CN110991837A - 一种网约车交易数据处理方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例公开了一种网约车交易数据处理方法、装置及系统，所述方法包括获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。利用本说明书各实施例，可以极大地提高司机风险防控的稳定性，保护乘客的财产安全，提高用户使用体验。
Description
技术领域
本说明书实施例涉及计算机数据处理技术领域，特别地，涉及一种网约车交易数据处理方法、装置及系统。
背景技术
网约车平台运营中主要面临的风险分为两块：乘客风险和司机风险，其中，司机风险主要指司机在行程中恶意绕路或行程前未乘车扣费，造成乘客的资金损失。司机风险会严重影响网约车平台的乘车体验，进而影响网约车平台的业务运营，甚至影响网约车平台的市场份额。
当前业内对司机风险的防控方案主要依赖于司机行程路径信息，即基于位置变化判断司机是否到达乘客指定乘车点或者是否选取最优路径行驶完成行程，进而确定司机是否有恶意绕路及未乘车扣费行为。但实际应用中司机通常可以轻易的绕过该风险识别，如可以通过伪造行驶轨迹或者模拟真实行驶路径绕过规则，又或者声称路径变更是乘客的需求等方式，绕过风控识别，达到未乘车扣费或恶意绕路扣费等目的，使得平台无法有效管控司机的恶意行为，影响了用户的使用体验感。
发明内容
本说明书实施例的目的在于提供一种网约车交易数据处理方法、装置及系统，可以极大地提高司机风险防控的稳定性。
本说明书提供一种网约车交易数据处理方法、装置及系统是包括如下方式实现的：
一种网约车交易数据处理方法，包括：
乘客客户端向服务器端发送目标网约车的订单信息，所述订单信息包括从所述乘客客户端的网约车应用中触发打车请求形成的订单数据，或者从所述乘客客户端中与所述网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求形成的订单数据，所述服务器端包括与所述第一应用对应的服务器；
所述服务器端根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
所述服务器端根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
所述服务器端根据所述风险识别结果执行相应的风控操作；
所述乘客客户端和/或司机客户端响应对应于所述服务器端的风控操作。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理方法，包括：
获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理装置，包括：
数据获取模块，用于获取目标网约车的订单信息；
身份信息确定模块，用于根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
识别结果获取模块，用于根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
风控模块，用于根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理设备，包括处理器及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤：
获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险提醒信息；
接收所述服务器端发送的风险提醒信息。
另一方面，本说明书实施例还提供一种乘客客户端，所述乘客客户端包括：
第一数据发送模块，用于发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险提醒信息；
第一数据接收模块，用于接收所述服务器端发送的风险提醒信息。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
响应所述服务器端确定的支付方式，以完成乘车费用的支付。
另一方面，本说明书实施例还提供一种乘客客户端，所述乘客客户端包括：
第二数据发送模块，用于发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
第一响应模块，用于响应所述服务器端确定的支付方式，以完成乘车费用的支付。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送目标网约车的投诉信息，以使服务器端获取所述投诉信息对应的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定定责赔付处理方式；
响应所述服务器端的定责赔付处理方式。
另一方面，本说明书实施例还提供一种乘客客户端，所述乘客客户端包括：
第三数据发送模块，用于发送目标网约车的投诉信息，以使服务器端获取所述投诉信息对应的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定定责赔付处理方式；
第二响应模块，用于响应所述服务器端的定责赔付处理方式。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送接单信息，以使服务器端基于所述接单信息获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险警告信息；
接收所述服务器端发送的所述风险警告信息。
另一方面，本说明书实施例还提供一种司机客户端，所述司机客户端包括：
第四数据发送模块，用于发送接单信息，以使服务器端基于所述接单信息获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险警告信息；
第二数据接收模块，用于接收所述服务器端发送的所述风险警告信息。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送付款请求，以使服务器端基于所述付款请求获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
接收基于所述支付方式支付的乘车费用。
另一方面，本说明书实施例还提供一种司机客户端，所述司机客户端包括：
第五数据发送模块，用于发送付款请求，以使服务器端基于所述付款请求获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
第三数据接收模块，用于接收基于所述支付方式支付的乘车费用。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理系统，所述网约车交易数据处理系统可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个实施例所述方法的步骤。
另一方面，本说明书实施例还提供一种网约车交易数据处理系统，所述系统包括乘客客户端、司机客户端、服务器端，其中，
所述服务器端中的处理器执行存储器中存储的可执行指令时实现上述一个或者多个实施例所述的方法；
或者，
所述乘客客户端中的处理器执行存储器中存储的可执行指令时实现上述一个或者多个实施例所述的方法；
或者，
所述司机客户端中的处理器执行存储器中存储的可执行指令时实现上述一个或者多个实施例所述的方法。
本说明书一个或多个实施例提供的网约车交易数据处理方法、装置及系统，可以通过分析司机的信用行为属性数据，来评估司机在当前网约车交易中可能出现恶意绕路或未乘车扣费等行为的潜在风险，基于上述数据进行风险防控，司机较难伪造突破，可以极大地提高司机风险防控的稳定性，保护乘客的财产安全，提高用户使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本说明书提供的一种网约车交易数据处理方法实施例的流程示意图；
图2为本说明书提供的另一种网约车交易数据处理方法实施例的流程示意图；
图3为本说明书提供的另一种网约车交易数据处理方法实施例的流程示意图；
图4为本说明书提供的另一种网约车交易数据处理方法实施例的流程示意图；
图5为本说明书提供的另一个实施例中的乘车费用支付风险管控示意图；
图6为本说明书提供的另一种网约车交易数据处理方法实施例的流程示意图；
图7为本说明书提供的另一个实施例中的网约车交易风控体系示意图；
图8为本说明书提供的一种网约车交易数据处理装置的模块结构示意图；
