CN110443624A - 基于区块链的收单商户审查方法及节点装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种基于区块链的收单商户审查方法及节点装置，首先通过将收单商户审查与区块链相结合，利用了区块链的去中心化、信息不可篡改性、透明性等特点，通过优化区块链的智能合约，将套现风险模型写入到智能合约中，当执行智能合约时调用该套现风险模型，进而生成套现概率，从而可以根据套现概率确定是否对收单商户进行审查，进而实现对收单商户的有效审查，为收单机构工作人员提供快速建档和商户身份审查的工具，加快商户入网环节的效率和身份审查的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及GMS短信防窃取领域，更具体的，涉及一种基于区块链的收单商户审查方法及节点装置。
背景技术
银行卡收单是指具备收单资质的收单机构向商户提供受理银行卡，并完成资金结算服务，以及由此引起的特约商户拓展、受理终端安装维护管理、交易监控、风险管理、交易差错处理及其他增值服务等相关业务。
在银行卡收单市场蓬勃发展的同时，也出现各种乱象。包括未落实商户实名制落实、商户资质审核不严格、虚假商户套码以换取更低的费率、资金二次清算行为、套现、套取优惠活动资金等等。治理收单市场乱象的关键是做好商户入网审查和商户日常监控环节，目前存在技术难点有：在商户入网审查环节，需要收单机构审查的商户信息，除商户自身提供的资料外、还需要获取自银联、支付清算协会、公安部、司法部门和人行征信等系统提供的相关信息做为参考。因此，存在多个区域中心节点，交互报文不统一，流程繁琐，数据不同步，开发成本高等问题。在商户监控环节，商户可能和多家收单机构合作，由于商业竞争关系，收单机构之间的数据需要保密，无法做到共享，因此，无法全面监控商户的业务是否合规开展。
发明内容
为了解决上述问题的至少一个，本申请提供一种基于区块链的收单商户审查方法，包括：
将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的所述交互明细信息，生成所述收单商户的套现概率，以根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
接收所述收单商户的套现概率。
在某些实施例中，所述将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上，包括：
将所述交互明细信息按照设定格式整理；
将整理后的所述交互明细信息发送到区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
本申请还提供一种基于区块链的收单商户审查方法，包括：
通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；所述交互明细信息是收单节点装置将与收单商户的交互明细信息发送至区块链上得到的；
根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查。
在某些实施例中，还包括：
对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
在某些实施例中，还包括：
建立所述套现风险确定模型；
将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码。
在某些实施例中，所述套现风险确定模型为深度学习模型，在将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码之前，所述方法还包括：
通过历史交互明细信息训练所述套现风险确定模型。
在某些实施例中，还包括：
根据收单商户的商户档案、风险商户信息、企业信息和法人信息制定所述智能合约。
在某些实施例中，还包括：
执行共识操作对所述套现概率进行共识；
将已达成共识的所述套现概率记录在区块链的各节点装置上。
在某些实施例中，所述根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查，包括：
若所述套现概率超过设定阈值，则输出对所述收单商户进行审查的结果，以对所述收单商户进行审查。
本申请还提供一种基于区块链的收单商户审查方法，包括：
多个收单节点装置各自将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上；
监管节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；
监管节点装置根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
若确定对所述收单商户进行审查，则监管节点装置告知审查节点装置对所述收单商户进行审查。
本申请还提供收单节点装置，包括：
交互明细信息发送模块，将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的所述交互明细信息，生成所述收单商户的套现概率，以根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
套现概率接收模块，接收所述收单商户的套现概率。
在某些实施例中，所述交互明细信息发送模块包括：
整理单元，将所述交互明细信息按照设定格式整理；
发送单元，将整理后的所述交互明细信息发送到区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
本申请还提供监管节点装置，包括：
记录模块，通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；所述交互明细信息是收单节点装置将与收单商户的交互明细信息发送至区块链上得到的；
