CN115829557A

CN115829557A - 基于模糊综合评价的支付通道选择方法、装置及相关介质

Info

Publication number: CN115829557A
Application number: CN202211582727.6A
Authority: CN
Inventors: 马文明; 王杰
Original assignee: Shenzhen Youxun Technology Co ltd
Current assignee: Shenzhen Youxun Technology Co ltd
Priority date: 2022-12-09
Filing date: 2022-12-09
Publication date: 2023-03-21

Abstract

本发明公开了基于模糊综合评价的支付通道选择方法、装置及相关介质，该方法包括：对于每一支付通道，获取交易参数并将所述交易参数输入至多个评价指标体系中；利用多个所述评价指标体系分别对所述交易参数进行指标评价，对应得到多个评分；根据多个所述评分构建模糊综合评价矩阵；基于所述模糊综合评价矩阵输出每一支付通道的综合评价结果，并根据所述综合评价结果选择相应的支付通道。本发明采用不同的评价指标体系对各支付通道进行评价打分，并结合模糊综合评价对评分构建相应的模糊综合评价矩阵，从而输出各支付通道的综合评价结果，如此可以提高整体支付系统路由的科学性和效率，从而达到选择更加合理、高效的支付通道的效果。

Description

基于模糊综合评价的支付通道选择方法、装置及相关介质

技术领域

本发明涉及计算机软件技术领域，特别涉及基于模糊综合评价的支付通道选择方法、装置及相关介质。

背景技术

随着互联网的发展及普及，移动支付也越来越受到人们的欢迎，移动支付以移动终端为中心，通过移动终端对所购买的产品进行结算支付，移动支付的主要表现形式为手机支付。移动支付是第三方支付的衍生品。所谓第三方支付，是指通过第三方支付平台的交易中，买方选购商品后，使用第三方平台提供的账户进行货款支付，由第三方通知卖家货款到达并进行发货；买方检验物品后，就通知付款给卖家，第三方再将款项转至卖家账户。由研究者认为第三方支付实质上作为信用中介，为交易的支付活动提供一定的信用保障，从而消除由于买卖双方不对称信息而产生的信用风险问题。

但是，现有代收付系统在处理交易时不能动态的评估每个通道的稳定性，致使在有些时段的交易成功率比较低，从而影响系统整体的稳定性。同时，现有的支付路由权重需要人工设置，不仅耗费人工成本，而且会在很大程度上增加系统的操作风险和不可控性。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于模糊综合评价的支付通道选择方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在实现选择合理、高效的支付通道。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于模糊综合评价的支付通道选择方法，包括：

对于每一支付通道，获取交易参数并将所述交易参数输入至多个评价指标体系中；

利用多个所述评价指标体系分别对所述交易参数进行指标评价，对应得到多个评分；

根据多个所述评分构建模糊综合评价矩阵；

基于所述模糊综合评价矩阵输出每一支付通道的综合评价结果，并根据所述综合评价结果选择相应的支付通道。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于模糊综合评价的支付通道选择装置，包括：

参数获取单元，用于对于每一支付通道，获取交易参数并将所述交易参数输入至多个评价指标体系中；

指标评价单元，用于利用多个所述评价指标体系分别对所述交易参数进行指标评价，对应得到多个评分；

矩阵构建单元，用于根据多个所述评分构建模糊综合评价矩阵；

通道选择单元，用于基于所述模糊综合评价矩阵输出每一支付通道的综合评价结果，并根据所述综合评价结果选择相应的支付通道。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法。

第四方面，本发明实施例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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法。

本发明实施例提供了一种基于模糊综合评价的支付通道选择方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：对于每一支付通道，获取交易参数并将所述交易参数输入至多个评价指标体系中；利用多个所述评价指标体系分别对所述交易参数进行指标评价，对应得到多个评分；根据多个所述评分构建模糊综合评价矩阵；基于所述模糊综合评价矩阵输出每一支付通道的综合评价结果，并根据所述综合评价结果选择相应的支付通道。本发明实施例采用不同的评价指标体系对各支付通道进行评价打分，并结合模糊综合评价对评分构建相应的模糊综合评价矩阵，从而输出各支付通道的综合评价结果，如此可以提高整体支付系统路由的科学性和效率，从而达到选择更加合理、高效的支付通道的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例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为本发明实施例提供的一种基于模糊综合评价的支付通道选择方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种基于模糊综合评价的支付通道选择方法的子流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种基于模糊综合评价的支付通道选择装置的示意性框图；