图9为根据本说明书的一个示例性实施例的服务器的示意结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于说明书一个或多个实施例，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，都应当属于本说明书实施例方案保护的范围。
本说明书实施例提供了一种网约车交易数据处理方法，可以通过分析司机的信用行为属性数据评估司机在当前网约车交易中可能出现恶意绕路、未乘车扣费等的潜在风险，利用该风险评估结果对整个网约车交易进行风险管控，可以提高司机风险防控的稳定性，进而提高用户的使用体验感。
图1是本说明书提供的所述一种网约车交易数据处理方法实施例流程示意图。虽然本说明书提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者部分合并后更少的操作步骤或模块单元。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本说明书实施例或附图所示的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置、服务器或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境、甚至包括分布式处理、服务器集群的实施环境)。
具体的一个实施例如图1所示，本说明书提供的网约车交易数据处理方法的一个实施例中，所述方法可以包括：
S11：乘客客户端向服务器端发送目标网约车的订单信息，所述订单信息包括从所述乘客客户端的网约车应用中触发打车请求形成的订单数据，或者从与所述乘客客户端中与所述网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求形成的订单数据，所述服务器端包括与所述第一应用对应的服务器；
S12：所述服务器端根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
S13：所述服务器端根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
S14：所述服务器端根据所述风险识别结果执行相应的风控操作；
S15：所述乘客客户端和/或司机客户端响应对应于所述服务器端的风控操作。
所述乘客客户端可以包括网约车交易中乘客进行网约车交易发起、状态实时查看等的智能终端设备。所述司机客户端可以包括网约车交易中司机进行网约车接单、状态实时查看等的智能终端设备。所述智能终端设备如可以包括手机、平板电脑、智能手表、智能手环等。所述服务器端可以包括对网约车交易中的一个或者多个环节执行风控操作的服务器或者服务器集群。
乘客客户端可以向所述服务器端发送目标网约车的订单信息。所述订单信息可以包括从所述乘客客户端的网约车应用中触发打车请求形成的订单数据，或者从所述乘客客户端中与所述网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求形成的订单数据，所述服务器端可以包括与所述第一应用对应的服务器。
一些实施场景中，乘客可以通过乘客客户端中的网约车应用触发打车请求，司机可以通过司机客户端中的网约车应用进行接单。司机通过司机客户端接单的方式可以包括司机通过司机客户端上的网约车应用主动接单，也可以包括网约车应用对应的网约车平台向司机客户端直接派单，当然，也可以包括其他的接单方式，这里不做限定。司机接单后，网约车平台可以将确定的目标网约车信息反馈给乘客客户端。乘客客户端可以生成目标网约车的订单信息，并向服务器端发送所述订单信息。所述乘客客户端可以直接将所述订单信息发送给服务器端，也可以先发送给网约车平台，由网约车平台再发送给所述服务器端。
另一些实施场景中，乘客可以通过与网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求，所述服务器端可以包括与所述第一应用对应的服务器。所述第一应用如可以包括支付应用，所述网约车应用可以关联至该支付应用中，乘客可以先打开第一应用，然后，从第一应用中打开网约车应用，进而触发打车请求。司机可以通过司机客户端中的网约车应用或者与网约车应用相关联的第一应用进行接单，司机接单的方式可以参考上述实施场景。乘客客户端可以生成目标网约车的订单信息，并发给所述服务器。
所述服务器端可以根据所述订单信息确定接单司机的身份信息，然后，可以根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果可以至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风险识别结果确定。所述服务器端可以根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。所述风控操作如向风险性较高的接单司机发送风险警告或者管控乘车费用支付方式等。所述乘客客户端和/或司机客户端可以响应对应于所述服务器端的风控操作。
通过分析司机的信用行为属性数据评估司机在当前网约车交易中可能出现恶意绕路、未乘车扣费等的潜在风险，利用该风险评估结果对整个网约车交易进行风险管控，可以提高司机风险防控的稳定性，提高用户的使用体验感。
图2表示本说明书一个或者多个实施例中提供的网约车交易数据处理方法的流程图。以服务器端执行该方法的角度对所述方法进行说明，如图2所示，本说明书的一些实施例中，所述方法可以包括：
S0：获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息。
服务器端可以获取目标网约车的订单信息。所述目标网约车可以根据乘客通过乘客客户端触发的打车请求确定。所述打车请求如可以包括出发位置、目标位置、网约车类型等信息，网约车平台可以根据所述打车请求确定目标网约车，具体确定方式如可以通过司机主动接单或者网约车平台直接派单等方式。
一些实施例中，所述订单信息可以包括接单司机的身份信息，服务器端可以在接收到订单信息后，从订单信息中获取接单司机的身份信息。另一些实施例中，所述订单信息也可以包括目标网约车的标识信息，服务器端可以预先配置有目标网约车的标识信息与接单司机的身份信息的关联关系。服务器端获取目标网约车的订单信息后，可以根据所述标识信息确定接单司机的身份信息。所述身份信息可以包括对接单司机进行身份标识的信息，如可以为身份证号等。
一些实施例中，所述订单信息可以包括从所述乘客客户端的网约车应用中触发打车请求形成的订单数据。乘客可以通过乘客客户端中的网约车应用触发打车请求，司机可以通过司机客户端中的网约车应用进行接单。在确定目标网约车后，乘客客户端可以生成目标网约车的订单信息，并向服务器端发送所述订单信息。所述乘客客户端可以直接将所述订单信息发送给服务器端，也可以先发送给网约车平台，由网约车平台再发送给所述服务器端。
另一些实施例中，所述订单信息可以包括从所述乘客客户端中与所述网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求形成的订单数据，相应的，所述服务器端可以包括与所述第一应用对应的服务器。所述第一应用如可以包括支付应用，所述网约车应用可以关联至该支付应用中，乘客可以先打开第一应用，然后，从第一应用中打开网约车应用，进而触发打车请求。司机可以通过司机客户端中的网约车应用或者与网约车应用相关联的第一应用进行接单。在确定目标网约车后，乘客客户端可以生成目标网约车的订单信息，并发给所述服务器。
S2：根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定。
所述风险识别结果可以包括司机存在恶意行为的风险值、风险概率、风险等级等。所述风控评估数据可以包括网约车交易中司机存在绕路等恶意行为潜在风险的评估数据。可以利用机器学习模型或者专家经验对接单司机的风控评估数据进行分析，将分析结果作为接单司机的风险识别结果。
例如，可以预先根据接单司机的历史风控评估数据构建风险评估模型。然后，一些实施方式中，可以在根据订单信息确定接单司机的身份信息后，根据身份信息从数据库中获取接单司机的实时风控评估数据，输入上述风控评估模型，获得该接单司机的风险识别结果。另一些实施方式中，还可以基于预设时间间隔，利用风控评估模型对司机的风控评估数据进行风险分析，获得相应司机的风险识别结果。在根据订单信息确定接单司机的身份信息后，可以直接根据身份信息获取该接单司机相应的风险识别结果。预先确定司机的风险识别结果，在网约车交易中，直接根据该风险识别结果对网约车交易进行风险管控，可以提高网约车交易数据处理的效率。
还可以动态对数据库中的风险评估数据进行更新，以及对风控评估模型进行更新，以保证风险识别结果的准确性。所述机器学习模型可以为无监督学习模型、有监督学习模型等，这里不做限定。
