CN115018505A - 支付请求处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

支付请求处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN115018505A CN202210582524.0A CN202210582524A CN115018505A CN 115018505 A CN115018505 A CN 115018505A CN 202210582524 A CN202210582524 A CN 202210582524A CN 115018505 A CN115018505 A CN 115018505A
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Abstract

本发明涉及人工智能领域，公开了一种支付请求处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高支付请求处理的准确率。所述支付请求处理方法包括：根据支付交易请求获取账户数据和待处理支付信息；提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到操作行为数据；将操作行为数据输入风险检测模型进行风险等级计算，得到目标风险等级，并根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；若账户数据为风险账户，则确定风险行为类型，并基于风险行为类型获取目标操作，执行支付交易请求对应的目标操作。此外，本发明还涉及区块链技术，目标风险等级可存储于区块链节点中。

Description

支付请求处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种支付请求处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，线上支付得到了越来越广泛的应用，随之也给很多不法分子利用网络支付进行欺诈、盗号等行为提供了可乘之机，因而监测客户的支付行为、预防风险支付行为的发生变得十分有必要。
传统地，银行等金融机构通过设定一些对应的风控规则，来监控客户的支付行为，当其行为存在异常时，则对其行为进行拦截等处理；然而，传统的风控规则容易存在错判、漏判的行为，无法准确检测客户支付行为存在的风险，即现有方案的准确率低。
发明内容
本发明提供了一种支付请求处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高支付请求处理的准确率。
本发明第一方面提供了一种支付请求处理方法，所述支付请求处理方法包括：接收终端发送的支付交易请求，并根据所述支付交易请求获取所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；提取所述账户数据中的历史交易数据，并根据所述历史交易数据和所述待处理支付信息对所述账户数据进行交易操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据；将所述操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到所述操作行为数据对应的目标风险等级，并根据所述目标风险等级判断所述账户数据是否为风险账户；若所述账户数据为风险账户，则确定所述账户数据对应的风险行为类型，并基于所述风险行为类型获取与所述账户数据对应的目标操作，以及执行所述支付交易请求对应的目标操作。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述接收终端发送的支付交易请求，并根据所述支付交易请求获取所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息，包括：接收用户在预置的终端发送的支付交易请求；对所述支付交易请求进行请求解析，得到所述支付交易请求对应的加密数据包；对所述加密数据包进行数据解密，得到所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述提取所述账户数据中的历史交易数据，并根据所述历史交易数据和所述待处理支付信息对所述账户数据进行交易操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据，包括：对所述账户数据进行历史交易数据提取，得到历史交易数据；将所述历史交易数据和所述待处理支付信息输入预置的交易数据分析模型；通过所述交易数据分析模型对所述历史交易数据和所述待处理支付信息进行特征数据提取，得到特征数据；通过所述交易数据分析模型对所述特征数据进行操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，在所述接收终端发送的支付交易请求之前，所述支付请求处理方法还包括：从预置的交易数据库中提取样本交易请求，其中，所述样本交易请求包括交易元素和所述交易元素对应的交易结果；基于所述交易元素和所述交易结果生成所述样本交易请求对应的映射关系；基于所述映射关系将所述样本交易请求输入预置的训练模型进行模型训练，得到交易数据分析模型。