CN108960672B - 限额限次的风控方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种限额限次的风控方法，包括：获取用户的交易数据；将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件；在确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件时，执行所述交易数据的交易操作。本发明还公开了一种限额限次的风控装置及计算机可读存储介质。本发明通过已构建的计算引擎替代原有的SQL统计方式完成限额限次的统计，提高了交易数据处理速度进而提高了数据服务器响应速度的有益效果。
Description
技术领域
本发明涉及程序开发领域，尤其涉及一种限额限次的风控方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
支付业务中，为了降低用户/商户交易风险，对用户/商户的交易进行限额和限次处理已经成为交易风险控制系统中的必经环节，一般会在多维度、多场景的情况下对用户/商户的单笔最小金额、单笔最大金额、当日交易次数、当日交易金额、当月交易次数和当月交易金额等进行限制，以降低用户账号被盗的风险。限额限次还能降低系统的负载，对于大量的并发请求，可以通过限次的方式快速返回，不用做后续处理，能有效降低系统处理无效请求而新增的无效负载。
现有技术通过MySQL数据库，为了满足多维度、多场景的限额限次需求，数据存储方面：由于预先无法预测统计维度和统计场景，那么在存储数据的时候就需要将用户交易信息全量存储，由于将所有用户/商户的交易信息存储在一张表中，当表规模增大到一定数量时，查询效率会下降，所以将用户/商户的交易信息按时间进行分表存储，例如：按月分表。这种情况，势必导致定期需要加新表，需要周期性的提DDL(数据库模式定义语言)变更。不利于系统的维护。
为了实现多维度、多场景的限额限次统计功能：需要拼接SQL(数据库)语句来做统计功能，使用Where子句来过滤各种条件，使用Group By子句来做分组，使用聚合函数(COUNT或SUM)来做统计，这种方案，在大并发请求的情况下，势必导致MySQL服务器的高负载，从而导致响应时间增长，影响用户体验。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种限额限次的风控方法，旨在解决现有技术通过拼接SQL语句统计交易数据时，由于数据大并发造成数据服务器高负载导致响应时间长的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种限额限次的风控方法，包括以下内容：
获取用户的交易数据；
将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件；
在确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件时，执行所述交易数据的交易操作。
优选地，所述将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件的步骤，包括：
将所述交易数据转换为Map形式组织数据；
将所述Map形式组织数据输入所述计算引擎，根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件。
优选地，所述将所述Map形式组织数据输入所述计算引擎，根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件的步骤，包括：
获取所述用户的限额限次配置列表，并将所述计算结果与所述限额限次配置列表的配置数据执行匹配操作；
在确认所述计算结果与所述配置数据匹配时，确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件。
优选地，所述在确认所述计算结果与所述配置数据匹配时，确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件的步骤，包括：
迭代所述限额限次配置列表以提取所述限额限次配置列表中的单条限额限次配置数据，将迭代到的单条限额限次配置数据与所述计算结果匹配；
在所述计算结果符合所述单条限额限次配置数据的数据内容时，确认所述计算结果与所述配置数据匹配。
优选地，所述限额限次的风控方法，还包括：
通过预设的非关系性数据库创建计算引擎，并在所述计算引擎中构建交易数据处理流程及数据配置区域。
优选地，所述创建计算引擎，并在所述计算引擎中构建交易数据处理流程及数据配置区域的步骤之后，还包括：
获取用户的限额限次配置数据；
将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表。
优选地，所述将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表的步骤，包括：
将输入的所述限额限次配置数据进行降维处理，根据处理结果生成所述用户的限额限次配置列表。
优选地，所述将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表的步骤之后，还包括：
监听预设分布式应用程序协调服务，根据监听结果确认所述用户的限额限次配置数据是否更新；