审查确定模块，根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查。
在某些实施例中，还包括：
第一共识模块，对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
在某些实施例中，还包括：
模型建立模块，建立所述套现风险确定模型；
模型植入模块，将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码。
在某些实施例中，所述套现风险确定模型为深度学习模型，在将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码之前，所述方法还包括：
模型训练模块，通过历史交互明细信息训练所述套现风险确定模型。
在某些实施例中，还包括：
智能合约制定模块，根据收单商户的商户档案、风险商户信息、企业信息和法人信息制定所述智能合约。
在某些实施例中，还包括：
第二共识模块，执行共识操作对所述套现概率进行共识；
套现概率记录模块，将已达成共识的所述套现概率记录在区块链的各节点装置上。
在某些实施例中，若所述套现概率超过设定阈值，所述审查确定模块输出对所述收单商户进行审查的结果，以对所述收单商户进行审查。
本申请还提供一种基于区块链的收单商户审查系统，包括：多个收单节点装置、监管节点装置以及审查节点装置；
所述多个收单节点装置各自将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上；
所述监管节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；并根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
若确定对所述收单商户进行审查，则所述监管节点装置告知审查节点装置对所述收单商户进行审查。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明具有如下有益效果：
本申请提供一种基于区块链的收单商户审查方法及节点装置，首先通过将收单商户审查与区块链相结合，利用了区块链的去中心化、信息不可篡改性、透明性等特点，通过优化区块链的智能合约，将套现风险模型写入到智能合约中，当执行智能合约时调用该套现风险模型，进而生成套现概率，从而可以根据套现概率确定是否对收单商户进行审查，进而实现对收单商户的有效审查，为收单机构工作人员提供快速建档和商户身份审查的工具，加快商户入网环节的效率和身份审查的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本申请实施例中的区块链系统结构示意图。
图2示出了本申请实施例中的收单节点装置实施的一种基于区块链的收单商户审查方法的流程示意图。
图3示出了本申请实施例中的监管节点装置实施的一种基于区块链的收单商户审查方法的流程示意图。
图4示出了本申请实施例中收单节点装置结构示意图。
图5示出了本申请实施例中监管节点装置结构示意图。
图6示出适于用来实现本申请实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示出了适用于本申请的区块链结构示意图。该区块链网络中包括：收单节点装置、监管节点装置。
进一步的，在图1示出的实施例中，还可以包括第三方商户信息提供节点装置、权限管理节点装置、商户审查装置。
收单节点装置可包括银行、支付机构等具备收单资质的机构对应的节点装置，具有写入商户档案信息以及商户日常交易明细的权限用于上传商户的相关信息，例如交互明细信息。
监管节点装置可以包括人民银行，银联、支付清算协会等具备监管职能的机构对应的节点装置，其权限为获取交易明细及商户档案、风险商户信息、企业信息和法人信息，制定和执行区块链智能合约以及套现风险确定模型。
第三方商户信息提供节点装置主要提供商户的其他信息，例如商户信息(含商户风险等级、法人、地址等)、企业信息、法人信息，黑名单信息、失信名单等信息。
权限管理节点装置用于分配其他节点装置的权限，在某些实施例中，权限管理节点装置通过权限控制矩阵保证其他节点装置的授权分配。
图2示出了由收单节点装置的基于区块链的收单商户审查方法，具体包括：
S11：将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的所述交互明细信息，生成所述收单商户的套现概率，以根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
S12：接收所述收单商户的套现概率。
本申请提供的由收单节点装置实施的一种基于区块链的收单商户审查方法，首先通过将收单商户审查与区块链相结合，利用了区块链的去中心化、信息不可篡改性、透明性等特点，通过优化区块链的智能合约，将套现风险模型写入到智能合约中，当执行智能合约时调用该套现风险模型，进而生成套现概率，从而可以根据套现概率确定是否对收单商户进行审查，进而实现对收单商户的有效审查，为收单机构工作人员提供快速建档和商户身份审查的工具，加快商户入网环节的效率和身份审查的准确性。
在一些实施例中，收单节点装置进一步对交互明细信息按照设定格式进行整理，设定格式可以是智能合约所要求的格式。
该实施例中，上述步骤S11具体包括：
S111：将所述交互明细信息按照设定格式整理；
S112：将整理后的所述交互明细信息发送到区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
收单节点装置接收到收单商户的套现概率后记录在自身节点上，方便后续随时调取。
在一些实施例中，在实际使用时，由于商户可能与多个收单机构保持合作关系，因此收单节点装置包括多个，每个收单节点装置均将自己的交互明细数据上传到区块链上，而套现概率是根据整个记录在区块链节点装置上的所述交互明细信息生成(记录在区块链上的交互明细信息是由所有收单节点装置上传的交互明细信息的总和)生成。