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，在所述执行所述支付交易请求对应的目标操作之后，所述支付请求处理方法还包括：对所述待处理支付信息进行信息验证，若所述待处理支付信息不符合预置的支付规则，则拦截所述支付交易请求；根据拦截得到的支付交易请求生成所述支付交易请求对应的支付失败数据；对所述支付失败数据进行安全验证并生成所述支付失败数据对应的验证信息；对所述验证信息进行校验，得到校验结果，若校验结果为校验通过，则删除与所述待处理支付信息对应的数据库记录。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述支付请求处理方法还包括：获取所述账户数据中的支付账户，并检测所述支付账户的登录状态；根据所述登录状态获取所述支付账户对应的登录信息，并获取所述支付账户对应的登录操作数据；判断所述登录信息与所述登录操作数据是否匹配，若不匹配，则根据所述登录信息更新所述登录操作数据。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述支付请求处理方法还包括：获取所述账户数据中的支付账户，并检测所述支付账户的支付状态；根据所述支付状态获取所述支付账户对应的支付状态信息，并获取所述支付账户对应的支付行为数据；判断所述支付状态信息与所述支付行为数据是否匹配，若不匹配，则根据所述支付状态信息更新所述支付行为数据。
本发明第二方面提供了一种支付请求处理装置，所述支付请求处理装置包括：接收模块，用于接收终端发送的支付交易请求，并根据所述支付交易请求获取所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；分析模块，用于提取所述账户数据中的历史交易数据，并根据所述历史交易数据和所述待处理支付信息对所述账户数据进行交易操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据；处理模块，用于将所述操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到所述操作行为数据对应的目标风险等级，并根据所述目标风险等级判断所述账户数据是否为风险账户；执行模块，用于若所述账户数据为风险账户，则确定所述账户数据对应的风险行为类型，并基于所述风险行为类型获取与所述账户数据对应的目标操作，以及执行所述支付交易请求对应的目标操作。
可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述接收模块具体用于：接收用户在预置的终端发送的支付交易请求；对所述支付交易请求进行请求解析，得到所述支付交易请求对应的加密数据包；对所述加密数据包进行数据解密，得到所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息。
可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述分析模块具体用于：对所述账户数据进行历史交易数据提取，得到历史交易数据；将所述历史交易数据和所述待处理支付信息输入预置的交易数据分析模型；通过所述交易数据分析模型对所述历史交易数据和所述待处理支付信息进行特征数据提取，得到特征数据；通过所述交易数据分析模型对所述特征数据进行操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据。
可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述支付请求处理装置还包括：训练模块，用于从预置的交易数据库中提取样本交易请求，其中，所述样本交易请求包括交易元素和所述交易元素对应的交易结果；基于所述交易元素和所述交易结果生成所述样本交易请求对应的映射关系；基于所述映射关系将所述样本交易请求输入预置的训练模型进行模型训练，得到交易数据分析模型。
可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述支付请求处理装置还包括：校验模块，用于对所述待处理支付信息进行信息验证，若所述待处理支付信息不符合预置的支付规则，则拦截所述支付交易请求；根据拦截得到的支付交易请求生成所述支付交易请求对应的支付失败数据；对所述支付失败数据进行安全验证并生成所述支付失败数据对应的验证信息；对所述验证信息进行校验，得到校验结果，若校验结果为校验通过，则删除与所述待处理支付信息对应的数据库记录。
可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述支付请求处理装置还包括：匹配模块，用于获取所述账户数据中的支付账户，并检测所述支付账户的登录状态；根据所述登录状态获取所述支付账户对应的登录信息，并获取所述支付账户对应的登录操作数据；判断所述登录信息与所述登录操作数据是否匹配，若不匹配，则根据所述登录信息更新所述登录操作数据。
可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述支付请求处理装置还包括：更新模块，用于获取所述账户数据中的支付账户，并检测所述支付账户的支付状态；根据所述支付状态获取所述支付账户对应的支付状态信息，并获取所述支付账户对应的支付行为数据；判断所述支付状态信息与所述支付行为数据是否匹配，若不匹配，则根据所述支付状态信息更新所述支付行为数据。
本发明第三方面提供了一种支付请求处理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述支付请求处理设备执行上述的支付请求处理方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的支付请求处理方法。