在确认所述用户的限额限次配置数据更新时，执行获取用户的限额限次配置数据的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种限额限次的风控装置，所述限额限次的风控装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述限额限次的风控方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有限额限次的风控应用程序，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时实现如上所述限额限次的风控方法的步骤。
本发明实施例提出的一种限额限次的风控方法，在检测到用户有交易操作时获取用户的交易数据；将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件；在确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件时，执行所述交易数据的交易操作。通过已构建的计算引擎替代原有的SQL统计方式完成限额限次的统计，提高了交易数据处理速度进而提高了数据服务器响应速度的有益效果。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端\装置结构示意图；
图2为本发明限额限次的风控方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明限额限次的风控方法第二实施例的流程示意图；
图4为Limits和Limit的关系表。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：获取用户的交易数据；将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件；在确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件时，执行所述交易数据的交易操作。
由于现有技术在通过拼接SQL语句来做统计功能时，需使用Where子句来过滤各种条件，使用Group By子句来做分组，使用聚合函数(COUNT、SUM)来做统计，应用此种方式在大并发请求的情况下，势必导致MySQL服务器的高负载，从而导致响应时间增长。
本发明提供一种解决方案，通过已构建的计算引擎替代原有的SQL统计方式完成限额限次的统计，提高了交易数据处理速度进而提高了数据服务器响应速度的有益效果。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器，便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及限额限次的风控应用程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的限额限次的风控应用程序，并执行以下操作：
获取用户的交易数据；
将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件；
在确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件时，执行所述交易数据的交易操作。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的限额限次的风控应用程序，还执行以下操作：
将所述交易数据转换为Map形式组织数据；
将所述Map形式组织数据输入所述计算引擎，根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的限额限次的风控应用程序，还执行以下操作：
获取所述用户的限额限次配置列表，并将所述计算结果与所述限额限次配置列表的配置数据执行匹配操作；
在确认所述计算结果与所述配置数据匹配时，确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的限额限次的风控应用程序，还执行以下操作：
迭代所述限额限次配置列表以提取所述限额限次配置列表中的单条限额限次配置数据，将迭代到的单条限额限次配置数据与所述计算结果匹配；
在所述计算结果符合所述单条限额限次配置数据的数据内容时，确认所述计算结果与所述配置数据匹配。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的限额限次的风控应用程序，还执行以下操作：
通过预设的非关系性数据库创建计算引擎，并在所述计算引擎中构建交易数据处理流程及数据配置区域。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的限额限次的风控应用程序，还执行以下操作：
获取用户的限额限次配置数据；
将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的限额限次的风控应用程序，还执行以下操作：
将输入的所述限额限次配置数据进行降维处理，根据处理结果生成所述用户的限额限次配置列表。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的限额限次的风控应用程序，还执行以下操作：
监听预设分布式应用程序协调服务，根据监听结果确认所述用户的限额限次配置数据是否更新；
在确认所述用户的限额限次配置数据更新时，执行获取用户的限额限次配置数据的步骤。
参照图2，图2为本发明限额限次的风控方法第一实施例的流程示意图，所述限额限次的风控方法包括：
步骤S10，获取用户的交易数据；
基于当前用户的交易需求，获取用户的交易数据。所述交易需求代指用户在各种购物平台或者在互联网上有交易业务的操作，定义为所述交易需求，根据用户已经操作的交易需求，获取所述用户的交易数据。所述交易数据包含有订单信息、订单金额、订单环境等基于所述交易数据在交易平台上实现时，各交易平台所获取或者所具备的交易数据的信息。