图3示出了由监管节点装置实施的一种基于区块链的收单商户审查方法的流程示意图。如图3所示，包括：
S21：通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；所述交互明细信息是收单节点装置将与收单商户的交互明细信息发送至区块链上得到的；
S22：根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查。
可以理解，本申请首先通过将收单商户审查与区块链相结合，利用了区块链的去中心化、信息不可篡改性、透明性等特点，通过优化区块链的智能合约，将套现风险模型写入到智能合约中，当执行智能合约时调用该套现风险模型，进而生成套现概率，从而可以根据套现概率确定是否对收单商户进行审查，进而实现对收单商户的有效审查，为收单机构工作人员提供快速建档和商户身份审查的工具，加快商户入网环节的效率和身份审查的准确性。
在一些实施例中，为了保证交互明细信息的准确性，上述方法还包括：
S201：对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
套现风险确定模型可以是在线建立，也可以是离线建立，本申请不限于此，下面示出一种在线建立的具体步骤，即本申请的方法还包括：
S202：建立所述套现风险确定模型；
S203：将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码。
套现风险确定模型是通过代码植入到智能合约中的，当智能合约被执行时，自动将交互明细数据输入到套现风险确定模型中。
套现风险确定模型可以包括交互明细数据中的至少部分数据与套现概率的对应关系，对应关系可以是多维度的，例如交互明细中的每一条数据的对象、对象的行业、对象的资金信息、交互的具体数值信息等，均可以作为套现概率的决定条件。
在一些实施例中，套现风险确定模型是深度学习模型，例如PNN神经网络模型等，本申请不做限制。
深度学习模型是自学习的模型，因此，在将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码之前，上述方法还包括
通过历史交互明细信息训练所述套现风险确定模型。
举例说明，在训练时，首先对历史交互明细信息进行分类，划分出多个维度信息，例如数值信息、商户信息、对象信息、行业信息等，然后对这些信息进行格式归类，例如将数字格式的信息归类为数值信息，然后给出一个人工标定的套现概率，该套现概率是根据历史经验计算得出，将历史交互明细信息和标定的套现概率均输入到深度学习模型中进行训练。
将训练完成的深度学习模型植入到智能合约中，智能合约在执行时需要输入交互明细数据，因此植入套现风险确定模型在执行智能合约后产生套现概率结果。
在一些实施例中，在实际使用时，由于商户可能与多个收单机构保持合作关系，因此收单节点装置包括多个，每个收单节点装置均将自己的交互明细数据上传到区块链上，而套现概率是根据整个记录在区块链节点装置上的所述交互明细信息生成(记录在区块链上的交互明细信息是由所有收单节点装置上传的交互明细信息的总和)生成。
智能合约是由监管节点装置制定，在某些实施例中，上述方法还包括：
根据收单商户的商户档案、风险商户信息、企业信息和法人信息制定所述智能合约。
在该实施例中，收单商户的商户档案、风险商户信息、企业信息和法人信息是由第三方商户信息提供节点装置上传的数据。
当执行智能合约之后，需要对获得的结果进行共识，即上述方法还包括：
S23：执行共识操作对所述套现概率进行共识；
S24：将已达成共识的所述套现概率记录在区块链的各节点装置上。
本申请中，共识操作可以是工作量证明(POS：Proof of work)，股权证明(POS：Proof of stake)，多数签名中的一种或者是多种方式的结合。
在某些实施例中，可以设置为当套现概率超过设定阈值时则输出需要审查的结果，例如设定阈值为70％。
或者可以设置多个设定阈值，根据套现概率所处的区间进行分级审查，本申请不做限制。
审查节点装置根据该审查的结构进行审查，本申请对具体审查行为不做限制，例如可以是人工调查、设备通过历史数据调查等。
可以理解，在整个区块链系统中，多个节点装置相互交互的方法包括：
S31：多个收单节点装置各自将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上；
S32：监管节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；
S33：监管节点装置根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
S34：若确定对所述收单商户进行审查，则监管节点装置告知审查节点装置对所述收单商户进行审查。
本申请提供的一种基于区块链的收单商户审查方法，首先通过将收单商户审查与区块链相结合，利用了区块链的去中心化、信息不可篡改性、透明性等特点，通过优化区块链的智能合约，将套现风险模型写入到智能合约中，当执行智能合约时调用该套现风险模型，进而生成套现概率，从而可以根据套现概率确定是否对收单商户进行审查，进而实现对收单商户的有效审查，为收单机构工作人员提供快速建档和商户身份审查的工具，加快商户入网环节的效率和身份审查的准确性。
下面对上述节点装置的结构进行说明。
图4示出了本申请收单节点装置的结构示意图，包括：
交互明细信息发送模块11，将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的所述交互明细信息，生成所述收单商户的套现概率，以根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
套现概率接收模块12，接收所述收单商户的套现概率。
基于相同的发明构思，一实施例中，所述交互明细信息发送模块包括：
整理单元，将所述交互明细信息按照设定格式整理；
