网点子集的第一银 行网点与第二银 行网点， 包括： 对于该银行网点子集的每 个银行网点， 获取 该银行网点的各个终端类型的交易数据； 依据该银行网点的各个终端类型的交易数据， 确定该银行网点对应各个终端类型的风 险概率； 依据银行网点对应各个终端类型的风险概率， 确定该银行网点子集的银行网点的偏 序， 其中， 对于该银行网点子集的任何两个银行网点， 如果对于每个终端类型， 该两个银行 网点中的银行网点A对应该终端类型 的风险概率小于等于该两个银行网点中的银行网点B 对应该终端类型的风险概 率， 则在该偏序中银 行网点A优于银 行网点B； 依据该银行网点子集的银行网点的偏序， 确定该银行网点子集的多个参考银行网点， 其中， 对于每个参考银行网点， 在该银行网点子集中不存在除该参考银行网点之外的其他 银行网点， 使得 该其他银行网点优于该参 考银行网点； 依据该银行网点子集的多个参考银行网点， 确定该银行网点子集的第 一银行网点与第 二银行网点。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 依据该银行网点子集的多个参考银行网点， 确定该银行网点子集的第一银 行网点与第二银 行网点， 包括： 对于每个终端类型， 将该银行网点子集的多个参考银行网点对应该终端类型的风险概 率的最大值作为该终端类型对应的概 率阈值； 对于该银行网点子集的每个银行网点， 如果该银行网点对应每个终端类型的风险概率 都小于等于该终端类型对应的概率阈值， 则将该银行网点作为该银行网点子集的第一银行 网点； 对于该银行网点子集的每个银行网点， 如果存在终端类型使得， 该银行网点对应该终 端类型的风险概率大于该终端类型对应的概率阈值， 则将该银行网点作为该银行网点子集 的第二银 行网点。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个银行网点子集， 依据该银行网点子 集的第一银行网点的取款交易数据， 确定该银行网点子集的取款金额阈值与风险概率的第 一函数关系， 包括： 设定多个第一取款金额 值； 对于每个第一取款金额值， 确定当取款金额阈值设置为该第一取款金额值时， 该银行 网点子集的第一银行网点的取款交易数据中涉及风险的取款交易的占比， 将该占比作为该 第一取款金额 值对应的风险概 率； 构建第一取款风险函数， 其中， 该第一取款风险函数的自变量是该多个第一取款金额 值， 该第一取款风险函数对应每个第一取款金额值的函数值等于该第一取款金额值对应的 风险概率； 将该第一取款风险函数连续化， 获得该第一取款风险函数对应的连续函数， 将该第一权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 114998032 A 3