步骤S20，将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件；
将获取到的交易数据输入预先构建的计算引擎执行计算操作。根据所述计算引擎计算后输出的计算结果确认所述交易数据是否满足预设风控条件，所述预设风控条件为基于单个/多个用户、单个/多个交易平台设定的用户交易限制条件，具体内容可包括限定用户交易数据的单笔交易额度、周期内交易次数、周期内交期总金额等内容，相关的设置内容可在所述计算引擎中的数据配置区域进行配置。在将所述交易数据输入所述计算引擎时，即所述将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件的步骤，包括：
将所述交易数据转换为Map形式组织数据；
将所述Map形式组织数据输入所述计算引擎，根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件。
将获取到的所述用户的交易数据转换成Map的形式，定义为Map形式组织数据，所述转换操作为基于所述计算引擎对应的计算格式。其中，在将所述交易数据转化为所述Map形式组织数据时，主要通过提取所述交易数据中的关键数据以预设的地图格式保存并生成对应的Map形式组织数据。因此，所述Map形式组织数据的数据内容中包含多个数据字段名，具体如下表所示：
| Key | Value |
| userId | U80130908 |
| productId | PR0100870023 |
| txType | 4 |
| txAmount | 5000 |
| txDate | 2017-08-01 13:05:38 |
表1，Map形式组织数据的数据字段列表
如上所述，在所述Map形式组织数据的数据字段列表中，Key为字段名，Value为字段值，在实际应用时，例如用户U80130908的组织形式：Key为userId即用户信息，Value为U80130908。在将交易信息中的所有交易数据转换为此种形式时，最后形成由交易数据键值对组成的Map形式组织数据。基于已转化的所述交易数据的Map形式组织数据，将所述Map形式组织数据输入至预预先创建的计算引擎的数据处理流程进行处理。因此，所述将所述Map形式组织数据输入所述计算引擎，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件的步骤，包括：
获取所述用户的限额限次配置列表，并将所述计算结果与所述限额限次配置列表的配置数据执行匹配操作；
在确认所述计算结果与所述配置数据匹配时，确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件。
根据预先创建的所述计算引擎的计算输入入口，将所述用户的交易数据转换的Map形式组织数据输入所述计算引擎，以使所述计算引擎根据预设的数据处理流程对所述Map形式组织数据进行迭代操作，并输出迭代结果，根据所述迭代结果确认所述Map形式组织数据是否满足所述用户的预设风控条件，其中，在输出所述迭代结果并确认所述迭代结果是否满足所述用户的预设风控条件时，可通过单条结果的输出方式逐条对所述迭代结果进行确认，其中所述地图组织数据的计算结果与所述限额限次配置列表的配置数据进行匹配的步骤可如下所述：
A、从交易数据键值对组成的Map中取出交易类型信息；
B、根据交易类型，从限额限次配置信息Map中取出该交易类型对应的所有限额限次配置列表，记为limits；
C、迭代limits列表，获取一条限额限次配置信息，记为limit。如果集合已经迭代完成，则跳转到步骤J；
D、从limit中获取mainField成员的值，记为mainFieldName，从交易数据Map中获取Key为mainFieldName的值，记为mainFieldValue，如果不存在，则跳转到步骤C；
E、判断步骤D获取到的mainFieldValue是否在limit的mainValues成员所表示的主维度字段值集合中，如果不存在，则跳转到步骤C；
F、从limit中获取statisticsField成员的值，记为statsFieldName，从交易数据Map中获取Key为statsFieldName的值，如果不存在，则跳转到步骤C；
G、从limit中获取scenes成员的值，如步骤2所述，scenes为一个Map，迭代该Map所有的键值对，假设当前键值对为<K,V>，从交易数据Map中取出键为K的值，判断值是否为V，如果不等于，则跳转到步骤C，以上述逻辑依次处理完剩余的键值对；
H、将步骤D-G步骤获取的主维度字段值，统计字段值，以及limit的vid成员聚合成一个数据结构AddVal；
I、将AddVal放入列表，记为：addValList；跳转到步骤C；
J、处理结束。
基于已处理的所述MAP组织形式数据，输出基于所述MAP组织形式数据的处理结果，即AddVal形式的数据表，将输出的AddVal列表，也就是addValList，使用Redis进行限额限次统计处理，处理流程如下：
A、迭代addValList，从列表中获取一个AddVal元素，记为curAddVal；如果列表迭代完成，则跳转到步骤F；
B、以curAddVal中的vid、主维度值，串接为一个字符串，记为keyPrefix，格式为：C:vid:主维度值，例如：vid为10027，限额限次的主维度值为：U80130908，则keyPrefix的值为：C:10027:U80130908；
C、以步骤B中获取到的keyPrefix值作为前缀，得出当日限额、当日限次、当月限额、当月限次的Key值，其表现形式可通过表格呈现，其表格的相关内容如下所述：
| 统计项 | Key值 | 举例 |
