CN114841820A - 交易的风险控制方法及系统 - Google Patents

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CN114841820A CN202210536036.6A CN202210536036A CN114841820A CN 114841820 A CN114841820 A CN 114841820A CN 202210536036 A CN202210536036 A CN 202210536036A CN 114841820 A CN114841820 A CN 114841820A
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Abstract

本发明公开了一种交易的风险控制方法及系统，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：服务器在根据预约申请确定用户为低资源用户时，确定该用户的类别；在根据该类别确定预约交易为低风险交易时，为该交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将哈希值以图形码的形式发送给用户；银行自助终端接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从图形码中提取出哈希值；若该哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易。本发明可以有效地控制低资源群体的交易风险，同时又不降低该低资源群体的客户体验。

Description

交易的风险控制方法及系统
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种交易的风险控制方法及系统。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
目前的银行交易限额主要是针对大额交易的风险控制，包括监管机构对交易金额的规定都是为了防止诈骗等非法行为。对于众多的低风险群体客户来说，这个限额太高了，对于他们的资金来说风险比较高，也就是目前银行无法有效地控制低风险群体客户的交易风险。
发明内容
本发明实施例提供一种交易的风险控制方法，用以有效地控制低资源群体的交易风险，同时又不降低该低资源群体的客户体验，该方法包括：
服务器接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；
在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易。
本发明实施例还提供一种交易的风险控制系统，用以有效地控制低资源群体的交易风险，同时又不降低该低资源群体的客户体验，该系统包括：
服务器，用于接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；
银行自助终端，用于接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易；所述银行自助终端为在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端。
本发明实施例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计算机程序时实现上述交易的风险控制方法。
本发明实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易的风险控制方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易的风险控制方法。
本发明实施例中，交易的风险控制方案，通过：服务器接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易，可以有效地控制低资源群体的交易风险，同时又不降低该低资源群体的客户体验。
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。在附图中：
图1为本发明实施例中交易的风险控制方法的流程示意图；
图2为本发明另一实施例中交易的风险控制方法的流程示意图；
图3为本发明实施例中服务器确定用户是否为低资源用户的流程示意图；
图4为本发明实施例中服务器确根据该用户类别确定预约交易为低风险交易的流程示意图；
图5为本发明实施例中交易的风险控制系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
图1为本发明实施例中交易的风险控制方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤101：服务器接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；
步骤102：在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易。
本发明实施例提供的交易的风险控制方法，工作时：服务器接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易，可以有效地控制低资源群体的交易风险，同时又不降低该低资源群体的客户体验。下面对该交易的风险控制方法进行详细介绍。
在上述步骤中，银行自助终端不需要对用户进行身份验证，因为已经确定该预约交易为低风险交易。所有上述的步骤中，没有出现对用户进行身份验证。在确定该用户归属的用户类别之前，先对银行的所有低风险用户进行聚类，获得多个用户子集合，每个用户子集合对应一个用户类别。