一些实施例中，所述风控评估数据可以包括信用行为属性数据。所述信用行为属性数据可以包括用户的交易记录数据、履约行为数据等。所述交易记录数据如可以包括用户的购物交易记录数据、理财记录数据等，所述履约行为数据可以包括还款记录数据、生活交费记录数据等。可以通过对所述信用行为属性数据进行整合预测分析，对司机的主动风险进行识别判断，获得风险识别结果，利用该风险识别结果对司机进行风控管控。
交易记录、履约行为等信用行为属性数据可以直接反映司机的信用，司机的信用越高，其在各种行为上出现潜在恶意风险的可能性就越小，通过分析司机的信用行为属性数据，可以更加准确的判断司机的潜在风险性。同时，利用司机的信用行为属性数据进行风险判断，对司机来说也较难防伪突破，可以进一步提高风险识别防控的稳定性。且还可以适用于网约车交易中各个环节的风控管控，从而可以实现对网约车交易的全方位风险管控，提高乘客的资金以及人身安全。
另一些实施例中，所风控评估数据还可以包括用户身份属性数据。所述用户身份属性数据可以包括用于表征用户职业、年龄、性别等基本身份属性的数据。例如，对于用户职业数据，可以分析该司机是顺风车司机还是普通快车司机、优享快车司机，是全职司机还是兼职司机；若其为兼职司机或者顺风车司机，还可以分析其对应的其他职业身份数据。通过进一步结合接单司机的身份属性确定风险识别结果，可以使得对接单司机的风控评估更符合网约车交易的场景需要，进一步提高司机风险评估的准确性，保证乘客的财权安全。
另一些实施例中，所述风控评估数据还可以包括所述接单司机在风险用户名单中对应的信息，所述风险用户名单可以包括已确定的风险用户存在的风险类型以及对应的风险值的信息。
所述风险用户名单可以包括一个或者多个平台基于不同的业务场景分析整合得到的风险用户数据。所述风险用户名单包括风险用户的身份信息、所属的风险类型以及相应的风险值等数据。所述风险类型可以是根据风险用户实施过何种被认为有风险的行为确定。所述风险值可以根据风险用户实施该类行为的严重程度确定。如用户A实施过电信诈骗，且是某诈骗组织的组织者，诈骗数额巨大，通过一定规则对其分析后，可以确定其为风险用户，列入某风险用户名单中；其风险类型可以为电信诈骗组织者；风险值可以为80％，以表示该用户可能存在较大风险。
所述风险用户名单可以根据所分析的业务场景不同而分别存储。例如，所述风险用户名单可以包括欺诈型用户名单、套现型用户名单、赌博型用户名单、传销型用户名单等。当然，为了便于分析，也可以预先将基于各业务场景获得的风险用户名单整合成一份名单进行存储。
通过综合多种类型的风险用户数据，对接单司机进行多链路风险分析，打通司机恶意风险与传统欺诈、套现、赌博等风险链路，多维度综合判断司机的风险，可以大幅提升风险识别的准确性。
S4：根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。
可以根据所述风险识别结果对相应的网约车交易进行风控操作。如接单司机的风险识别结果满足一定的预设条件时，确认接单司机的风险性较高，则可以对接单司机在整个网约车交易过程中的行为进行风险管控，以保证网约车交易的安全性。所述风控操作如可以包括在接单司机的风险性较高时，向乘客发送提醒、采用更为安全的支付方式等，当然，也可以在接单司机的风险性较低时，不采用任何风险管控操作，直接按预先设定的交易流程进行处理。
通过利用司机的信用行为属性数据对司机在交易中存在恶意行为的潜在风险进行识别，可以实现在实际应用场景中对网约车交易的各个环节的风险管控。同时，利用司机的信用行为属性数据进行风险判断，对司机来说也较难防伪突破，可以进一步提高风险识别防控的稳定性以及准确性，提高乘客的资金以及人身安全。
本说明书的一个或者多个实施例中，对于已确定结束行程的网约车订单，服务器端还可以进一步获取所述目标网约车的行车路线数据，根据所述风险识别结果以及所述行车路线数据确定相应的风控操作。通过进一步结合司机的行车路线来确定司机存在恶意行为的风险性，可以进一步提高风险管控的准确性。
本说明书的另一些实施例中，所述根据所述风险识别结果执行相应的风控操作可以包括：根据所述风险识别结果向所述接单司机对应的司机客户端发送风险警告信息，和/或，向所述订单信息中乘客对应的乘客客户端发送风险提醒信息。
图3表示本说明书提供的一个网约车交易数据处理方法的流程图。如图3所示，所述方法可以包括：
S302：获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
S304：根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
S306：根据所述风险识别结果向所述接单司机对应的司机客户端发送风险警告信息，和/或，向所述订单信息中乘客对应的乘客客户端发送风险提醒信息。
所述风险警告信息、风险提醒信息的具体内容可以根据接单司机的风险性高低具体设定。例如，在接单司机的风险性较低时，所述风险警告信息可以包括：“请避免进行绕路、恶意扣费等行为”等；在接单司机的风险性较高时，所述风险警告信息可以包括“您有潜在绕路的风险，请注意不要再有类似行为”等警告信息，所述风险提醒信息可以包括“该接单司机可能存在绕路的风险，其风险值为X，请确认是否继续当前行程”等提示信息。接单司机的身份信息以及风险识别结果的确定方式可以参照步骤S0、S2实施。
一些实施方式中，可以通过对实际业务场景数据进行分析，预先在服务器端配置不同的风险识别结果所对应的风险警告信息、风险提醒信息。在确定接单司机的风险识别结果后，可以根据预先配置的对应关系，进行相应的风险警告信息、风险提醒信息的发送。
所述风险提醒信息、风险警告信息可以在司机接单时发出，如在司机主动接单时或者向司机派单时，服务器端可以获取接单司机的风险识别结果，然后，可以基于风险识别结果对接单司机进行警告，以及，还可以提醒用户是否重新筛选网约车。在司机接到乘客时或者在支付环节，也可以向司机或者乘客发送风险提醒信息或者风险警告信息。通过在正式开启行程前和开启行程过程中，根据风险识别结果对司机和乘客分别进行警告和提醒，可以实现网约车交易的事前以及事中防控，大幅度保证乘客的人身财产安全。
本说明书的另一些实施例中，所述方法还可以包括：接收所述订单信息的支付信息；相应的，所述根据所述风险识别结果执行相应的风控操作可以包括：根据所述风险识别结果确定所述支付信息对应的支付方式。图4表示本说明书提供的一个实施场景中的网约车交易数据处理方法的流程图。需说明的是，该图4中所示出的执行顺序仅为举例说明，具体实施时并不限于该执行顺序。如图4所示，所述方法可以包括：
S402：获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
S404：根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
S406：接收所述订单信息的支付信息；
S408：根据所述风险识别结果确定所述支付信息对应的支付方式。
当司机通过司机客户端选择结束行程，即将进入支付环节时，服务器端可以接收本次网约车交易所对应的支付信息，并可以获取该本次支付所对应的目标网约车的订单信息。所述支付信息可以包括网约车交易的订单号、乘车费用、接单司机的账号等信息。所述支付信息可以由服务器端在接收到司机客户端发送的确认结束行程的指令后，由服务器端根据本次网约车交易的行车路径、网约车类型等生成，当然，也可以由司机客户端或者网约车平台根据本次网约车交易的行车路径、网约车类型等生成，并发送给服务器端。支付信息的生成方式这里不做限定，可以根据实际的业务场景确定。
所述订单信息可以是与支付信息一起发送到服务器端的，也可以是在行程开始时存储在服务器端中的。服务器端可以根据步骤S0、S2获取接单司机的风险识别结果。之后，可以根据风险识别结果确定本次支付所对应的支付方式。如可以在接单司机的风险性较低时，采用较为快速方便的支付方式；在风险性较高时，采用安全性较高的支付方式，从而可以进一步提高支付的安全性，提高用户的体验感。
一些实施例中，可以在所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，将预设支付方式切换为风险支付方式。服务器端可以在司机风险性较低时，直接采用风险性较小的预设支付方式进行支付，以提高支付效率；当根据上述步骤确定接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，再将预设支付方式切换为风险支付方式，以保证支付的安全性。其中，所述风险支付方式的安全等级大于所述预设支付方式的安全等级。所述风险支付方式至少可以包括需要用户进行订单信息确认、用户支付验证、第三方支付、延迟到账中的一种支付处理方式。