| 当日限额 | [keyPrefix]:A:[Time] | C:10027:U80130908:A:20170801 |
| 当日限次 | [keyPrefix]:C:[Time] | C:10027:U80130908:C:20170801 |
| 当月限额 | [keyPrefix]:A:[Time] | C:10027:U80130908:A:201708 |
| 当月限次 | [keyPrefix]:C:[Time] | C:10027:U80130908:C:201708 |
表2，基于用户的限额限次配置表
D、对步骤C中列出的每个统计项，使用String类型的数据结构进行统计：对于限额统计，使用INCRBY Key Increment进行原子累加，Key为限额统计项对应的Key值，Increment为当前交易金额，实现历史交易金额的累加值和当前交易金额的累加；对于限次统计，使用INCR Key实现原子累加，Key为限次统计项对应的Key，累加后，Value为历史交易次数的累加值和当前交易次数(也就是1)之和；
E、跳转到步骤A，迭代集合的下一个元素；
F、处理结束；
如上所述，在处理结果后，输出处理结果，在确认输出的计算结果与所述配置数据匹配时，确认所述用户的当前交易数据满足所述用户的预设风控条件。
进一步的，根据匹配结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件时，即所述在确认所述计算结果与所述配置数据匹配时，确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件的步骤，包括：
迭代所述限额限次配置列表以提取所述限额限次配置列表中的单条限额限次配置数据，将迭代到的单条限额限次配置数据与所述计算结果匹配；
在所述计算结果符合所述单条限额限次配置数据的数据内容时，确认所述计算结果与所述配置数据匹配。
将获取到的所述用户的限额限次配置列表中的配置数据进行迭代操作提取单条的配置数据与所述计算结果进行一一匹配，确认所述计算结果的数据内容是否符合所述单条限额限次配置数据的配置内容即将输出的AddVal列表，也就是addValList，使用HBase进行限额限次统计处理，处理流程如下：
A、迭代addValList，从列表中获取一个AddVal元素，记为curAddVal；如果列表迭代完成，则跳转到步骤G；
B、以curAddVal中的vid作为表名，在risk_stats命名空间下，建立HBase表，例如：vid为10027，则HBase表名为：risk_stats:10027；
C、获取curAddVal中的主维度值，拼接RowKey，格式为：C|主维度值，例如：主维度值为U80130908，则RowKey为：C|U80130908；
D、以步骤C中得出的RowKey，分别将当日限额、当日限次、当月限额、当月限次的统计值存储到不同的列簇中，列簇和列名的命名约定如下：
| 统计项 | 列簇名 | 列名 | 列全限定名 | Qualifier举例 |
| 当日限额 | A|D | [Time] | A|D:[Time] | A|D:20170801 |
| 当日限次 | C|D | [Time] | C|D:[Time] | C|D:20170801 |
| 当月限额 | A|M | [Time] | A|M:[Time] | A|M:201708 |
| 当月限次 | C|M | [Time] | C|M:[Time] | C|M:201708 |
表3，基于Map形式组织数据的迭代结果统计展示表
E、使用步骤C中得到的RowKey,对步骤D中列出的每个统计项，进行限额限次统计：对于限额统计，Column全限定名为对应的限额项的全限定名，Value为历史交易金额的累加值和当前交易金额之和；对于限次统计，Column全限定名为对应的限次项的全限定名，Value为历史交易次数的累加值和当前交易次数(也就是1)之和；
F、跳转到步骤A，迭代集合的下一个元素；
G、处理结束；
如上所述，根据统计结果确认基于所述交易数据转化的Map形式组织数据是否满足已配置的预设风控条件中的限额限次要求。
步骤S30，在确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件时，执行所述交易数据的交易操作。
在根据统计到的所述交易数据转换的Map形式组织数据与对应的预设风控条件的统计结果确认所述交易数据是否满足所述预设风控条件，在确认所述交易数据满足所述预设风控条件时，基于交易数据的交易内容，执行所述交易数据的交易操作。
在本实施例中，通过已构建的计算引擎替代原有的SQL统计方式完成限额限次的统计，提高了交易数据处理速度进而提高了数据服务器响应速度的有益效果。
进一步的，参照图3，图3为本发明限额限次的风控方法的第二实施例流程示意图，基于图2所示的第一实施例，所述限额限次的风控方法，还包括：
步骤S40，通过预设的非关系性数据库创建计算引擎，并在所述计算引擎中构建交易数据处理流程及数据配置区域；
步骤S50，获取用户的限额限次配置数据；
步骤S60，将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表。
本实施例中，通过Redis cluster及HBASE两种nosql构建所述计算引擎，并基于所述计算引擎构建对应的数据处理流程及数据配置区域。其中，在实现所述计算引擎的数据处理流程时，可包括以下内容：
1、数据处理逻辑，其数据处理逻辑包含采集到的交易数据进行转换，转换为适合构建的所述计算引擎所能处理的数据格式，即Map形式组织数据；
