CN117010902A - 银行客户的支付方法、设备及存储介质 - Google Patents

银行客户的支付方法、设备及存储介质 Download PDF

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CN117010902A CN202310877604.3A CN202310877604A CN117010902A CN 117010902 A CN117010902 A CN 117010902A CN 202310877604 A CN202310877604 A CN 202310877604A CN 117010902 A CN117010902 A CN 117010902A
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Abstract

本申请提供的银行客户的支付方法、设备及存储介质，可用于金融领域或其他领域，该方法包括：响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合；将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；将目标支付要素组合存储到数据库中，依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求。本申请实现了提高银行客户的支付请求风险识别准确率的技术效果。

Description

银行客户的支付方法、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及金融领域，尤其涉及一种银行客户的支付方法、设备及存储介质。
背景技术
随着金融行业的快速发展，金融机构的业务复杂度越来越高，金融诈骗等支付风险也越来越高。如何识别出用户的支付业务的风险，避免给用户造成经济损失，成为金融机构所重点关注的问题。
现有技术金融机构在通过用户的支付请求前，需要用户的终端与银行服务器建立通信建立，且未对支付业务本身的风险进行评估。然而，用户的支付请求是否应当予以通过，除了基于用户当前的真实支付意向，还应考虑是否有人对用户进行金融诈骗等风险。
因此，现有技术无法根据用户的支付请求涉及的风险进行支付风险的规避，将用户暴露在极大的经济风险中。现有技术中的银行客户的支付方法存在用户终端必须联网，以及支付请求风险不可控的技术问题。
发明内容
本申请提供一种银行客户的支付方法、设备及存储介质，用以解决现有的支付请求风险识别准确率低的技术问题。
第一方面，本申请提供一种银行客户的支付方法，该方法包括：
响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；
判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；
若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足预设风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；
将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；
在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；
依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求。
可选地，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵，包括：
将目标银行客户对应的支付记录数据包含的支付数量作为总支付数量；
从支付记录数据中筛选出目标银行客户的风险支付数据；
基于多个风险维度对风险支付数据进行处理，得到目标银行客户在每个风险维度的风险支付数据，并将得到的风险支付数据包含的支付数量与总支付数量的比值作为每个风险维度对应的风险概率；
确定多个风险维度对应的风险概率的和值，并将1与风险概率的和值的差值作为目标银行客户对应的剩余概率；
基于每个风险维度对应的风险概率和剩余概率，确定目标银行客户对应的支付风险熵，支付风险熵基于以下公式确定：
其中，S是支付风险熵，pj是第j个风险维度对应的风险概率，q是剩余概率。
可选地，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，包括：
基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个支付要素组合；其中，支付要素组合用于表征支付属性信息的组合；
获取支付请求的对应银行的支付要素风险图；其中，支付要素风险图的每一节点和一个支付要素组合对应，支付要素风险图包括多个有向边，有向边的头节点对应的支付要素组合的风险大于有向边的尾节点对应的支付要素组合的风险；
依据银行的支付要素风险图以及目标银行客户对应的多个支付要素组合，确定目标银行客户对应的支付组合风险图；
依据支付组合风险图，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
可选地，依据银行的支付要素风险图以及目标银行客户对应的多个支付要素组合，确定目标银行客户对应的支付组合风险图，包括：
在目标银行客户对应的任两个支付要素组合在支付要素风险图中存在有向边时，确定两个支付要素组合之间存在风险大小关系；