图4为本发明实施例提供的一种基于模糊综合评价的支付通道选择装置的子示意性框图。

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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

下面请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种基于模糊综合评价的支付通道选择方法的流程示意图，具体包括：步骤S101～S104。

S101、对于每一支付通道，获取交易参数并将所述交易参数输入至多个评价指标体系中；

S102、利用多个所述评价指标体系分别对所述交易参数进行指标评价，对应得到多个评分；

S103、根据多个所述评分构建模糊综合评价矩阵；

S104、基于所述模糊综合评价矩阵输出每一支付通道的综合评价结果，并根据所述综合评价结果选择相应的支付通道。

本实施例中，在从多个支付通道选择其中一个时，首先获取各支付通道的交易参数，例如通道请求参数和通道响应参数等等，随后利用不同的评价指标体系对各支付通道的交易参数进行评价，以得到不同评价指标体系对交易参数的评分。接着采用模糊综合评价方法对得到的评分构建模糊综合评价矩阵，从而得到各支付通道的综合评价结果，如此便可以依据该综合评价结果选择合理、高效以及安全等各维度均较高的支付通道作为最终的支付通道。

本实施例采用不同的评价指标体系对各支付通道进行评价打分，并结合模糊综合评价对评分构建相应的模糊综合评价矩阵，从而输出各支付通道的综合评价结果，如此可以克服传统的路由权重需要人工干预的缺点，提高整体支付系统路由的科学性和效率，从而达到选择更加合理、高效的支付通道的效果。另外，本实施例还，提高了整个系统智能路由的科学性和效率，并且考虑到了服务质量的不确定性和模糊性，开创性的将模糊综合评价(FCE)模型运用到其中，从而使支付路由引擎更加合理和高效。另外，本实施例所采用的模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。其具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。

在一实施例中，所述交易参数包括通道请求参数和通道响应参数；所述评价指标体系包括通道模块、费率规则模块、交易限额模块、系统评估稳定性模块、通道类型模块和服务质量模块。

本实施例中，所述的交易参数除了包括所述通道请求参数和通道响应参数以外，还可以包括其他参数，例如通道自身各项参数等等。本实施例通过通道模块、费率规则模块、交易限额模块、系统评估稳定性模块、通道类型模块和服务质量模块等评价指标体系对交易参数进行指标评价，例如在通过交易限额模块对交易参数进行指标评价时，可以依据各支付通道交易限额进行打分，比如说按照交易限额从高至低进行打分，即交易限额较高的支付通道在该评价指标体系下得分较高，交易限额较低的支付通道在该评价指标体系下得分较低。又例如在通过系统评估稳定性模块对交易参数进行指标评价时，可以依据各支付通道的支付稳定性进行打分，比如支付过程是否存在延时、卡顿等等，即支付稳定性较高的支付通道在该评价指标体系下得分较高，支付稳定性较低的支付通道在该评价指标体系下得分较低。其他各项评价指标体系亦是如此。通过不同的评价指标体系对每一支付通道进行指标评价，使每一支付通道对应有不同的评分。

在一实施例中，所述步骤S101包括：

按照各评价指标体系的接口响应参数中的交易时间区间和系统平均交易时间对比计算得到通道指标值；

利用所述通道指标值对所述交易参数进行标准化处理后输入至各评价指标体系中。

本实施例中，在获取交易参数时，将每一次交易的各个支付通道的请求参数和响应参数进行标准化处理，并记录到数据库。标准化过程具体为：将通道模块(或者其他评价指标体系)的指标按照接口响应参数中的交易时间区间和系统平均的交易时间对比计算出指标，例如：支付通道A的交易时间是每天的9:00-18:00，即服务时间为9个小时，而系统平均的服务时间是10个小时，此时支付通道A的指标为0.9；同理，其他模块的指标同样也是采用接口返回的参数和系统平均数进行对比，从而得到对应通道的指标值。

在一实施例中，所述步骤S102之后包括：

对所有评分进行归一化处理，得到不同评价指标体系的模块指标值，并将所述模块指标值作为单因素评价值；

将所有的单因素评价值作为评价因素构建得到因素集。

本实施例中，对于每一支付通道，将各评价指标体系输出的评分进行归一化处理，即求出各个模块指标值和总指标值的比重，得到单因素评价值。例如：支付通道A的各个模块的指标为{2.53.50.51.50.90.6}，在经过归一化处理后变成了{0.26320.36840.05260.15790.09470.0632}。进一步的，将归一化的各变量的各种因素作为元素组成的为因素集并记为U，U＝{u₁,u₂,…,u_n}，其中元素u_i代表影响评价对象的第i个因素。