本发明提供的技术方案中，接收终端发送的支付交易请求，并根据支付交易请求获取支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据；将操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到操作行为数据对应的目标风险等级，并根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；若账户数据为风险账户，则确定账户数据对应的风险行为类型，并基于风险行为类型获取与账户数据对应的目标操作，以及执行支付交易请求对应的目标操作，本发明根据不同的风险等级对应不同的风控验证策略，提高了支付请求处理的准确率。
附图说明
图1为本发明实施例中支付请求处理方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中支付请求处理方法的另一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中支付请求处理装置的一个实施例示意图；
图4为本发明实施例中支付请求处理装置的另一个实施例示意图；
图5为本发明实施例中支付请求处理设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种支付请求处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高支付请求处理的准确率。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中支付请求处理方法的第一个实施例包括：
101、接收终端发送的支付交易请求，并根据支付交易请求获取支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；
可以理解的是，本发明的执行主体可以为支付请求处理装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。本发明实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content DeliveryNetwork，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
需要说明的是，账户数据是发起支付交易请求对应的账户的信息，例如支付交易请求对应的账户的用户名、账户等。待处理支付信息是允许执行的支付信息，可以包含支付的金额、支付的对象、登录地址和域名、该账户本次的登录设备号等信息。用户需要执行支付行为时，向服务器发送支付交易请求，支付交易请求包含发起该次支付交易请求对应的账户的信息，服务器接收到该支付交易请求后，根据支付交易请求获取支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息。
102、提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据；
具体的，服务器根据制定好的专家规则对账户数据在其他时间和场景，如登录场景和历史支付场景等，对该账户数据的历史登录情况和信息变动情况打上的用于识别该账户的交易元素的标签，这些标签有对应的有效期。服务器根据支付交易请求中的账户数据获取当前该账户中被打上的用于反映该账户风险情况的操作行为数据，服务器提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据，操作行为数据用于判断该账户是否为风险账户。
103、将操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到操作行为数据对应的目标风险等级，并根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；
具体地，服务器获取操作行为数据后，根据操作行为数据来判断该账户是否为风险账户，服务器根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；在判定该账户为风险账户后，还需要检测实时支付信息是否合理，如该次支付信息的收获人的手机号或者充值的手机号码是否为常用号码等；服务器判定风险账户的规则和判定待处理支付信息是否合理的标准都可根据实际情况进行设定。通过会员登录态获收集用户登录相关信息，指纹等生物识别是否有发生变化，客户信息是否与当前登录态一致，交易卡号是否存反洗钱，黑名单等风险。
104、若账户数据为风险账户，则确定账户数据对应的风险行为类型，并基于风险行为类型获取与账户数据对应的目标操作，以及执行支付交易请求对应的目标操作。
具体的，服务器确定每一风控规则集的风险评估等级，并从中筛选出风险评估等级为危险级的各个风控规则集。读取筛选得到的每一风控规则集所分别对应的风险行为类型，将该风险行为类型确定为当前时刻的交易事件所存在的风险行为类型。每一风险行为类型预设有一种目标操作。目标操作表示当前需要对交易请求所执行的响应方式。目标操作包括但不限于冻结交易请求账号、短信提醒账号注册用户、电话确认交易请求用户的真实身份以及延迟到账时间等。服务器仅当交易事件存在任一风险行为类型时，才执行该风险行为类型的目标操作。
进一步地，服务器将目标风险等级存储于区块链数据库中，具体此处不做限定。