在一个实施例中，如图2所示，上述交易的风险控制方法还可以包括：
步骤103：服务器在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成交易流水标识；
步骤104：在用户完成低于最高交易金额的实际交易后，所述银行自助终端将交易流水标识和实际交易的金额组成的信息进行数字签名；将所述数字签名及实际交易信息的哈希值上传至区块链，将数字签名及实际交易信息发送至发起交易预约申请的服务器；
步骤105：发起交易预约申请的服务器根据数字签名及实际交易信息计算哈希值，将计算的哈希值与区块链上的数字签名及实际交易信息的哈希值进行比对；在计算的哈希值与区块链上的数字签名及实际交易信息的哈希值一致时，基于所述数字签名对所述用户的账户进行账务处理。
具体实施时，上述对用户的账户进行账务处理的实施方式进一步提高了交易的风险控制的安全性，提高用户体验。
在一个实施例中，如图3所示，上述交易的风险控制方法还可以包括：服务器按照如下方法确定所述用户是否为低资源用户：
步骤201：获取银行服务的用户集合；
步骤202：对于该用户集合的每个用户，依据该用户的交易数据，确定该用户对应的资源数以及收入数；
步骤203：依据资源数以及收入数，确定用户集合的偏序，其中，对于所述用户集合的任何两个用户，该偏序可用于确定该两个用户中的第一用户是否低于第二用户；
步骤204：依据用户集合的偏序，确定所述用户集合的多个极大用户，其中，该极大用户是该偏序的极大元素；
步骤205：将所述多个极大用户对应的资源数的最大值确定为资源数阈值；将所述多个极大用户对应的收入数的最大值确定为收入数阈值；
步骤206：对于所述用户集合的每个用户，如果该用户的资源数小于等于该资源数阈值，且该用户的收入数小于等于该收入数阈值，则将该用户确定为低资源用户。
需要说明的是，偏序的极大元素就是在偏序对应的集合中，不存在其他元素优于该极大元素。所述用户集合的极大用户就是在所述用户集合中不存在其他用户低于该极大用户。
在一个实施例中，步骤204依据用户集合的偏序，确定所述用户集合的多个极大用户，可以包括：
将所述用户集合中的每个用户对应的极大认证值初始化为可能，以及所述用户集合中的每个用户对应的比较布尔值初始化为是；
对所述用户集合的所有用户按照对应的资源数从小到大的顺序进行排序；
按照排序顺序依次对所述用户集合中的每个用户执行如下步骤：
如果该用户对应的极大认证值不等于可能，则将该用户对应的可比用户设置为空；否则将该用户对应的可比用户设置为所述用户集合中所有的对应的比较布尔值为是的其他用户(除该用户之外)；
依据用户集合的偏序，依次确定该用户和对应的每个可比用户的关系：如果该可比用户低于该用户，则将该用户对应的极大认证值更新为否；如果该用户低于该可比用户，则将该可比用户对应的极大认证值更新为否，并将该可比用户确定为该用户的次要用户；
如果确定该用户对应的所有可比用户都不优于该用户，则将该用户确定为所述用户集合的极大用户，并且更新该极大用户的所有次要用户的比较布尔值为否。
在一个实施例中，依据资源数以及收入数，确定用户集合的偏序，可以包括：
确定用户集合的偏序，其中，对于所述用户集合的任何两个用户，如果该两个用户的第一用户的资源数小于等于该两个用户的第二用户的资源数，且该第一用户的收入数小于等于该第二用户的收入数，且该第一用户的资源数小于设定资源阈值，且该第一用户的收入数小于设定收入阈值，则确定该第一用户低于该第二用户。
具体实施时，上述确定用户集合的偏序的实施方式进一步有效地控制低资源群体的交易风险。
在一个实施例中，如图4所示，根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易，可以包括：
步骤301：对于每个用户类别，根据该用户类别的所有用户关于预约交易的交易数据，确定该用户类别的预约交易关于各个风险维度的概率；
步骤302：依据概率，确定用户类别的偏序，其中，对于任何两个用户类别，该偏序可用于确定该两个用户类别中的第一用户类别是否安全于第二用户类别；
步骤303：依据用户类别的偏序，确定所有用户类别的多个极大用户类别，其中，该极大用户类别是该偏序的极大元素；
步骤304：当该用户归属的用户类别是极大用户类别时，将预约交易确定为低风险交易。
具体实施时，上述确定预约交易为低风险交易的实施方式进一步有效地控制低资源群体的交易风险。
在一个实施例中，步骤301对于每个用户类别，根据该用户类别的所有用户关于预约交易的交易数据，确定该用户类别的预约交易关于各个风险维度的概率，可以包括：
从该用户类别的所有用户关于预约交易的交易数据中选取出各个风险维度对应的交易数据；
对于每个风险维度，将该风险维度对应的交易数据划分为多个子数据，使得每个子数据的交易数量大于设定值；将该各个子数据中风险交易数据的比例确定为该风险维度对应的样本；
将该用户类别的预约交易关于该风险维度的概率确定为对应的风险维度对应的所有样本的均值。
在一个实施例中，当获得了该用户类别的预约交易关于该风险维度的概率后，还可以确定该概率对应的误差上界(也就是可以评估该概率的准确程度)，具体的：
基于上述实施例获得的该风险维度对应的所有样本，确定该风险维度对应的方差σ；
将获得的概率对应的误差上界确定为
Figure BDA0003647575700000071
其中n是获得的该风险维度对应的所有样本的个数。
在一个实施例中，风险维度可以是风险类别，风险等级等。
在一个实施例中，依据概率，确定用户类别的偏序，可以包括：