确定目标银行客户对应的支付组合风险图，其中，支付组合风险图的每一节点与目标银行客户对应的支付要素组合一一对应；在确定两个支付要素组合在支付要素风险图中存在有向边时，在支付组合风险图中构建有向边，且有向边与支付要素风险图中有向边的方向一致。
可选地，依据支付组合风险图，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合，包括：
基于目标银行客户对应的支付组合风险图，确定有向边的尾节点；
在支付组合风险图中存在非风险节点时，将非风险节点对应的支付要素组合作为目标银行客户的潜在非风险要素组合；其中，非风险节点关联的有向边的尾节点均为非风险节点；
依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
可选地，依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合，包括：
对于目标银行客户的每一支付要素组合，依据目标银行客户对应支付要素组合的支付记录数据，确定支付要素组合对应的支付风险熵；
依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合对应的支付风险熵，确定目标银行客户的组合风险阈值；
从目标银行客户对应的多个支付要素组合中选取出对应的支付风险熵小于目标银行客户的组合风险阈值的支付要素组合，将选取出的支付要素组合作为目标银行客户的非风险支付要素组合。
可选地，依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求，包括：
接受目标银行客户发起的支付请求；
基于目标支付要素组合，确定支付请求与目标支付要素组合的匹配结果；
依据匹配结果，对支付请求进行风险控制。
第二方面，本申请提供一种银行客户的支付设备，包括：
第一确定模块，用于响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；
判断模块，用于判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；
第二确定模块，用于若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足设定的风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；
发送模块，用于将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；
存储模块，用于在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；
支持模块，用于依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求。
可选地，第一确定模块还用于：
将目标银行客户对应的支付记录数据包含的支付数量作为总支付数量；
从支付记录数据中筛选出目标银行客户的风险支付数据；
基于多个风险维度对风险支付数据进行处理，得到目标银行客户在每个风险维度的风险支付数据，并将得到的风险支付数据包含的支付数量与总支付数量的比值作为每个风险维度对应的风险概率；
确定多个风险维度对应的风险概率的和值，并将1与风险概率的和值的差值作为目标银行客户对应的剩余概率；
基于每个风险维度对应的风险概率和剩余概率，确定目标银行客户对应的支付风险熵，支付风险熵基于以下公式确定：
其中，S是支付风险熵，pj是第j个风险维度对应的风险概率，q是剩余概率。
可选地，第二确定模块还用于：
基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个支付要素组合；其中，支付要素组合用于表征支付属性信息的组合；
获取支付请求的对应银行的支付要素风险图；其中，支付要素风险图的每一节点和一个支付要素组合对应，支付要素风险图包括多个有向边，有向边的头节点对应的支付要素组合的风险大于有向边的尾节点对应的支付要素组合的风险；
依据银行的支付要素风险图以及目标银行客户对应的多个支付要素组合，确定目标银行客户对应的支付组合风险图；
依据支付组合风险图，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
可选地，第二确定模块还用于：
在目标银行客户对应的任两个支付要素组合在支付要素风险图中存在有向边时，确定两个支付要素组合之间存在风险大小关系；
确定目标银行客户对应的支付组合风险图，其中，支付组合风险图的每一节点与目标银行客户对应的支付要素组合一一对应；在确定两个支付要素组合在支付要素风险图中存在有向边时，在支付组合风险图中构建有向边，且有向边与支付要素风险图中有向边的方向一致。
可选地，第二确定模块还用于：
基于目标银行客户对应的支付组合风险图，确定有向边的尾节点；
在支付组合风险图中存在非风险节点时，将非风险节点对应的支付要素组合作为目标银行客户的潜在非风险要素组合；其中，非风险节点关联的有向边的尾节点均为非风险节点；
依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
可选地，第二确定模块还用于：
对于目标银行客户的每一支付要素组合，依据目标银行客户对应支付要素组合的支付记录数据，确定支付要素组合对应的支付风险熵；
依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合对应的支付风险熵，确定目标银行客户的组合风险阈值；