本发明实施例中，接收终端发送的支付交易请求，并根据支付交易请求获取支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据；将操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到操作行为数据对应的目标风险等级，并根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；若账户数据为风险账户，则确定账户数据对应的风险行为类型，并基于风险行为类型获取与账户数据对应的目标操作，以及执行支付交易请求对应的目标操作，本发明根据不同的风险等级对应不同的风控验证策略，提高了支付请求处理的准确率。
请参阅图2，本发明实施例中支付请求处理方法的第二个实施例包括：
201、接收终端发送的支付交易请求，并根据支付交易请求获取支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；
具体的，服务器接收用户在预置的终端发送的支付交易请求；服务器对支付交易请求进行请求解析，得到支付交易请求对应的加密数据包；服务器对加密数据包进行数据解密，得到支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息。具体的，服务器接收用户在预置的终端发送的支付交易请求，其中，支付终端可以是手机终端或平板电脑等；服务器对该支付交易请求进行请求解析，得到该支付交易请求对应的加密数据包，服务器会自动对用户的个人信息进行加密处理，生成用户的加密数据包；服务器对该加密数据包进行数据解密，得到该支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息，其中，数据解密可以通过预置的解密算法。
202、提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据；
具体的，服务器对账户数据进行历史交易数据提取，得到历史交易数据；服务器将历史交易数据和待处理支付信息输入预置的交易数据分析模型；服务器通过交易数据分析模型对历史交易数据和待处理支付信息进行特征数据提取，得到特征数据；服务器通过交易数据分析模型对特征数据进行操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据。具体的，服务器根据大量历史风险数据进行分析，将若干个设定好的专家规则进行整合，训练出能够直接根据输入的账户数据获取其操作行为数据的交易数据分析模型。其中，交易数据分析模型可以是神经网络模型或者规则整合模型等。服务器将账户数据，如账户号等输入交易数据分析模型中，交易数据分析模型可根据该支付账户的历史中的支付行为和登录行为等等，为该支付账户打上操作行为数据。
具体的，服务器从预置的交易数据库中提取样本交易请求，其中，样本交易请求包括交易元素和交易元素对应的交易结果；服务器基于交易元素和交易结果生成样本交易请求对应的映射关系；服务器基于映射关系将样本交易请求输入预置的训练模型进行模型训练，得到交易数据分析模型。其中，样本交易请求是历史支付记录中交易过的支付交易请求；服务器在训练交易数据分析模型时，服务器先获取样本交易请求作为样本数据来源，然后从样本交易请求提取交易元素和交易元素对应的交易结果作为训练样本。服务器针对不同的风险因素设定不同的操作行为数据名称，服务器获取操作行为数据，服务器根据交易元素的集合最终导致的交易结果，来为每个交易元素设定对应的操作行为数据，服务器根据输入的账户数据，获取该账户数据对应的历史登录记录和历史支付记录，来获取该账户数据中的交易元素对应的操作行为数据。服务器根据历史交易元素与交易结果进行深度学习，训练出能够根据账户数据获取对应的操作行为数据的交易数据分析模型。
203、将操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到操作行为数据对应的目标风险等级，并根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；
具体地，服务器获取操作行为数据后，根据操作行为数据来判断该账户是否为风险账户，服务器根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；在判定该账户为风险账户后，还需要检测实时支付信息是否合理，如该次支付信息的收获人的手机号或者充值的手机号码是否为常用号码等；服务器判定风险账户的规则和判定待处理支付信息是否合理的标准都可根据实际情况进行设定。
204、若账户数据为风险账户，则确定账户数据对应的风险行为类型，并基于风险行为类型获取与账户数据对应的目标操作，以及执行支付交易请求对应的目标操作；
具体的，服务器确定每一风控规则集的风险评估等级，并从中筛选出风险评估等级为危险级的各个风控规则集。读取筛选得到的每一风控规则集所分别对应的风险行为类型，将该风险行为类型确定为当前时刻的交易事件所存在的风险行为类型。
205、对待处理支付信息进行信息验证，若待处理支付信息不符合预置的支付规则，则拦截支付交易请求；
具体的，服务器检测到该账户为高风险账户且待处理支付信息不满足上述的支付规则，则拦截该次用户的支付交易请求，不允许支付。服务器检测到该账户为风险账户但其待处理支付信息合理，如该次支付是常用设备操作的，都不会对支付交易请求进行拦截；若根据操作行为数据判断该账户为非风险账户，则允许用户的该次支付交易请求，不再对账户的支付信息进行合理性检测，避免误拦截，影响用户的正常支付。
206、根据拦截得到的支付交易请求生成支付交易请求对应的支付失败数据；