由于因素通常都具有不同程度的模糊性，例如在计算通道模块指标时，其计算规则和计算值通常都是根据经验计算得到的参考值，而该参考值的大小并不能准确说明问题；通俗地说，对于年龄35岁，既可以认为其属于“年轻”，也可以认为其属于“中年”，也就是说并没有一个精确的界定，因此说评价因素都具有不同程度的模糊性。因此本实施例从多个方面对支付通道进行综合评判，如通道的费率、交易限额、稳定性、通道类型、服务质量等。所有这些因素构成了评价指标体系集合，即因素集，记为：U＝{通道参数模块u₁,费率规则模块u₂,交易限额模块u₃,系统评估稳定性模块u₄,通道类型模块u₅,服务质量模块u₆}。

在一实施例中，如图2所示，所述步骤S103包括：步骤S201～S204。

S201、采用熵权法计算所述因素集中各评价因素的因素权重；

S202、基于对各支付通道的历史评价结果建立评价集；

S203、确认所述因素集中各评价因素与所述评价集的隶属度；

S204、基于最大隶属度原则，根据所述因素权重为所述因素集中各评价因素分配权重，以此构建所述模糊综合评价矩阵。

由于在评价工作中各因素的重要程度有所不同，故本实施例采用熵权法为各评价因素分配因素权重，即根据历史交易数据通过熵权法确定权重，得到各个模块对支付通道的影响确定各评价因素的因素权重，例如支付通道A＝{0.1，0.2，0.15，0.2，0.05，0.3}。本步骤具体包括：

按照下式计算各评价因素的信息熵：

式中，E_j表示第j个评价因素的信息熵，n表示评价因素总数，i表示第i个评价因素，p表示单因素评价值；

按照下式计算各评价因素的因素权重：

式中，W_i表示第i个评价因素的因素权重，k表示k个评价因素。

详细地说，熵权法确定权重步骤如下：

1、数据标准化，即将各个指标的数据进行标准化处理。

假设给定了k个指标X1,X2，……，Xk，其中X_i＝{x₁，x₂，…，x_n}。假设对各指标数据标准化后的值为Y₁，Y₂，…，Y_k，那么

2、求各指标的信息熵，即根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵为：

其中，

如果p_ij＝0，则定义

3、确定各指标权重，即根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为E₁，E₂，…，_Ek，并进一步通过信息熵计算各指标的权重：

当然，在其他实施例中，也可以采用其他用于分配或者确定权重的方法，例如层次分析法等等。

此外，本实施例还建立了综合评价的评价集，该评价集是评价者对评价对象可能做出的各种结果所组成的集合，这里用V表示，V＝{v₁,v2,…,v_m}其中元素v_m代表第m种评价结果，其可以根据实际情况的需要，用不同的等级、评语或数字来表示。举例来说，对支付通道的评价有优秀、良好、平均、较差、很差等，由此得到评价集V＝{优秀v₁，良好v₂,平均v₃,较差v₄,很差v₅}。

随后，基于评价集和因素集，可以确认所述因素集中各评价因素与所述评价集的隶属度。本步骤具体包括：

采用梯形隶属度函数对所述评价因素与所述评价集进行隶属度计算。

接着便可以依据最大隶属度原则，根据所述因素权重为所述因素集中各评价因素分配权重，以此构建所述模糊综合评价矩阵。

本实施例进行单因素模糊评价以获得模糊综合评价矩阵，例如若因素集U中第i个元素对评价集V中第1个元素的隶属度为r_i1，则对第i个元素单因素评价的结果用模糊集合表示为：R_i＝{r_i1,r_i2,…,r_im}，即以m个单因素评价集R₁、R₂、…、R_n为行组成矩阵Rn*m,称为模糊综合评价矩阵。例如：

权重分配为：A＝{0.1，0.2，0.15，0.2，0.05，0.3}

B＝A*U＝[0.19200.15400.16100.15000.12650.2165]，取数值最大的评语作为支付通道1的综合评判结果，则支付通道1的服务质量模块评价是优秀，得出综合评价结果。例如，支付通道1中的服务质量模块隶属度最大，则认为支付通道1的服务质量模块是这个通道最大的优势。