从目标银行客户对应的多个支付要素组合中选取出对应的支付风险熵小于目标银行客户的组合风险阈值的支付要素组合，将选取出的支付要素组合作为目标银行客户的非风险支付要素组合。
可选地，支持模块还用于：
接受目标银行客户发起的支付请求；
基于目标支付要素组合，确定支付请求与目标支付要素组合的匹配结果；
依据匹配结果，对支付请求进行风险控制。
本申请的第三方面，提供了一种银行客户的支付设备，包括：
处理器和存储器；
存储器存储计算机执行指令；
处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得银行客户的支付设备执行第一方面中任一项的银行客户的支付方法。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面任一项的银行客户的支付方法。
第五方面，本申请提供了一种程序产品，该程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行实现如第一方面的银行客户的支付方法。
本申请提供的银行客户的支付方法、设备及存储介质，通过响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足预设风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求；从而在用户对应的支付风险熵小于风险熵阈值时，通过用户支付请求对应的非风险支付要素确定目标支付要素组合，根据目标支付要素组合完成支付请求；在用户对应的支付风险熵大于或等于风险熵阈值时，无法确定目标支付要素组合以完成支付请求，从而使得支付请求执行失败，降低了用户的支付风险，因此，实现了提高银行客户的支付请求风险识别准确率的技术效果。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是本申请实施例的银行客户的支付方法的流程示意图一；
图2是本申请实施例的银行客户的支付方法的流程示意图二；
图3是本申请实施例的银行客户的支付方法的流程示意图三；
图4为本申请实施例提供的银行客户的支付设备的结构示意图一；
图5为本申请实施例提供的银行客户的支付设备的结构示意图二。
通过上述附图，以示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的设备和方法的例子。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。
需要说明的是，本申请银行客户的支付方法和设备可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本申请银行客户的支付的方法和设备的应用领域不做限定。
随着银行支付请求的业务量的增多，支付类型复杂化，支付金额也越来越大，准确识别风险支付请求，对银行和银行用户而言至关重要。
现有技术通常仅从用户维度对支付请求风险进行确定，根据用户的身份信息和密码确定用户是否为本人，从而确定相应的支付请求的风险大小。
因此，现有技术的支付请求的风险大小仅考虑用户方面的因素，评价维度单一片面，导致准确率不高。现有技术中的银行客户的支付方法存在工作效率和准确率低的技术问题。
本申请提供的银行客户的支付方法、设备及存储介质，通过响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足预设风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求；从而在用户对应的支付风险熵小于风险熵阈值时，通过用户支付请求对应的非风险支付要素确定目标支付要素组合，根据目标支付要素组合完成支付请求；在用户对应的支付风险熵大于或等于风险熵阈值时，无法确定目标支付要素组合以完成支付请求，从而使得支付请求执行失败，降低了用户的支付风险，因此，实现了提高银行客户的支付请求风险识别准确率的技术效果。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
图1是本申请实施例的银行客户的支付方法的流程示意图一。如图1所示，本申请实施例的银行客户的支付方法，包括：
S101、响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；
S102、判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；
S103、若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足预设风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；
S104、将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；
S105、在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；
S106、依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求。
一种可能的方式中，S106依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求，包括：
接受目标银行客户发起的支付请求；
基于目标支付要素组合，确定支付请求与目标支付要素组合的匹配结果；
依据匹配结果，对支付请求进行风险控制。