一些实施例中，还可以在所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，向所述订单信息对应的乘客的乘客客户端发送是否切换支付方式的提示；当接收到所述乘客客户端反馈的确认切换支付方式的指示时，将预设支付方式切换为风险支付方式。通过乘客进一步确认是否切换支付方式，可以在保证支付效率的基础上，进一步提高用户财产的安全性。
图5表示一种基于司机的风险识别结果进行支付风险管控的示意图。如图5所示，一些实施场景中，所述预设支付方式如可以为支付平台代扣，所述风险支付方式如可以为用户验证支付。接单司机可以通过司机客户端将乘车费用XX的支付请求发送至服务器端，服务器端可以对接单司机进行风险分析。当确定接单司机的风险等级较低时，可以采用支付平台代扣的方式进行支付，由支付平台向乘客的签约资金账号发起扣款请求，直接完成扣款。而当确定接单司机的风险等级较高时，如接单司机的风险识别结果大于所述预设阈值，司机有潜在绕路/恶意扣费风险，可切换支付方式，由支付平台代扣转为用户验证支付。如可由代扣转为收银台付款，由乘客在乘客客户端上确认当前乘车费用XX，并进行支付验证。在服务器端接收到乘客客户端发送的确认支付后，乘车费用再从乘客的资金账户中扣除，提高用户财产安全。
一些实施例中，还可以根据所述风险识别结果调整所述订单信息对应的乘车费用转入接单司机的账户的时间；以及在达到所述时间之前若未接收到账单异常信息，则将所述乘车费用转入接单司机的账户。例如，当接单司机的风险性较高时，支付平台可以在乘客支付乘车费用的24小时后，在未接收到账单异常信息时，将乘车费用转入接单司机的账户；当接单司机的风险性一般时，支付平台可以在乘客支付乘车费用的12小时后，在未接收到账单异常信息时，将乘车费用转入接单司机的账户；而当接单司机的风险性非常低时，支付平台可以在乘客支付乘车费用后，在未接收到账单异常信息时，直接将乘车费用转入接单司机的账户。
在一些应用场景中，乘客可能会在某不熟悉道路被绕路，事后与朋友交流时可能才发现自己被绕路的事情，在接单司机的风险性较高时，采用上述调整乘车费用转入司机账户的方式，可以给乘客思考或缓过神来的机会。在乘车费用延期到账的时间间隔内，如果乘客发现司机确认绕路的恶意行为，可以通过乘客客户端进行反馈，在服务器端接收到乘客反馈的账单异常信息时，可以暂停乘车费用支付，进行调解处理。如，服务器端在接收到乘客反馈的确认司机存在恶意行为时，可以采用如将当前行程对应的实际路径与最佳路径比对，重新调整当前需支付的乘车费用，以使支付平台将重新调整确定的费用转至接单司机的账户，将多余的费用退还至乘客的账户等方式进行处理。通过上述实施例提供的方案，可以进一步提高用户体验，减缓后期投诉理赔的处理压力。
本说明书的另一个实施例中，所述方法还可以包括：接收所述订单信息的投诉信息；利用至少包括所述风险识别结果的信息确定所述投诉信息对应的定责赔付处理方式。图6表示本说明书提供的一个网约车交易数据处理方法的流程图。需说明的是，该图6中所示出的执行顺序仅为举例说明，具体实施时并不限于该执行顺序。如图6所示，所述方法可以包括：
S502：获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
S504：根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
S506：接收所述订单信息的投诉信息；
S508：利用至少包括所述风险识别结果的信息确定所述投诉信息对应的定责赔付处理方式。
在网约车交易已经完成之后，如果乘客认为网约车交易对应的付款金额存在问题，可以在乘客客户端上发起投诉。所述投诉信息可以包括目标网约车的标识信息、订单号等。服务器端可以获取该所述投诉信息对应的订单信息，并可以基于步骤S0、S2的方案确定接单司机的身份信息以及风险识别结果。然后，服务器端可以根据所述风险识别结果确定所述投诉信息的定责赔付处理方式。所述定责赔付处理方式的确定可以包括责任判定和/或赔付处理方式的确定。
所述责任判定可以包括根据风险识别结果确定接单司机是否应当承担责任，以及，应当承担多少责任的判定。可以预先利用机器学习等构建风险评估数据与责任承担比例之间的关系模型，然后，基于该关系模型确定接单司机所应当承担的责任，利用确定的责任进行赔付处理。例如，通过风险识别结果确定接单司机的风险性较高，通过行车路径分析，确定行车路径也存在异常，则可以判定接单司机应该承担责任。另一些实施方式中，还可以进一步根据风险识别结果等确定接单司机所应当承担多少责任。如，该接单司机风险性较低，虽然其行车路径有异常，则可以先预先判定接单司机的承担30％的责任，然后，再根据其行车路径等分析确定可能多支出的费用，基于该比例以及多支出的费用预先进行自动赔付处理。或者，也可以将该责任比例反馈给人工赔付平台，用于人工赔付平台进行参考处理。
所述赔付处理方式可以包括采用何种赔付处理方式进行赔付。如可以在接到投诉后，是直接将乘车费用全额预先退还给乘客，还是，基于预先确定的责任分担比例进行自动赔付，还是由人工进行赔付处理等方式。服务器端中可以预先配置不同的风险识别结果所对应的理赔付处理方式。例如，可以预先根据实际业务场景构建至少一种理赔处理方式，然后，可以通过对大量的历史数据进行分析，确定不同的风险识别结果所对应的理赔处理方式，利用确定的理赔处理方式进行赔付处理。或者，还可以在上述确定的责任比例的基础上，进一步确定理赔处理方式，二者结合进行赔付处理。
在乘客发起投诉时，根据风险识别结果进行责任判定，和/或，进行赔付处理方式的确定，然后，再进行理赔处理，可以实现投诉纠纷的自动处理，减少用户在投诉环节的操作流程。同时，也可以作为人工处理的参考，提高人工赔付处理的准确性，提升用户体验。
图7表示本说明书提供的一个或者多个实施例中的网约车交易风控体系示意图。如图7所示，本说明书提供的一些应用场景中，乘客通过乘客客户端下单叫车，当司机主动接单时，服务器端可以确定接单司机的身份信息，并获取接单司机的风险识别结果，然后，可以根据风险评估数据对接单司机进行警告。
当接单司机通过司机客户端选择要结束行程，即将扣费时，服务器端可以在支付信息后，根据接单司机的风险识别结果确定当前网约车交易的支付方式，或者，可以进一步结合司机的行车路线，确定当前网约车交易的支付方式。如预先设定的支付方式为自动完成扣款，则当确定司机的风险性较低时，可以根据预先设定直接向签约资金账号发起扣款请求，自动完成扣款。若确定司机的风险性较高，有潜在绕路或者恶意扣费风险时，可以切换支付方式，由代扣转为收银台付款。
对于已完成付款的网约车交易，如果乘客认为交易金额存在问题，还可以发起投诉请求。服务器端可以根据本次投诉所对应的订单信息确定司机的身份信息，然后，可以根据司机的身份信息获取司机的风险识别结果，根据所述风险识别结果对该投诉请求进行快速理赔。
本说明书上述实施例提供的网约车交易体系化风险防控方案，可以与用户打车流程深度融合，实现事前、事中、事后全方位保障用户乘车体验，防范乘客权益不受侵犯，大幅度提高了用户的财产安全。
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。具体的可以参照前述相关处理相关实施例的描述，在此不做一一赘述。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书一个或多个实施例提供的网约车交易数据处理方法，可以通过分析司机的信用行为属性数据，来评估司机在当前网约车交易中可能出现恶意绕路或未乘车扣费等行为的潜在风险，基于上述数据进行风险防控，司机较难伪造突破，可以极大地提高司机风险防控的稳定性，保护乘客的财产安全，提高用户使用体验。
基于上述所述的网约车交易数据处理方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种网约车交易数据处理装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统、软件(应用)、模块、组件、服务器等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。具体的，图8表示说明书提供的一种网约车交易数据处理装置实施例的模块结构示意图，如图8所示，所述装置可以包括：
数据获取模块102，可以用于获取目标网约车的订单信息；
身份信息确定模块104，可以用于根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
识别结果获取模块106，可以用于根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