发送单元，将整理后的所述交互明细信息发送到区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
图5示出了监管节点装置的结构示意图，如图5所示，其具体包括：
记录模块21，通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；所述交互明细信息是收单节点装置将与收单商户的交互明细信息发送至区块链上得到的；
审查确定模块22，根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查。
基于相同的发明构思，一实施例中，监管节点装置还包括：
第一共识模块，对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
基于相同的发明构思，一实施例中，监管节点装置还包括：
模型建立模块，建立所述套现风险确定模型；
模型植入模块，将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码。
基于相同的发明构思，一实施例中，所述套现风险确定模型为深度学习模型，在将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码之前，所述监管节点装置还包括：
模型训练模块，通过历史交互明细信息训练所述套现风险确定模型。
基于相同的发明构思，一实施例中，还包括：
智能合约制定模块，根据收单商户的商户档案、风险商户信息、企业信息和法人信息制定所述智能合约。
基于相同的发明构思，一实施例中，包括：
第二共识模块，执行共识操作对所述套现概率进行共识；
套现概率记录模块，将已达成共识的所述套现概率记录在区块链的各节点装置上。
基于相同的发明构思，一实施例中，若所述套现概率超过设定阈值，所述审查确定模块输出对所述收单商户进行审查的结果，以对所述收单商户进行审查。
下面示出区块链系统的具体结构示意图，如图1所示，包括：多个收单节点装置、监管节点装置以及审查节点装置；所述多个收单节点装置各自将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上；所述监管节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；并根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；若确定对所述收单商户进行审查，则所述监管节点装置告知审查节点装置对所述收单商户进行审查。
可以理解，本申请提供的节点装置，首先通过将收单商户审查与区块链相结合，利用了区块链的去中心化、信息不可篡改性、透明性等特点，通过优化区块链的智能合约，将套现风险模型写入到智能合约中，当执行智能合约时调用该套现风险模型，进而生成套现概率，从而可以根据套现概率确定是否对收单商户进行审查，进而实现对收单商户的有效审查，为收单机构工作人员提供快速建档和商户身份审查的工具，加快商户入网环节的效率和身份审查的准确性。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机设备，具体的，计算机设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
在一个典型的实例中计算机设备具体包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的由客户端执行的方法，或者，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的由装置执行的方法。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的计算机设备600的结构示意图。
如图6所示，计算机设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机调取存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口606。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包括用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备调取的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，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、商品或者设备不仅包括那些要素，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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (22)
1.一种基于区块链的收单商户审查方法，其特征在于，包括：
将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的所述交互明细信息，生成所述收单商户的套现概率，以根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
接收所述收单商户的套现概率。
2.根据权利要求1所述的收单商户审查方法，其特征在于，所述将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上，包括：
将所述交互明细信息按照设定格式整理；
将整理后的所述交互明细信息发送到区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
3.一种基于区块链的收单商户审查方法，其特征在于，包括：
