1.一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于，包括：

银行卡基本数据读取模块，用于由银行卡读卡器对持卡人的指定银行卡进行基本数据读取；

银行卡交易数据读取模块，用于由银行卡读卡器对持卡人的指定银行卡进行交易数据读取；

指定银行卡效用审核模块，用于由银行卡读卡器自带的摄像头对持卡人进行人脸图像采集，并基于持卡人对应的人脸图像和指定银行卡的基本数据进行指定银行卡效用审核；

管理数据库，用于存储指定银行卡对应的单日允许累计交易金额、单日允许小额交易记录数量、大额交易阈值和小额交易阈值，存储各种金额风险等级对应的金融风险系数范围，并存储各种金融风险等级对应的银行卡使用状态处理方式；

指定银行卡金融风险评估模块，用于基于指定银行卡对应的交易数据进行指定银行卡的金融风险系数评估；

指定银行卡使用状态智能处理终端，用于基于指定银行卡对应的效用审核结果和金融风险系数对指定银行卡的使用状态进行针对性处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述基本数据包括卡片自属数据和卡片开户数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述卡片自属数据包括卡号和有效期限，卡片开户数据包括开户人身份证有效期限和开户时间点。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述交易数据为交易记录。

5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述基于持卡人对应的人脸图像和指定银行卡的基本数据进行指定银行卡效用审核对应的具体操作步骤如下：步骤1：从指定银行卡对应的卡片自属数据中提取卡号，并链接到银行开户系统，以此将提取的卡号在银行开户系统中进行查询，得到指定银行卡对应开户人的人脸图像；

步骤2：将持卡人对应的人脸图像与指定银行卡对应开户人的人脸图像进行匹配，若匹配不一致，则指定银行卡对应的效用审核结果为身份验证失败，反之则执行步骤3；

步骤3：从指定银行卡对应的卡片自属数据中提取有效期限，并从有效期限中提取到期日，进而将其与当前日期进行对比，若指定银行卡的到期日在当前日期之前，则指定银行卡对应的效用审核结果为使用状态失效，反之则执行步骤4：步骤4：从指定银行卡对应的卡片开户数据中提取开户人身份证有效期限，并从中提取截止日期，进而将其与当前日期进行对比，若开户人身份证截止日期在当前日期之前，则指定银行卡对应的效用审核结果为使用状态受限制。

6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述基于指定银行卡对应的交易数据进行指定银行卡的金融风险评估具体包括以下步骤：S‑1：统计交易记录总数量，并从指定银行卡对应的各条交易记录中提取交易时间点和交易金额；

S‑2：将各条交易记录对应的交易时间点进行对比分析，从中提取属于同一交易日对应的交易记录，以此构建各交易日对应的交易记录集合；

S‑3：将各交易日对应的交易记录集合中各条交易记录的交易金额进行汇总，得到各交易日对应的累计交易金额，并将其与管理数据库中单日允许累计交易金额进行对比，若某交易日对应的累计交易金额大于或等于单日允许累计交易金额，则将该交易日记为重点交易日，此时统计重点交易日的数量，并从各交易日对应的累计交易金额中提取最大累计交易金额，将其作为累计交易金额峰值；

S‑4：基于重点交易日的数量和累计交易金额峰值计算指定银行卡对应的累计交易金额风险系数σ，其计算公式为Q累表示为累计交易金额峰值，Q累允表示为指定银行卡对应的单日允许累计交易金额，k表示为重点交易日的数量，K表示为交易日总数量，e表示为自然常数；

S‑5：提取各条交易记录对应的交易金额，进而从中筛选出大额交易记录和小额交易记录；

S‑6：统计大额交易记录数量，并将各条大额交易记录按照交易时间点的先后顺序依次标记为1，2，...，i，...，n；

S‑7：将大额交易记录数量与交易记录总数量进行对比，计算指定银行卡对应的大额交易覆盖率LA，其计算公式为n表示为大额交易记录数量，z表示为交易记录总数量；

S‑8：从大额交易记录中提取首条大额交易记录和末条大额交易记录，进而将首条大额交易记录和末条大额交易记录对应的交易时间点进行对比，以此得到大额交易总周期时长，记为TL；

S‑9：将大额交易总周期时长和大额交易记录数量导入大额交易频率计算公式得到指定银行卡对应的大额交易频率TF；

S‑10：将各条大额交易记录对应的交易金额与管理数据库中指定银行卡对应的大额交易阈值进行对比，以此计算指定银行卡对应的交易金额大额率L R ，其计算公式S‑13：分别统计各交易日对应的小额交易记录集合内存在的小额交易记录数量，并从中提取最多小额交易记录数量，将其与管理数据库中指定银行卡对应的单日允许小额交易记录数量进行对比，通过小额交易风险系数计算公式得到指定银行卡对应的小额交易风险系数。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的银行卡读卡器读取数据采集管理系统，其特征在于：所述基于指定银行卡对应的交易数据进行金融风险评估还包括：S‑14：从指定银行卡对应基本数据的卡片开户数据中提取开户时间点，并基于各条交易记录对应的交易时间点，从中选取最早交易时间点；

S‑15：将最早交易时间点与开户时间点进行对比，得到指定银行卡对应的开户首次交易间隔时长，并据此分析指定银行卡对应的首次使用空置率λ，其分析公式为t表示为指定银行卡对应的开户首次交易间隔时长，t0表示为规定的处于休眠状态下最小交易间隔时长；

S‑16：基于指定银行卡对应的累计交易金额风险系数、大额交易风险系数、小额交易风险系数和首次使用空置率评估指定银行卡对应的金融风险系数，其评估公式为特征在于：所述各种金融风险等级对应的使用状态处理方式具体包括冻结、止付、禁止非柜面业务和风控。