需要说明的是，支付失败数据是当服务器拦截终端发送的支付交易请求后，向终端返回的告知用户其支付不成功的消息，其可以为短信或者邮件、程序消息等。安全验证请求是用于对已被拦截的支付交易请求要求解除拦截的请求，可以包含针对已被拦截的支付交易请求中的风险因素进行安全验证的内容，服务器对验证信息进行校验，若校验通过，则服务器可取消对本次支付交易请求的拦截，允许用户的支付行为，同时，服务器将验证信息对应的操作行为数据从该账户当前被打上的操作行为数据中删除，如若可证明为本人操作，则可删除标签。
207、对支付失败数据进行安全验证并生成支付失败数据对应的验证信息；
具体的，服务器获取账户数据中的支付账户，并检测支付账户的登录状态；服务器根据登录状态获取支付账户对应的登录信息，并获取支付账户对应的登录操作数据；服务器判断登录信息与登录操作数据是否匹配，若不匹配，则根据登录信息更新登录操作数据。其中，登录信息是用户在登录支付账户时的信息，如登录的账户名、登录设备号、登录的IP(Internet Protocol Address，网络协议地址)等；则登录操作数据是服务器根据打标签的规则对于账户在发生登录行为时，即登录场景下，被打上的标签。服务器检测到用户的支付账户发生登录行为时，获取登录信息，然后根据登录场景下的标签规则检测登录信息是否存在风险因素，并获取其中的风险因素对应的登录操作数据，由于每个账户的操作行为数据都是持续对该账户的风险监测，服务器检测该账户已存在的登录操作数据是否与本次新打上的登录操作数据匹配，对已有登录操作数据进行更新。
208、对验证信息进行校验，得到校验结果，若校验结果为校验通过，则删除与待处理支付信息对应的数据库记录。
具体的，服务器获取账户数据中的支付账户，并检测支付账户的支付状态；服务器根据支付状态获取支付账户对应的支付状态信息，并获取支付账户对应的支付行为数据；服务器判断支付状态信息与支付行为数据是否匹配，若不匹配，则根据支付状态信息更新支付行为数据。其中，支付状态是用户在该支付账户上执行支付行为时的信息，如收货地址、收货人的姓名和联系电话等等；则支付行为数据是服务器根据打标签的规则在该账户在发生支付行为时，即支付场景下，被打上的标签。服务器检测到用户的支付账户发生支付行为时，获取支付状态信息，然后根据支付场景下的标签规则检测支付状态信息是否存在风险因素，并获取其中的风险因素对应的支付行为数据，由于每个账户的操作行为数据都是持续对该账户的风险监测，服务器检测该账户已存在的支付行为数据是否与本次新打上的支付行为数据匹配，对已有支付行为数据进行更新。
进一步地，服务器将目标风险等级存储于区块链数据库中，具体此处不做限定。
本发明实施例中，接收终端发送的支付交易请求，并根据支付交易请求获取支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据；将操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到操作行为数据对应的目标风险等级，并根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；若账户数据为风险账户，则确定账户数据对应的风险行为类型，并基于风险行为类型获取与账户数据对应的目标操作，以及执行支付交易请求对应的目标操作，本发明根据不同的风险等级对应不同的风控验证策略，提高了支付请求处理的准确率。
上面对本发明实施例中支付请求处理方法进行了描述，下面对本发明实施例中支付请求处理装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中支付请求处理装置第一个实施例包括：
接收模块301，用于接收终端发送的支付交易请求，并根据所述支付交易请求获取所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；
分析模块302，用于提取所述账户数据中的历史交易数据，并根据所述历史交易数据和所述待处理支付信息对所述账户数据进行交易操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据；
处理模块303，用于将所述操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到所述操作行为数据对应的目标风险等级，并根据所述目标风险等级判断所述账户数据是否为风险账户；
执行模块304，用于若所述账户数据为风险账户，则确定所述账户数据对应的风险行为类型，并基于所述风险行为类型获取与所述账户数据对应的目标操作，以及执行所述支付交易请求对应的目标操作。
进一步地，服务器将目标风险等级存储于区块链数据库中，具体此处不做限定。
本发明实施例中，接收终端发送的支付交易请求，并根据支付交易请求获取支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据；将操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到操作行为数据对应的目标风险等级，并根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；若账户数据为风险账户，则确定账户数据对应的风险行为类型，并基于风险行为类型获取与账户数据对应的目标操作，以及执行支付交易请求对应的目标操作，本发明根据不同的风险等级对应不同的风控验证策略，提高了支付请求处理的准确率。
请参阅图4，本发明实施例中支付请求处理装置第二个实施例包括：
接收模块301，用于接收终端发送的支付交易请求，并根据所述支付交易请求获取所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；
