信用卡套现是一种威胁正常金融秩序的风险行为。有效识别具有套现风险的商户及其风险交易,对信用卡风控具有重要意义。传统的信用卡风险识别方法需要先积累大量的标注数据,对持卡人拥有充分的先验信息。而信用卡标注数据的稀缺大大限制了传统方法的应用。本文充分挖掘海量交易流水数据,提出基于无监督学习的套现交易及风险商户识别方法。一方面,该方法无需关于信用卡的标注数据或先验信息,能够以数据驱动的方式过滤行为异常的套现交易及风险商户,具有更广泛的应用前景。另一方面,该方法综合商户的交易金额属性,及商户与消费者之间的关联关系,构建出一系列可解释性强的套现风险指标,为风控管理提供直观的指导参考。基于某第三方支付平台实际数据的实证分析表明,本文方法能够有效区分具有不同行为表现、不同风险等级的商户群体,为实际的套现交易识别提供可靠的决策支持。