风控模块108，可以用于根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。
本说明书的另一些实施例中，所述订单信息可以包括从乘客客户端的网约车应用中触发打车请求形成的订单数据，或者从所述乘客客户端中与所述网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求形成的订单数据。
本说明书的另一些实施例中，所述风控评估数据还可以包括所述接单司机在风险用户名单中对应的信息，所述风险用户名单可以包括已确定的风险用户存在的风险类型以及对应的风险值的信息。
本说明书的另一些实施例中，所述风控模块108可以包括：
提醒信息发送单元，可以用于根据所述风险识别结果向所述接单司机对应的司机客户端发送风险警告信息，和/或，向所述订单信息中乘客对应的乘客客户端发送风险提醒信息。
本说明书的另一些实施例中，所述装置还可以包括：
支付信息接收模块，可以用于接收所述订单信息对应的支付信息；
相应的，所述风控模块还可以用于根据所述风险识别结果确定所述支付信息对应的支付方式。
本说明书的另一些实施例中，所述风控模块108可以包括：
判断单元，可以用于判断所述接单司机的风险识别结果是否大于预设阈值；
支付方式切换单元，可以用于当所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，将预设支付方式切换为风险支付方式。
本说明书的另一些实施例中，所述风险支付方式至少可以包括需要用户进行订单信息确认、用户支付验证、第三方支付、延迟到账中的一种支付处理方式。
本说明书的另一些实施例中，所述支付方式切换单元可以包括：
提示子单元，可以用于在所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，向所述订单信息中乘客对应的乘客客户端发送是否切换支付方式的提示；
支付方式切换子单元，可以用于当接收到所述乘客客户端反馈的确认切换支付方式的指示时，将预设支付方式切换为风险支付方式。
本说明书的另一些实施例中，所述风控模块108可以包括：
调整单元，可以用于根据所述风险识别结果调整乘车费用转入接单司机的账户的时间；
转账单元，可以用于在达到所述时间之前若未接收到账单异常信息，则将所述乘车费用转入接单司机的账户。
本说明书的另一些实施例中，所述装置还可以包括：
投诉信息接收模块，可以用于接收所述订单信息对应的投诉信息；
相应的，所述风控模块还可以用于根据获取的所述风险识别结果确定所述投诉信息对应的定责赔付处理方式。
本说明书的另一些实施例中，所述装置还可以包括行车路线获取模块，其中，
所述行车路线获取模块可以用于获取所述订单信息对应的行车路线数据；
所述风控模块还可以用于根据风险识别结果以及所述行车路线数据确定相应的风控操作；执行所述风控操作。
需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
本说明书一个或多个实施例提供的网约车交易数据处理装置，可以通过分析司机的信用行为属性数据，来评估司机在当前网约车交易中可能出现恶意绕路或未乘车扣费等行为的潜在风险，基于上述数据进行风险防控，司机较难伪造突破，可以极大地提高司机风险防控的稳定性，保护乘客的财产安全，提高用户使用体验。
以乘客客户端执行上述网约车交易数据处理方法的角度对所述方法进行说明，本说明书的另一些实施例中，所述方法可以包括：
发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险提醒信息；
接收所述服务器端发送的风险提醒信息。
乘客可以通过乘客客户端发送打车请求，所述打车请求可以包括上车位置、目的位置、网约车类型等。可以由网约车平台根据打车请求确定目标网约车，乘客客户端可以生成该目标网约车的订单信息，并发送给服务器端。然后，服务器端可以根据订单信息确定接单司机的身份信息，并获取接单司机的风险识别结果，根据风险识别结果向乘客客户端发送风险提醒信息。乘客客户端可以接收所述风险提醒信息，并进行展示。乘客客户端还可以接收乘客基于该风险提醒信息的操作，如确认继续当前目标网约车的行车，或者，结束当前目标网约车的行车等，并反馈给服务器端，已进行相应的处理。通过发送风险提醒信息，提醒乘客进行风险防控，可以实现事前风险防控，提高乘客人身财产安全性。
本说明书的另一些实施例中，所述方法还可以包括：
发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
响应所述服务器端确定的支付方式，以完成乘车费用的支付。
服务器端可以利用上述实施例根据接单司机的风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式。乘客客户端可以响应所述服务器端确定的支付方式，以完成乘车费用的支付。例如，如果接单司机的风险性较高，采用用户验证方式进行支付，乘客客户端可以展示向用户展示乘车费用以及密码验证框，以使乘客进行费用确认以及密码验证，完成乘车费用的支付。若接单司机的风险性较低，采用平台代扣支付，则乘客客户端接收支付的费用提示，并向用户展示，以使用户判断该乘车费用是否合理。根据风险评估数据进行支付方式的确定，在接单司机的风险性较低时，采用较为快速方便的支付方式；在风险性较高时，采用安全性较高的支付方式，可以进一步提高支付的安全性，提高用户的体验感。
本说明书的另一些实施例中，所述方法还可以包括：
发送目标网约车的投诉信息，以使服务器端获取所述投诉信息对应的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定定责赔付处理方式；
响应所述服务器端的定责赔付处理方式。
在网约车交易完成之后，如果乘客认为网约车交易对应的付款金额存在问题，可以在乘客客户端上发起投诉请求。乘客客户端可以基于该投诉请求生成投诉信息，并发送给服务器端。所述投诉信息可以包括投诉的网约车交易订单的订单号等信息。服务器端在接收到投诉信息后，可以获取该所述投诉信息对应的订单信息。所述订单信息可以是连同投诉信息一起发来的，也可以是预先存储在服务器端的。然后，服务器端可以基于步骤S0、S2的方案确定接单司机的身份信息以及风险识别结果。然后，服务器端可以根据所述风险识别结果确定所述投诉信息的定责赔付处理方式。乘客客户端可以响应所述服务器端的定责赔付处理方式，如响应理赔处理过程中的信息确认等操作以及接收退款是否成功等信息。根据风险识别结果确定所采用的定责赔付处理方式，可以减少乘客在投诉环节的操作流程，提高乘客使用体验。同时还可以大幅降低投诉理赔方面的人力投入，提升运营效率。
基于上述所述的网约车交易数据处理方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种乘客客户端，所述乘客客户端可以包括：
第一数据发送模块，可以用于发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险提醒信息；
第一数据接收模块，可以用于接收所述服务器端发送的风险提醒信息。
本说明书的另一些实施例中，所述乘客客户端还可以包括：
第二数据发送模块，可以用于发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
第一响应模块，可以用于响应所述服务器端确定的支付方式，以完成乘车费用的支付。
本说明书的另一些实施例中，所述乘客客户端还可以包括：
第三数据发送模块，可以用于发送目标网约车的投诉信息，以使服务器端获取所述投诉信息对应的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定定责赔付处理方式；
第二响应模块，可以用于响应所述服务器端的定责赔付处理方式。
需要说明的，上述所述的方法或者客户端根据前述方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
以司机客户端执行上述网约车交易数据处理方法的角度对所述方法进行说明，本说明书的另一些实施例中，所述方法可以包括：
发送接单信息，以使服务器端基于所述接单信息获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险警告信息；
接收所述服务器端发送的所述风险警告信息。
乘客利用乘客客户端发起网约车交易请求后，司机可以通过司机客户端接单。然后，司机客户端可以反馈接单信息，网约车平台可以根据该接单信息确定目标网约车信息，并反馈给乘客客户端。乘客客户端可以生成目标网约车的订单信息，并发送给服务器端。服务器端可以获取接单司机的风险识别结果，根据所述风险评估数据向司机客户端发送风险警告信息。司机客户端可以接收并展示所述服务器端发送的所述风险警告信息，以实现对接单司机的事前警告，降低接单司机产生某些恶意行为的潜在风险。