分析模块302，用于提取所述账户数据中的历史交易数据，并根据所述历史交易数据和所述待处理支付信息对所述账户数据进行交易操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据；
处理模块303，用于将所述操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到所述操作行为数据对应的目标风险等级，并根据所述目标风险等级判断所述账户数据是否为风险账户；
执行模块304，用于若所述账户数据为风险账户，则确定所述账户数据对应的风险行为类型，并基于所述风险行为类型获取与所述账户数据对应的目标操作，以及执行所述支付交易请求对应的目标操作。
可选的，接收模块301具体用于：
接收用户在预置的终端发送的支付交易请求；对所述支付交易请求进行请求解析，得到所述支付交易请求对应的加密数据包；对所述加密数据包进行数据解密，得到所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息。
可选的，分析模块302具体用于：
对所述账户数据进行历史交易数据提取，得到历史交易数据；将所述历史交易数据和所述待处理支付信息输入预置的交易数据分析模型；通过所述交易数据分析模型对所述历史交易数据和所述待处理支付信息进行特征数据提取，得到特征数据；通过所述交易数据分析模型对所述特征数据进行操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据。
可选的，支付请求处理装置还包括：
训练模块305，用于从预置的交易数据库中提取样本交易请求，其中，所述样本交易请求包括交易元素和所述交易元素对应的交易结果；基于所述交易元素和所述交易结果生成所述样本交易请求对应的映射关系；基于所述映射关系将所述样本交易请求输入预置的训练模型进行模型训练，得到交易数据分析模型。
可选的，支付请求处理装置还包括：
校验模块306，用于对所述待处理支付信息进行信息验证，若所述待处理支付信息不符合预置的支付规则，则拦截所述支付交易请求；根据拦截得到的支付交易请求生成所述支付交易请求对应的支付失败数据；对所述支付失败数据进行安全验证并生成所述支付失败数据对应的验证信息；对所述验证信息进行校验，得到校验结果，若校验结果为校验通过，则删除与所述待处理支付信息对应的数据库记录。
可选的，支付请求处理装置还包括：
匹配模块307，用于获取所述账户数据中的支付账户，并检测所述支付账户的登录状态；根据所述登录状态获取所述支付账户对应的登录信息，并获取所述支付账户对应的登录操作数据；判断所述登录信息与所述登录操作数据是否匹配，若不匹配，则根据所述登录信息更新所述登录操作数据。
可选的，支付请求处理装置还包括：
更新模块308，用于获取所述账户数据中的支付账户，并检测所述支付账户的支付状态；根据所述支付状态获取所述支付账户对应的支付状态信息，并获取所述支付账户对应的支付行为数据；判断所述支付状态信息与所述支付行为数据是否匹配，若不匹配，则根据所述支付状态信息更新所述支付行为数据。
进一步地，服务器将目标风险等级存储于区块链数据库中，具体此处不做限定。
本发明实施例中，接收终端发送的支付交易请求，并根据支付交易请求获取支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；提取账户数据中的历史交易数据，并根据历史交易数据和待处理支付信息对账户数据进行交易操作行为分析，得到账户数据对应的操作行为数据；将操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到操作行为数据对应的目标风险等级，并根据目标风险等级判断账户数据是否为风险账户；若账户数据为风险账户，则确定账户数据对应的风险行为类型，并基于风险行为类型获取与账户数据对应的目标操作，以及执行支付交易请求对应的目标操作，本发明根据不同的风险等级对应不同的风控验证策略，提高了支付请求处理的准确率。
上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的支付请求处理装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中支付请求处理设备进行详细描述。
图5是本发明实施例提供的一种支付请求处理设备的结构示意图，该支付请求处理设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对支付请求处理设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在支付请求处理设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
支付请求处理设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的支付请求处理设备结构并不构成对支付请求处理设备的限定，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。
本发明还提供一种支付请求处理设备，所述支付请求处理设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述支付请求处理方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述支付请求处理方法的步骤。
进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种支付请求处理方法，其特征在于，所述支付请求处理方法包括：