总的来说，本实施例通过引入了灰色模糊分层模型，大大控制了各个支付通道评价过程中存在的模糊性与不确定性，并通过系统历史交易数据全方位的对每个模块进行了量化评估，并且该评价过程是动态的，各个支付通道的评价结果会随着交易数据的实际结果动态计算，克服了传统通道需要手动设置权重的的低效率性以及信息滞后性，真正达到了支付路由引擎的量化评价，对路由引擎的通道选择提供了可信的决策数据。

图3为本发明实施例提供的一种基于模糊综合评价的支付通道选择装置300的示意性框图，该装置300包括：

参数获取单元301，用于对于每一支付通道，获取交易参数并将所述交易参数输入至多个评价指标体系中；

指标评价单元302，用于利用多个所述评价指标体系分别对所述交易参数进行指标评价，对应得到多个评分；

矩阵构建单元303，用于根据多个所述评分构建模糊综合评价矩阵；

通道选择单元304，用于基于所述模糊综合评价矩阵输出每一支付通道的综合评价结果，并根据所述综合评价结果选择相应的支付通道。

在一实施例中，所述参数获取单元301包括：

指标值计算单元，用于按照各评价指标体系的接口响应参数中的交易时间区间和系统平均交易时间对比计算得到通道指标值；

参数输入单元，用于利用所述通道指标值对所述交易参数进行标准化处理后输入至各评价指标体系中。

在一实施例中，所述基于模糊综合评价的支付通道选择装置300包括：

归一化处理单元，用于对所有评分进行归一化处理，得到不同评价指标体系的模块指标值，并将所述模块指标值作为单因素评价值；

因素集构建单元，用于将所有的单因素评价值作为评价因素构建得到因素集。

在一实施例中，如图4所示，所述矩阵构建单元303包括：

权重计算单元401，用于采用熵权法计算所述因素集中各评价因素的因素权重；

评价集建立单元402，用于基于对各支付通道的历史评价结果建立评价集；

隶属度确认单元403，用于确认所述因素集中各评价因素与所述评价集的隶属度；

权重分配单元404，用于基于最大隶属度原则，根据所述因素权重为所述因素集中各评价因素分配权重，以此构建所述模糊综合评价矩阵。

在一实施例中，所述权重计算单元401包括：

信息熵计算单元，用于按照下式计算各评价因素的信息熵：

权重确认单元，用于按照下式计算各评价因素的因素权重：

在一实施例中，所述隶属度确认单元4031包括：

函数计算单元，用于采用梯形隶属度函数对所述评价因素与所述评价集进行隶属度计算。

由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，该计算机程序被执行时可以实现上述实施例所提供的步骤。该存储介质可以包括：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。

本发明实施例还提供了一种计算机设备，可以包括存储器和处理器，存储器中存有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时，可以实现上述实施例所提供的步骤。当然计算机设备还可以包括各种网络接口，电源等组件。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的状况下，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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims

1.一种基于模糊综合评价的支付通道选择方法，其特征在于，包括：

根据多个所述评分构建模糊综合评价矩阵；

2.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法，其特征在于，所述交易参数包括通道请求参数和通道响应参数；所述评价指标体系包括通道模块、费率规则模块、交易限额模块、系统评估稳定性模块、通道类型模块和服务质量模块。

3.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法，其特征在于，所述对于每一支付通道，获取交易参数并将所述交易参数输入至多个评价指标体系中，包括：

4.根据权利要求2所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法，其特征在于，所述利用多个所述评价指标体系分别对所述交易参数进行指标评价，对应得到多个评分之后，包括：

将所有的单因素评价值作为评价因素构建得到因素集。

5.根据权利要求4所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法，其特征在于，所述根据多个所述评分构建模糊综合评价矩阵，包括：

采用熵权法计算所述因素集中各评价因素的因素权重；

基于对各支付通道的历史评价结果建立评价集；

确认所述因素集中各评价因素与所述评价集的隶属度；

基于最大隶属度原则，根据所述因素权重为所述因素集中各评价因素分配权重，以此构建所述模糊综合评价矩阵。

6.根据权利要求5所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法，其特征在于，所述采用熵权法计算所述因素集中各评价因素的因素权重，包括：

按照下式计算各评价因素的信息熵：

按照下式计算各评价因素的因素权重：

7.根据权利要求5所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法，其特征在于，所述确认所述因素集中各评价因素与所述评价集的隶属度，包括：

8.一种基于模糊综合评价的支付通道选择装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法。

10.一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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于模糊综合评价的支付通道选择方法。