本说明书的另一些实施例中，所述方法还可以包括：
发送付款请求，以使服务器端基于所述付款请求获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
接收基于所述支付方式支付的乘车费用。
司机可以通过司机客户端结束行程，司机客户端可以发送付款请求。所述付款请求可以包括网约车交易的订单号。服务器端可以基于所述付款请求中的订单号获取目标网约车的订单信息，进而获取相应接单司机的风险识别结果，根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式。司机客户端可以接收基于所述支付方式支付的乘车费用。
基于上述所述的网约车交易数据处理方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种司机客户端，所述司机客户端可以包括：
第四数据发送模块，可以用于发送接单信息，以使服务器端基于所述接单信息获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险警告信息；
第二数据接收模块，可以用于接收所述服务器端发送的所述风险警告信息。
本说明书的另一些实施例中，所述司机客户端还可以包括：
第五数据发送模块，可以用于发送付款请求，以使服务器端基于所述付款请求获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
第三数据接收模块，可以用于接收基于所述支付方式支付的乘车费用。
需要说明的，上述所述的方法或者客户端根据前述方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果。因此，本说明书还提供一种网约车交易数据处理设备，包括处理器及存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括上述任意一个实施例所述方法的步骤。
所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。
需要说明的，上述所述的设备根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
本说明书实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图9是应用本说明书实施例的网约车交易数据处理服务器的硬件结构框图。如图9所示，服务器10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器20(处理器20可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器30、以及用于通信功能的传输模块40。本邻域普通技术人员可以理解，图9所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器10还可包括比图9中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓存、GPU，或者具有与图9所示不同的配置。
存储器30可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的搜索方法对应的程序指令/模块，处理器20通过运行存储在存储器30内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器30可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器30可进一步包括相对于处理器20远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输模块40用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块40包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块40可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
上述实施例所述的网约车交易数据处理设备，可以通过分析司机的信用行为属性数据，来评估司机在当前网约车交易中可能出现恶意绕路或未乘车扣费等行为的潜在风险，基于上述数据进行风险防控，司机较难伪造突破，可以极大地提高司机风险防控的稳定性，保护乘客的财产安全，提高用户使用体验。
本说明书还提供一种网约车交易数据处理系统，所述系统可以为单独的网约车交易数据处理系统，也可以应用在多种计算机数据处理系统中。所述的系统可以为单独的服务器，也可以包括使用了本说明书的一个或多个所述方法或一个或多个实施例装置的服务器集群、系统(包括分布式系统)、软件(应用)、实际操作装置、逻辑门电路装置、量子计算机等并结合必要的实施硬件的终端装置。所述网约车交易数据处理系统可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例中所述方法的步骤。
需要说明的，上述所述的系统根据方法或者装置实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
上述实施例所述的网约车交易数据处理系统，可以通过分析司机的信用行为属性数据，来评估司机在当前网约车交易中可能出现恶意绕路或未乘车扣费等行为的潜在风险，基于上述数据进行风险防控，司机较难伪造突破，可以极大地提高司机风险防控的稳定性，保护乘客的财产安全，提高用户使用体验。
需要说明的是，本说明书上述所述的装置或者系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照方法实施例的描述，在此不作一一赘述。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，对于硬件+程序类、存储介质+程序实施例而言，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。
尽管本说明书实施例内容中提到的接单司机的确定、风险用户名单等获取、定义、交互、计算、判断等操作和数据描述，但是，本说明书实施例并不局限于必须是符合标准数据模型/模板或本说明书实施例所描述的情况。某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、存储、判断、处理方式等获取的实施例，仍然可以属于本说明书的可选实施方案范围之内。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
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。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、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。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
本说明书实施例是参照根据本说明书实施例的方法、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。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
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，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例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，本说明书一个或多个实施例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。
本说明书一个或多个实施例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本说明书一个或多个实施例，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。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述并不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。