接收终端发送的支付交易请求，并根据所述支付交易请求获取所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；
提取所述账户数据中的历史交易数据，并根据所述历史交易数据和所述待处理支付信息对所述账户数据进行交易操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据；
将所述操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到所述操作行为数据对应的目标风险等级，并根据所述目标风险等级判断所述账户数据是否为风险账户；
若所述账户数据为风险账户，则确定所述账户数据对应的风险行为类型，并基于所述风险行为类型获取与所述账户数据对应的目标操作，以及执行所述支付交易请求对应的目标操作。
2.根据权利要求1所述的支付请求处理方法，其特征在于，所述接收终端发送的支付交易请求，并根据所述支付交易请求获取所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息，包括：
接收用户在预置的终端发送的支付交易请求；
对所述支付交易请求进行请求解析，得到所述支付交易请求对应的加密数据包；
对所述加密数据包进行数据解密，得到所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息。
3.根据权利要求1所述的支付请求处理方法，其特征在于，所述提取所述账户数据中的历史交易数据，并根据所述历史交易数据和所述待处理支付信息对所述账户数据进行交易操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据，包括：
对所述账户数据进行历史交易数据提取，得到历史交易数据；
将所述历史交易数据和所述待处理支付信息输入预置的交易数据分析模型；
通过所述交易数据分析模型对所述历史交易数据和所述待处理支付信息进行特征数据提取，得到特征数据；
通过所述交易数据分析模型对所述特征数据进行操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据。
4.根据权利要求1所述的支付请求处理方法，其特征在于，在所述接收终端发送的支付交易请求之前，所述支付请求处理方法还包括：
从预置的交易数据库中提取样本交易请求，其中，所述样本交易请求包括交易元素和所述交易元素对应的交易结果；
基于所述交易元素和所述交易结果生成所述样本交易请求对应的映射关系；
基于所述映射关系将所述样本交易请求输入预置的训练模型进行模型训练，得到交易数据分析模型。
5.根据权利要求1所述的支付请求处理方法，其特征在于，在所述执行所述支付交易请求对应的目标操作之后，所述支付请求处理方法还包括：
对所述待处理支付信息进行信息验证，若所述待处理支付信息不符合预置的支付规则，则拦截所述支付交易请求；
根据拦截得到的支付交易请求生成所述支付交易请求对应的支付失败数据；
对所述支付失败数据进行安全验证并生成所述支付失败数据对应的验证信息；
对所述验证信息进行校验，得到校验结果，若校验结果为校验通过，则删除与所述待处理支付信息对应的数据库记录。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的支付请求处理方法，其特征在于，所述支付请求处理方法还包括：
获取所述账户数据中的支付账户，并检测所述支付账户的登录状态；
根据所述登录状态获取所述支付账户对应的登录信息，并获取所述支付账户对应的登录操作数据；
判断所述登录信息与所述登录操作数据是否匹配，若不匹配，则根据所述登录信息更新所述登录操作数据。
7.根据权利要求1-5中任一项所述的支付请求处理方法，其特征在于，所述支付请求处理方法还包括：
获取所述账户数据中的支付账户，并检测所述支付账户的支付状态；
根据所述支付状态获取所述支付账户对应的支付状态信息，并获取所述支付账户对应的支付行为数据；
判断所述支付状态信息与所述支付行为数据是否匹配，若不匹配，则根据所述支付状态信息更新所述支付行为数据。
8.一种支付请求处理装置，其特征在于，所述支付请求处理装置包括：
接收模块，用于接收终端发送的支付交易请求，并根据所述支付交易请求获取所述支付交易请求对应的账户数据和待处理支付信息；
分析模块，用于提取所述账户数据中的历史交易数据，并根据所述历史交易数据和所述待处理支付信息对所述账户数据进行交易操作行为分析，得到所述账户数据对应的操作行为数据；
处理模块，用于将所述操作行为数据输入预置的风险检测模型进行风险等级计算，得到所述操作行为数据对应的目标风险等级，并根据所述目标风险等级判断所述账户数据是否为风险账户；
执行模块，用于若所述账户数据为风险账户，则确定所述账户数据对应的风险行为类型，并基于所述风险行为类型获取与所述账户数据对应的目标操作，以及执行所述支付交易请求对应的目标操作。
9.一种支付请求处理设备，其特征在于，所述支付请求处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述支付请求处理设备执行如权利要求1-7中任一项所述的支付请求处理方法。
10.一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指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的支付请求处理方法。
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