2、构建地图形式的数据库表，其数据库表作为存储地图形式组织数据的单层数据表，其数据表的结构内容与Map形式组织数据的数据结构相关，用以存储分解后的所述Map形式组织数据；将限额限次配置信息以Map形式组织，Key为交易类型，Value为Limits数据类型，Limits数据类型其实为Limit数据类型的列表，Limit数据类型用来表示一条限额限次配置信息，核心成员包括：vid表示数据配置区域中经过降维处理的用于标识配置字段的组合的ID，mainField表示主维度字段，mainValues表示主维度字段值，scenes表示场景配置信息，statisticsField表示统计字段。其中scenes表示的场景配置信息也是以Map形式组织：Key为场景字段名称，Value为场景字段的值。例如：场景配置为ProductId为PR0100870023，则Key为productId，Value为PR0100870023。其Limits和Limit的关系可查看图4。
3、创建解析Map形式组织数据的解析逻辑，其解析方式为本步骤的处理逻辑，主要用于解析已转换的Map形式组织数据，并将解析后的所述Map形式组织数据已预设形式的数据表输出，其输出的数据表定义为addval表；
4、构建迭代输出的addval表的迭代流程；
5、执行限额限次统计处理的处理逻辑，并输出处理结果。
如上所述，为达到和传统SQL统计方式一样的灵活性，基于交易数据的处理路程，需要能够配置的字段类型有：主维度字段，对应SQL语句的Group By字段；统计字段，对应SQL语句的聚合函数的字段名称；场景配置：对应SQL语句的Where子句的条件字段和条件值，其中，在实际应用时，若SQL语句为[SELECT SUM/COUNT(column_name)FROM table_nameWHERE solumn_name＝value GROUP BY column_name]，其column_name定义为统计字段；solumn_name＝value定义为场景配置的字段名和字段值；BY column_name定义为主维度字段。
另外，在配置所述用户的限额限次配置列表，即所述将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表的步骤，包括：
将输入的所述限额限次配置数据进行降维处理，根据处理结果生成所述用户的限额限次配置列表。
为了能够灵活配置，需要支持多个维度、多个场景的灵活组合，以满足业务要求，例如：某个限额限次配置表示成如下表格：
| MainField | MainValues | Scenes | StatisticsField |
| userId | U80130908 | txType＝1；productId＝PR0100870023 | txAmount |
表4，限额限次配置列表
如上表所述的内容，其中MainField表示主维度字段名称，MainValues表示主维度字段值，可以为多个，Scenes表示场景配置，StatisticsField表示统计字段名称。在这种情况下，若使用NoSQL做统计，为了唯一标识一个限额限次的统计项，Key的组成需要由当前配置的所有维度字段名和字段值、场景字段名和字段值组成，例如，上面表格所示配置对应的Key可能为：productId_PR0100870023_txType_1_txAmount_userId_U80130908，为了缩短Key的长度，进一步提高存储效率，对配置的维度和场景进行降维处理，使用一个唯一的ID来表示主维度字段、场景配置、统计字段的组合，称之为VID。例如，在使用10027来唯一标识上述表格所示配置字段的组合时，其实现方式可如下表所示：
| VID | MainField | MainValues | Scenes | StatisticsField |
| 10027 | userId | U80130908 | productId＝PR0100870023 | txAmount |
表5，基于限额限次的配置数据表的数据配置字段信息表
进一步的，为考虑到用户限额限次数据的更新情况，即所述将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表的步骤之后，还包括：
监听预设分布式应用程序协调服务，根据监听结果确认所述用户的限额限次配置数据是否更新；
在确认所述用户的限额限次配置数据更新时，执行获取用户的限额限次配置数据的步骤。
为了即时应用新增的用户的限额限次配置数据，可使用预设的分布式应用程序协调服务进行限额限次配置数据的监听，以根据监听结果来做配置变更通知，所述预设分布式应用程序协调服务定义为Zookeeper，所述预设分布式应用程序协调服务在实际应用中，通过所述计算引擎中的监控区域监听预设分布式应用程序协调服务下的Path，所述监控区域可处于所述计算引擎中的数据处理流程。在监听过程中，若发现所述预设分布式应用程序协调服务下的Path结点有变更，则根据变更结点事件，动态获取新增、修改的限额限次配置数据，并重新执行获取用户的限额限次配置数据的步骤。
本实施例中，通过Redis cluster及HBASE两种nosql构建所述计算引擎替代原有的SQL统计方式完成限额限次的统计，提高了交易数据处理速度进而提高了数据服务器响应速度的有益效果。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有限额限次的风控应用程序，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时实现如下操作：
获取用户的交易数据；
将所述交易数据输入至预设的计算引擎计算，并根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件；