Claims (36)
1.一种网约车交易数据处理方法，包括：
乘客客户端向服务器端发送目标网约车的订单信息，所述订单信息包括从所述乘客客户端的网约车应用中触发打车请求形成的订单数据，或者从所述乘客客户端中与所述网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求形成的订单数据，所述服务器端包括与所述第一应用对应的服务器；
所述服务器端根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
所述服务器端根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
所述服务器端根据所述风险识别结果执行相应的风控操作；
所述乘客客户端和/或司机客户端响应对应于所述服务器端的风控操作。
2.一种网约车交易数据处理方法，包括：
获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。
3.根据权利要求2所述的方法，所述订单信息包括从乘客客户端的网约车应用中触发打车请求形成的订单数据，或者从所述乘客客户端中与所述网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求形成的订单数据。
4.根据权利要求2所述的方法，所述风控评估数据还包括所述接单司机在风险用户名单中对应的信息，所述风险用户名单包括已确定的风险用户存在的风险类型以及对应的风险值的信息。
5.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述风险识别结果执行相应的风控操作，包括：
根据所述风险识别结果向所述接单司机对应的司机客户端发送风险警告信息，和/或，向所述订单信息中乘客对应的乘客客户端发送风险提醒信息。
6.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：
接收所述订单信息的支付信息；
相应的，所述根据所述风险识别结果执行相应的风控操作包括：根据所述风险识别结果确定所述支付信息对应的支付方式。
7.根据权利要求6所述的方法，所述根据所述风险识别结果确定所述支付信息对应的支付方式，包括：
当所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，将预设支付方式切换为风险支付方式。
8.根据权利要求7所述的方法，所述风险支付方式至少包括需要用户进行订单信息确认、用户支付验证、第三方支付、延迟到账中的一种支付处理方式。
9.根据权利要求7所述的方法，所述当所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，将预设支付方式切换为风险支付方式，包括：
在所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，向所述订单信息对应的乘客的乘客客户端发送是否切换支付方式的提示；
当接收到所述乘客客户端反馈的确认切换支付方式的指示时，将预设支付方式切换为风险支付方式。
10.根据权利要求6所述的方法，根据所述风险识别结果确定所述支付信息对应的支付方式，包括：
根据所述风险识别结果调整乘车费用转入接单司机的账户的时间；
以及在达到所述时间之前若未接收到账单异常信息，将所述乘车费用转入接单司机的账户。
11.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：
接收所述订单信息的投诉信息；
利用至少包括所述风险识别结果的信息确定所述投诉信息对应的定责赔付处理方式。
12.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：
获取所述订单信息对应的行车路线数据；
相应的，所述根据风险识别结果执行相应的风控操作，包括：根据风险识别结果以及所述行车路线数据确定相应的风控操作；执行所述风控操作。
13.一种网约车交易数据处理装置，包括：
数据获取模块，用于获取目标网约车的订单信息；
身份信息确定模块，用于根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
识别结果获取模块，用于根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
风控模块，用于根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。
14.根据权利要求13所述的装置，所述订单信息包括从乘客客户端的网约车应用中触发打车请求形成的订单数据，或者从所述乘客客户端中与所述网约车应用相关联的第一应用中触发打车请求形成的订单数据。
15.根据权利要求13所述的装置，所述风控评估数据还包括所述接单司机在风险用户名单中对应的信息，所述风险用户名单包括已确定的风险用户存在的风险类型以及对应的风险值的信息。
16.根据权利要求13所述的装置，所述风控模块包括：
提醒信息发送单元，用于根据所述风险识别结果向所述接单司机对应的司机客户端发送风险警告信息，和/或，向所述订单信息中乘客对应的乘客客户端发送风险提醒信息。
17.根据权利要求13所述的装置，所述装置还包括：
支付信息接收模块，用于接收所述订单信息对应的支付信息；
相应的，所述风控模块还用于根据所述风险识别结果确定所述支付信息对应的支付方式。
18.根据权利要求17所述的装置，所述风控模块包括：
判断单元，用于判断所述接单司机的风险识别结果是否大于预设阈值；
支付方式切换单元，用于当所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，将预设支付方式切换为风险支付方式。
19.根据权利要求18所述的装置，所述风险支付方式至少包括需要用户进行订单信息确认、用户支付验证、第三方支付、延迟到账中的一种支付处理方式。
20.根据权利要求18所述的装置，所述支付方式切换单元包括：
提示子单元，用于在所述接单司机的风险识别结果大于预设阈值时，向所述订单信息中乘客对应的乘客客户端发送是否切换支付方式的提示；
支付方式切换子单元，用于当接收到所述乘客客户端反馈的确认切换支付方式的指示时，将预设支付方式切换为风险支付方式。
21.根据权利要求17所述的装置，所述风控模块包括：
调整单元，用于根据所述风险识别结果调整乘车费用转入接单司机的账户的时间；
转账单元，用于在达到所述时间之前若未接收到账单异常信息，则将所述乘车费用转入接单司机的账户。
22.根据权利要求13所述的装置，所述装置还包括：
投诉信息接收模块，用于接收所述订单信息对应的投诉信息；
相应的，所述风控模块还用于根据获取的所述风险识别结果确定所述投诉信息对应的定责赔付处理方式。
23.根据权利要求13所述的装置，所述装置还包括行车路线获取模块，其中，
所述行车路线获取模块用于获取所述订单信息对应的行车路线数据；
所述风控模块还用于根据风险识别结果以及所述行车路线数据确定相应的风控操作；执行所述风控操作。
24.一种网约车交易数据处理设备，包括处理器及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤：
获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；
根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；
根据所述风险识别结果执行相应的风控操作。
25.一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险提醒信息；
接收所述服务器端发送的风险提醒信息。
26.一种乘客客户端，所述乘客客户端包括：
第一数据发送模块，用于发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险提醒信息；
第一数据接收模块，用于接收所述服务器端发送的风险提醒信息。
27.一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
响应所述服务器端确定的支付方式，以完成乘车费用的支付。
28.一种乘客客户端，所述乘客客户端包括：
第二数据发送模块，用于发送目标网约车的订单信息，以使服务器端获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
第一响应模块，用于响应所述服务器端确定的支付方式，以完成乘车费用的支付。