通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；所述交互明细信息是收单节点装置将与收单商户的交互明细信息发送至区块链上得到的；
根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查。
4.根据权利要求3所述的收单商户审查方法，其特征在于，还包括：
对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
5.根据权利要求3所述的收单商户审查方法，其特征在于，还包括：
建立所述套现风险确定模型；
将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码。
6.根据权利要求5所述的收单商户审查方法，其特征在于，所述套现风险确定模型为深度学习模型，在将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码之前，所述方法还包括：
通过历史交互明细信息训练所述套现风险确定模型。
7.根据权利要求3所述的收单商户审查方法，其特征在于，还包括：
根据收单商户的商户档案、风险商户信息、企业信息和法人信息制定所述智能合约。
8.根据权利要求6所述的收单商户审查方法，其特征在于，还包括：
执行共识操作对所述套现概率进行共识；
将已达成共识的所述套现概率记录在区块链的各节点装置上。
9.根据权利要求6所述的收单商户审查方法，其特征在于，所述根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查，包括：
若所述套现概率超过设定阈值，则输出对所述收单商户进行审查的结果，以对所述收单商户进行审查。
10.一种基于区块链的收单商户审查方法，其特征在于，包括：
多个收单节点装置各自将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上；
监管节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；
监管节点装置根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
若确定对所述收单商户进行审查，则监管节点装置告知审查节点装置对所述收单商户进行审查。
11.收单节点装置，其特征在于，包括：
交互明细信息发送模块，将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的所述交互明细信息，生成所述收单商户的套现概率，以根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
套现概率接收模块，接收所述收单商户的套现概率。
12.根据权利要求11所述的收单节点装置，其特征在于，所述交互明细信息发送模块包括：
整理单元，将所述交互明细信息按照设定格式整理；
发送单元，将整理后的所述交互明细信息发送到区块链的各节点装置上，以使区块链中的验证节点装置对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
13.监管节点装置，其特征在于，包括：
记录模块，通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成收单商户的套现概率；所述交互明细信息是收单节点装置将与收单商户的交互明细信息发送至区块链上得到的；
审查确定模块，根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查。
14.根据权利要求13所述的监管节点装置，其特征在于，还包括：
第一共识模块，对所述交互明细信息执行共识操作，进而将达成共识的所述交互明细信息记录在各节点装置上。
15.根据权利要求13所述的监管节点装置，其特征在于，还包括：
模型建立模块，建立所述套现风险确定模型；
模型植入模块，将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码。
16.根据权利要求15所述的监管节点装置，其特征在于，所述套现风险确定模型为深度学习模型，在将所述套现风险确定模型植入所述智能合约的代码之前，所述监管节点装置还包括：
模型训练模块，通过历史交互明细信息训练所述套现风险确定模型。
17.根据权利要求13所述的监管节点装置，其特征在于，还包括：
智能合约制定模块，根据收单商户的商户档案、风险商户信息、企业信息和法人信息制定所述智能合约。
18.根据权利要求16所述的监管节点装置，其特征在于，还包括：
第二共识模块，执行共识操作对所述套现概率进行共识；
套现概率记录模块，将已达成共识的所述套现概率记录在区块链的各节点装置上。
19.根据权利要求16所述的监管节点装置，其特征在于，若所述套现概率超过设定阈值，所述审查确定模块输出对所述收单商户进行审查的结果，以对所述收单商户进行审查。
20.一种基于区块链的收单商户审查系统，其特征在于，包括：多个收单节点装置、监管节点装置以及审查节点装置；
所述多个收单节点装置各自将与收单商户的交互明细信息发送至区块链的各节点装置上；
所述监管节点装置通过包括有套现风险确定模型的智能合约处理记录在区块链节点装置上的交互明细信息，进而生成所述收单商户的套现概率；并根据已达成共识的所述套现概率确定是否对所述收单商户进行审查；
若确定对所述收单商户进行审查，则所述监管节点装置告知审查节点装置对所述收单商户进行审查。
21.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至10任一项所述的方法的步骤。
22.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的方法的步骤。
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