对于任何两个用户类别，如果对于任何风险维度，该两个用户类别的第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率都小于等于该两个用户类别的第二用户类别的预约交易关于该风险维度的概率，且该第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率小于该风险维度对应的概率阈值，则确定该第一用户类别安全于第二用户类别。
依据概率对应的误差上界，还可以修正上一实施例获得的用户类别的偏序。在一个实施例中，依据概率，确定用户类别的偏序，还可以包括：
对于任何两个用户类别，如果对于任何风险维度，该两个用户类别的第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率都小于等于该两个用户类别的第二用户类别的预约交易关于该风险维度的概率，且该第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率小于该风险维度对应的概率阈值，且该第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率对应的误差上界小于误差阈值，则确定该第一用户类别安全于第二用户类别。
其中，误差阈值可以按照如下方法确定：
设置可以接受的概率误差阈值ε，以及概率误差大于ε的概率P；
将误差阈值确定为ε2×P。
具体实施时，上述确定用户类别的偏序的具体实施方式进一步有效地控制低资源群体的交易风险。
在一个实施例中，上述图形码可以为二维码。
为了便于理解本发明如何实施，下面举个例子进行说明。
本发明实施例的应用场景为：针对低风险群体客户，基于风险预测的方法来控制客户的交易。本申请的交易可以为预约取款。
低风险群体客户可以是客户的资金和资金变化量都在一定范围内的客户。风险是和资金量相关的，资金量越大，风险越大。也可以基于其他方法来确定客户是否是低风险群体客户，比如确定该客户的关联客户(关联客户和该客户有密集资金往来，或者用知识图谱来获得)，如果关联客户是低风险群体客户，则可以确定该客户也为低风险群体客户。该交易的风险控制方法包括：
1.客户向银行A提交预约申请，申请信息可以包括取款时间范围，地理范围，最高取款金额，联系方式。
2.银行确认该客户是否为低风险群体客户，当确认为低风险群体客户后，银行审核该预约申请，确定该申请是否为低风险。具体的可以确定预约申请的各个风险维度的概率，以及该概率是否小于等于该风险维度的阈值(比如是该风险维度的低风险数据的该风险维度的概率值)。
3.如果确定为低风险，给客户的预约申请生成流水号，同时将客户的申请信息经过哈希函数转化为哈希值，将流水号和哈希值，以及低风险标识，最高取款金额上传到区块链中，并将该哈希值以二维码的形式发送给客户。
4.客户到银行(可能是其他银行)自助终端取款时，出示该二维码，该自助终端读取二维码中的哈希值，并将二维码中的哈希值发送到区块链上。
5.智能合约查询该区块链是否存在该哈希值，并将哈希值，该哈希值对应的低风险标识和最高取款金额反馈给该自助终端。该自助终端允许该客户取走小于最高取款金额的现金。
6.当客户取走现金后，该自助终端的银行将流水值和交易金额组成的信息进行数字签名，并将数字签名和交易信息的哈希值上传到区块链中，并将数字签名和交易信息发送该银行A，银行A验证该数字签名和交易信息的哈希值和区块链的哈希值一致时，基于数字签名信息对客户的账户进行账务处理。
综上，本发明实施例针可以有效的保护低风险群体的资金安全，控制他们的交易风险，同时又不降低该群体的客户体验。
本发明实施例中还提供了一种交易的风险控制系统，如下面的实施例所述。由于该系统解决问题的原理与交易的风险控制方法相似，因此该系统的实施可以参见交易的风险控制方法的实施，重复之处不再赘述。
图5为本发明实施例中交易的风险控制系统的结构示意图，如图5所示，该系统包括：
服务器01，用于接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；
银行自助终端02，用于接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易；所述银行自助终端为在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端。
在一个实施例中，所述服务器还用于在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成交易流水标识；根据数字签名及实际交易信息计算哈希值，将计算的哈希值与区块链上的数字签名及实际交易信息的哈希值进行比对；在计算的哈希值与区块链上的数字签名及实际交易信息的哈希值一致时，基于所述数字签名对所述用户的账户进行账务处理；所述服务器为发起交易预约申请的服务器；
所述银行自助终端还用于在用户完成低于最高交易金额的实际交易后，将交易流水标识和实际交易的金额组成的信息进行数字签名；将所述数字签名及实际交易信息的哈希值上传至区块链，将数字签名及实际交易信息发送至发起交易预约申请的服务器。
在一个实施例中，所述服务器还用于按照如下方法确定所述用户是否为低资源用户：
获取银行服务的用户集合；
对于该用户集合的每个用户，依据该用户的交易数据，确定该用户对应的资源数以及收入数；
依据资源数以及收入数，确定用户集合的偏序，其中，对于所述用户集合的任何两个用户，该偏序可用于确定该两个用户中的第一用户是否低于第二用户；
依据用户集合的偏序，确定所述用户集合的多个极大用户，其中，该极大用户是该偏序的极大元素；
将所述多个极大用户对应的资源数的最大值确定为资源数阈值；将所述多个极大用户对应的收入数的最大值确定为收入数阈值；
对于所述用户集合的每个用户，如果该用户的资源数小于等于该资源数阈值，且该用户的收入数小于等于该收入数阈值，则将该用户确定为低资源用户。