29.一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送目标网约车的投诉信息，以使服务器端获取所述投诉信息对应的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定定责赔付处理方式；
响应所述服务器端的定责赔付处理方式。
30.一种乘客客户端，所述乘客客户端包括：
第三数据发送模块，用于发送目标网约车的投诉信息，以使服务器端获取所述投诉信息对应的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定定责赔付处理方式；
第二响应模块，用于响应所述服务器端的定责赔付处理方式。
31.一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送接单信息，以使服务器端基于所述接单信息获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险警告信息；
接收所述服务器端发送的所述风险警告信息。
32.一种司机客户端，所述司机客户端包括：
第四数据发送模块，用于发送接单信息，以使服务器端基于所述接单信息获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果发送风险警告信息；
第二数据接收模块，用于接收所述服务器端发送的所述风险警告信息。
33.一种网约车交易数据处理方法，所述方法包括：
发送付款请求，以使服务器端基于所述付款请求获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
接收基于所述支付方式支付的乘车费用。
34.一种司机客户端，所述司机客户端包括：
第五数据发送模块，用于发送付款请求，以使服务器端基于所述付款请求获取目标网约车的订单信息，根据所述订单信息确定接单司机的身份信息；根据所述身份信息获取所述接单司机的风险识别结果，所述风险识别结果至少根据包括所述接单司机的信用行为属性数据的风控评估数据确定；根据所述风险识别结果确定所述订单信息对应的支付方式；
第三数据接收模块，用于接收基于所述支付方式支付的乘车费用。
35.一种网约车交易数据处理系统，所述系统包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现所述权利要求2-12任一项所述方法的步骤。
36.一种网约车交易数据处理系统，所述系统包括乘客客户端、司机客户端、服务器端，其中，
所述服务器端中的处理器执行存储器中存储的可执行指令时实现权利要求2-12中任意一项的方法；
或者，
所述乘客客户端中的处理器执行存储器中存储的可执行指令时实现权利要求25、27、29中任意一项的方法；
或者，
所述司机客户端中的处理器执行存储器中存储的可执行指令时实现权利要求31、33中任意一项的方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021098273A1 (zh) * | 2019-11-21 | 2021-05-27 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种网约车交易数据处理方法、装置及系统 |
| CN113313553A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-27 | 首约科技(北京)有限公司 | 一种订单投诉自动处理方法 |
| CN113592315A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-11-02 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种处理纠纷单的方法和装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109389383A (zh) * | 2017-08-07 | 2019-02-26 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 服务请求的支付处理方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN109447879A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-08 | 张振华 | 一种网约车乘客安全防护系统及方法 |
| CN109636257A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-04-16 | 长安大学 | 一种网约车出行前的风险评价方法 |
| CN110245841A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-17 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种网约车风险控制方法及相关装置 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109598566B (zh) * | 2017-09-30 | 2021-07-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 下单预测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 |
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| CN110991837A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-04-10 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种网约车交易数据处理方法、装置及系统 |
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-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109389383A (zh) * | 2017-08-07 | 2019-02-26 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 服务请求的支付处理方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN109447879A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-08 | 张振华 | 一种网约车乘客安全防护系统及方法 |
| CN109636257A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-04-16 | 长安大学 | 一种网约车出行前的风险评价方法 |
| CN110245841A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-17 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种网约车风险控制方法及相关装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021098273A1 (zh) * | 2019-11-21 | 2021-05-27 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种网约车交易数据处理方法、装置及系统 |
| CN113313553A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-27 | 首约科技(北京)有限公司 | 一种订单投诉自动处理方法 |
| CN113592315A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-11-02 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种处理纠纷单的方法和装置 |
Also Published As
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