银行通过以下技术手段和监控机制来识别信用卡套现行为：
数据筛选与异常检测
利用数据分析与建模技术筛选信用卡数据，构建模型和算法追踪资金流动路径，识别异常数据点。
分析交易频率、金额大小、地理位置、商户类别等，偏离常规消费模式的行为会被视为套现嫌疑。
交易行为分析
频繁使用固定商户交易，尤其是高额且频繁的刷卡操作。
多笔整数大额交易，消费金额过于规律。
交易金额与商户类型不符，如在小规模商家频繁出现大额交易。
异地异常时间交易，如短时间内在不同城市间发生多笔交易。
非正常时段集中交易，如深夜或凌晨的大额交易。
还款习惯
刚还款即大额消费，短时间内全额偿还后立刻进行大额消费。
频繁最低还款加异常交易。
监控系统的应用
银行用大数据模型分析交易，比如会去分析你的刷卡频率、金额、商户类型等，只要不正常，系统就会预警。
将刷卡时间与店铺营业时间对比，时间不符可能被视为套现。
利用信用卡定位功能，根据商铺位置定位持卡人位置，短时间内多地刷卡记录可能表明套现。
风险监测
银行借助先进数据分析和模式识别来筛选信用卡数据，构建多种计算模式，精确识别现金流出轨道。
分析大量交易数据以找出异常，从交易金额、地点、频率和商户类型等多方面与正常消费模式对比。
交易行为监测
不断在同一商户集中使用，尤其是固定的POS机上频繁刷卡。
经常大额消费，每个月经常都是一两笔就把卡里额度消费完，没有其他小额消费。
其他辅助手段
使用不合规的刷卡机，比如前一分钟在本地刷卡消费一笔金额，后一分钟就在相隔千里的广州刷卡消费另一笔金额。
刷卡行为有问题，比如从来不在中午12点到2点刷卡，忽然在这个时间段刷卡了。
银行在检测到上述行为模式时，可能会采取电话核实、人工审查等措施，甚至对信用卡进行降额或封停。