在一个实施例中，依据资源数以及收入数，确定用户集合的偏序，包括：
确定用户集合的偏序，其中，对于所述用户集合的任何两个用户，如果该两个用户的第一用户的资源数小于等于该两个用户的第二用户的资源数，且该第一用户的收入数小于等于该第二用户的收入数，且该第一用户的资源数小于设定资源阈值，且该第一用户的收入数小于设定收入阈值，则确定该第一用户低于该第二用户。
在一个实施例中，根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易，可以包括：
对于每个用户类别，根据该用户类别的所有用户关于预约交易的交易数据，确定该用户类别的预约交易关于各个风险维度的概率；
依据概率，确定用户类别的偏序，其中，对于任何两个用户类别，该偏序可用于确定该两个用户类别中的第一用户类别是否安全于第二用户类别；
依据用户类别的偏序，确定所有用户类别的多个极大用户类别，其中，该极大用户类别是该偏序的极大元素；
当该用户归属的用户类别是极大用户类别时，将预约交易确定为低风险交易。
在一个实施例中，依据概率，确定用户类别的偏序，可以包括：
对于任何两个用户类别，如果对于任何风险维度，该两个用户类别的第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率都小于等于该两个用户类别的第二用户类别的预约交易关于该风险维度的概率，且该第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率小于该风险维度对应的概率阈值，则确定该第一用户类别安全于第二用户类别。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
本发明实施例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计算机程序时实现上述交易的风险控制方法。
本发明实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易的风险控制方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易的风险控制方法。
本发明实施例中，交易的风险控制方案，通过：服务器接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易，可以有效地控制低资源群体的交易风险，同时又不降低该低资源群体的客户体验。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种交易的风险控制方法，其特征在于，包括：
服务器接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；
在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易。
2.如权利要求1所述的交易的风险控制方法，其特征在于，还包括：
服务器在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成交易流水标识；
在用户完成低于最高交易金额的实际交易后，所述银行自助终端将交易流水标识和实际交易的金额组成的信息进行数字签名；将所述数字签名及实际交易信息的哈希值上传至区块链，将数字签名及实际交易信息发送至发起交易预约申请的服务器；
发起交易预约申请的服务器根据数字签名及实际交易信息计算哈希值，将计算的哈希值与区块链上的数字签名及实际交易信息的哈希值进行比对；在计算的哈希值与区块链上的数字签名及实际交易信息的哈希值一致时，基于所述数字签名对所述用户的账户进行账务处理。
3.如权利要求1所述的交易的风险控制方法，其特征在于，还包括：服务器按照如下方法确定所述用户是否为低资源用户：
获取银行服务的用户集合；
对于该用户集合的每个用户，依据该用户的交易数据，确定该用户对应的资源数以及收入数；
依据资源数以及收入数，确定用户集合的偏序，其中，对于所述用户集合的任何两个用户，该偏序可用于确定该两个用户中的第一用户是否低于第二用户；
依据用户集合的偏序，确定所述用户集合的多个极大用户，其中，该极大用户是该偏序的极大元素；
将所述多个极大用户对应的资源数的最大值确定为资源数阈值；将所述多个极大用户对应的收入数的最大值确定为收入数阈值；
对于所述用户集合的每个用户，如果该用户的资源数小于等于该资源数阈值，且该用户的收入数小于等于该收入数阈值，则将该用户确定为低资源用户。
4.如权利要求3所述的交易的风险控制方法，其特征在于，依据资源数以及收入数，确定用户集合的偏序，包括：
确定用户集合的偏序，其中，对于所述用户集合的任何两个用户，如果该两个用户的第一用户的资源数小于等于该两个用户的第二用户的资源数，且该第一用户的收入数小于等于该第二用户的收入数，且该第一用户的资源数小于设定资源阈值，且该第一用户的收入数小于设定收入阈值，则确定该第一用户低于该第二用户。
5.如权利要求1所述的交易的风险控制方法，其特征在于，根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易，包括：
对于每个用户类别，根据该用户类别的所有用户关于预约交易的交易数据，确定该用户类别的预约交易关于各个风险维度的概率；
依据概率，确定用户类别的偏序，其中，对于任何两个用户类别，该偏序可用于确定该两个用户类别中的第一用户类别是否安全于第二用户类别；
依据用户类别的偏序，确定所有用户类别的多个极大用户类别，其中，该极大用户类别是该偏序的极大元素；
当该用户归属的用户类别是极大用户类别时，将预约交易确定为低风险交易。
6.如权利要求5所述的交易的风险控制方法，其特征在于，依据概率，确定用户类别的偏序，包括：