在确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件时，执行所述交易数据的交易操作。
进一步地，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时还实现如下操作：
将所述交易数据转换为Map形式组织数据；
将所述Map形式组织数据输入所述计算引擎，根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件。
进一步地，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取所述用户的限额限次配置列表，并将所述计算结果与所述限额限次配置列表的配置数据执行匹配操作；
在确认所述计算结果与所述配置数据匹配时，确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件。
进一步地，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时还实现如下操作：
迭代所述限额限次配置列表以提取所述限额限次配置列表中的单条限额限次配置数据，将迭代到的单条限额限次配置数据与所述计算结果匹配；
在所述计算结果符合所述单条限额限次配置数据的数据内容时，确认所述计算结果与所述配置数据匹配。
进一步地，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时还实现如下操作：
通过预设的非关系性数据库创建计算引擎，并在所述计算引擎中构建交易数据处理流程及数据配置区域。
进一步地，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取用户的限额限次配置数据；
将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表。
进一步地，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时还实现如下操作：
将输入的所述限额限次配置数据进行降维处理，根据处理结果生成所述用户的限额限次配置列表。
进一步地，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时还实现如下操作：
监听预设分布式应用程序协调服务，根据监听结果确认所述用户的限额限次配置数据是否更新；
在确认所述用户的限额限次配置数据更新时，执行获取用户的限额限次配置数据的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (5)
1.一种限额限次的风控方法，其特征在于，所述限额限次的风控方法包括以下步骤：
获取用户的交易数据，所述交易数据为基于所述交易数据在交易平台上实现时，各交易平台所获取或具备的教交易数据信息，所述交易数据包括订单信息、订单金额及订单环境；
将所述交易数据转换为Map形式组织数据，将所述Map形式组织数据输入至预设的计算引擎，根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件；
在所述计算结果符合单条限额限次配置数据的数据内容时，确认所述计算结果与所述配置数据匹配；
执行所述交易数据的交易操作；
所述将所述Map形式组织数据输入至预设的计算引擎，根据计算结果确认所述交易数据是否满足所述用户的预设风控条件的步骤，包括：
获取所述用户的限额限次配置列表，并将所述计算结果与所述限额限次配置列表的配置数据执行匹配操作；
在确认所述计算结果与所述配置数据匹配时，确认所述交易数据满足所述用户的预设风控条件，其中，迭代所述限额限次配置列表以提取所述限额限次配置列表中的单条限额限次配置数据，将迭代到的单条限额限次配置数据与所述计算结果匹配，在所述计算结果符合所述单条限额限次配置数据的数据内容时，确认所述计算结果与所述配置数据匹配；
其中，所述限额限次的风控方法还包括：
通过预设的非关系性数据库创建计算引擎，并在所述计算引擎中构建交易数据处理流程及数据配置区域；
获取用户的限额限次配置数据；
将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表。
2.如权利要求1所述限额限次的风控方法，其特征在于，所述将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表的步骤，包括：
将输入的所述限额限次配置数据进行降维处理，根据处理结果生成所述用户的限额限次配置列表。
3.如权利要求1所述限额限次的风控方法，其特征在于，所述将所述限额限次配置数据输入所述计算引擎的数据配置区域，通过所述数据配置区域生成所述用户的限额限次配置列表的步骤之后，还包括：
监听预设分布式应用程序协调服务，根据监听结果确认所述用户的限额限次配置数据是否更新；
在确认所述用户的限额限次配置数据更新时，执行获取用户的限额限次配置数据的步骤。
4.一种限额限次的风控装置，其特征在于，所述限额限次的风控装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述限额限次的风控方法的步骤。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有限额限次的风控应用程序，所述限额限次的风控应用程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述限额限次的风控方法的步骤。
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