对于任何两个用户类别，如果对于任何风险维度，该两个用户类别的第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率都小于等于该两个用户类别的第二用户类别的预约交易关于该风险维度的概率，且该第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率小于该风险维度对应的概率阈值，则确定该第一用户类别安全于第二用户类别。
7.一种交易的风险控制系统，其特征在于，包括：
服务器，用于接收用户的交易预约申请；交易预约申请包括预约的交易时间范围、地理位置范围及最高交易金额；在根据交易预约申请确定所述用户为低资源用户时，确定该用户归属的用户类别；在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成低风险标识，将交易预约申请转换为哈希值；将所述哈希值及对应的低风险标识、最高交易金额上传至区块链，将所述哈希值以图形码的形式发送给所述用户；
银行自助终端，用于接收到用户的实际交易请求时，获取用户出示的图形码；从用户出示的图形码中提取出哈希值；将提取出的哈希值到区块链中进行匹配查找，若提取出的哈希值存在于区块链中，根据哈希值对应的低风险标识、最高交易金额，允许用户完成低于最高交易金额的实际交易；所述银行自助终端为在预约的交易时间范围内所述地理位置范围的银行自助终端。
8.如权利要求7所述的交易的风险控制系统，其特征在于，所述服务器还用于在根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易时，为所述低风险交易生成交易流水标识；根据数字签名及实际交易信息计算哈希值，将计算的哈希值与区块链上的数字签名及实际交易信息的哈希值进行比对；在计算的哈希值与区块链上的数字签名及实际交易信息的哈希值一致时，基于所述数字签名对所述用户的账户进行账务处理；所述服务器为发起交易预约申请的服务器；
所述银行自助终端还用于在用户完成低于最高交易金额的实际交易后，将交易流水标识和实际交易的金额组成的信息进行数字签名；将所述数字签名及实际交易信息的哈希值上传至区块链，将数字签名及实际交易信息发送至发起交易预约申请的服务器。
9.如权利要求7所述的交易的风险控制系统，其特征在于，所述服务器还用于按照如下方法确定所述用户是否为低资源用户：
获取银行服务的用户集合；
对于该用户集合的每个用户，依据该用户的交易数据，确定该用户对应的资源数以及收入数；
依据资源数以及收入数，确定用户集合的偏序，其中，对于所述用户集合的任何两个用户，该偏序可用于确定该两个用户中的第一用户是否低于第二用户；
依据用户集合的偏序，确定所述用户集合的多个极大用户，其中，该极大用户是该偏序的极大元素；
将所述多个极大用户对应的资源数的最大值确定为资源数阈值；将所述多个极大用户对应的收入数的最大值确定为收入数阈值；
对于所述用户集合的每个用户，如果该用户的资源数小于等于该资源数阈值，且该用户的收入数小于等于该收入数阈值，则将该用户确定为低资源用户。
10.如权利要求9所述的交易的风险控制系统，其特征在于，依据资源数以及收入数，确定用户集合的偏序，包括：
确定用户集合的偏序，其中，对于所述用户集合的任何两个用户，如果该两个用户的第一用户的资源数小于等于该两个用户的第二用户的资源数，且该第一用户的收入数小于等于该第二用户的收入数，且该第一用户的资源数小于设定资源阈值，且该第一用户的收入数小于设定收入阈值，则确定该第一用户低于该第二用户。
11.如权利要求7所述的交易的风险控制系统，其特征在于，根据该用户归属的用户类别确定预约交易为低风险交易，包括：
对于每个用户类别，根据该用户类别的所有用户关于预约交易的交易数据，确定该用户类别的预约交易关于各个风险维度的概率；
依据概率，确定用户类别的偏序，其中，对于任何两个用户类别，该偏序可用于确定该两个用户类别中的第一用户类别是否安全于第二用户类别；
依据用户类别的偏序，确定所有用户类别的多个极大用户类别，其中，该极大用户类别是该偏序的极大元素；
当该用户归属的用户类别是极大用户类别时，将预约交易确定为低风险交易。
12.如权利要求11所述的交易的风险控制系统，其特征在于，依据概率，确定用户类别的偏序，包括：
对于任何两个用户类别，如果对于任何风险维度，该两个用户类别的第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率都小于等于该两个用户类别的第二用户类别的预约交易关于该风险维度的概率，且该第一用户类别的预约交易关于该风险维度的概率小于该风险维度对应的概率阈值，则确定该第一用户类别安全于第二用户类别。
13.一种计算机设备，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计算机程序时实现权利要求1至6任一所述方法。
14.一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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。
15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。
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CN116912001A (zh) * 2023-09-12 2023-10-20 天津市津能工程管理有限公司 一种基于互联网区块链的工程材料交易管控方法及系统
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