一种可能的方式中，依据匹配结果，对支付请求进行风险控制，包括：
当匹配结果为匹配时，不对支付请求进行风险控制；
一种可能的方式中，依据匹配结果，对支付请求进行风险控制，包括：
当匹配结果为不匹配时，对目标银行客户进行身份认证。
本申请提供的银行客户的支付方法，通过响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足预设风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求；从而在用户对应的支付风险熵小于风险熵阈值时，通过用户支付请求对应的非风险支付要素确定目标支付要素组合，根据目标支付要素组合完成支付请求；在用户对应的支付风险熵大于或等于风险熵阈值时，无法确定目标支付要素组合以完成支付请求，从而使得支付请求执行失败，降低了用户的支付风险，因此，实现了提高银行客户的支付请求风险识别准确率的技术效果。
图2是本申请实施例的银行客户的支付方法的流程示意图二。如图2所示，本申请实施例的银行客户的支付方法，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵，包括：
S201、将目标银行客户对应的支付记录数据包含的支付数量作为总支付数量；
S202、从支付记录数据中筛选出目标银行客户的风险支付数据；
S203、基于多个风险维度对风险支付数据进行处理，得到目标银行客户在每个风险维度的风险支付数据，并将得到的风险支付数据包含的支付数量与总支付数量的比值作为每个风险维度对应的风险概率；
S204、确定多个风险维度对应的风险概率的和值，并将1与风险概率的和值的差值作为目标银行客户对应的剩余概率；
S205、基于每个风险维度对应的风险概率和剩余概率，确定目标银行客户对应的支付风险熵，支付风险熵基于以下公式确定：
其中，S是支付风险熵，pj是第j个风险维度对应的风险概率，q是剩余概率。
图3是本申请实施例的银行客户的支付方法的流程示意图三。如图3所示，本申请实施例的银行客户的支付方法，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，包括：
S301、基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个支付要素组合；其中，支付要素组合用于表征支付属性信息的组合；
S302、获取支付请求的对应银行的支付要素风险图；其中，支付要素风险图的每一节点和一个支付要素组合对应，支付要素风险图包括多个有向边，有向边的头节点对应的支付要素组合的风险大于有向边的尾节点对应的支付要素组合的风险；
S303、依据银行的支付要素风险图以及目标银行客户对应的多个支付要素组合，确定目标银行客户对应的支付组合风险图；
S304、依据支付组合风险图，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
一种可能的方式中，本申请实施例的银行客户的支付方法，依据银行的支付要素风险图以及目标银行客户对应的多个支付要素组合，确定目标银行客户对应的支付组合风险图，包括：
在目标银行客户对应的任两个支付要素组合在支付要素风险图中存在有向边时，确定两个支付要素组合之间存在风险大小关系；
确定目标银行客户对应的支付组合风险图，其中，支付组合风险图的每一节点与目标银行客户对应的支付要素组合一一对应；在确定两个支付要素组合在支付要素风险图中存在有向边时，在支付组合风险图中构建有向边，且有向边与支付要素风险图中有向边的方向一致。
一种可能的方式中，本申请实施例的银行客户的支付方法，依据支付组合风险图，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合，包括：
基于目标银行客户对应的支付组合风险图，确定有向边的尾节点；
在支付组合风险图中存在非风险节点时，将非风险节点对应的支付要素组合作为目标银行客户的潜在非风险要素组合；其中，非风险节点关联的有向边的尾节点均为非风险节点；
依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
一种可能的方式中，本申请实施例的银行客户的支付方法，依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合，包括：
对于目标银行客户的每一支付要素组合，依据目标银行客户对应支付要素组合的支付记录数据，确定支付要素组合对应的支付风险熵；
依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合对应的支付风险熵，确定目标银行客户的组合风险阈值；
本实施例中，目标银行客户的组合风险阈值可以是多个潜在非风险要素组合对应的支付风险熵中的最大值。
从目标银行客户对应的多个支付要素组合中选取出对应的支付风险熵小于目标银行客户的组合风险阈值的支付要素组合，将选取出的支付要素组合作为目标银行客户的非风险支付要素组合。
一种可能的方式中，本申请实施例的银行客户的支付方法，依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求，包括：
接受目标银行客户发起的支付请求；
基于目标支付要素组合，确定支付请求与目标支付要素组合的匹配结果；
依据匹配结果，对支付请求进行风险控制。
一种可能的方式中，按照如下方法确定风险熵阈值：
获取支付金额和支付风险熵的函数关系；
获取银行设置的多个支付限额；
依据银行设置的多个支付限额、支付金额和支付风险熵的函数关系，确定风险熵阈值。
一种可能的方式中，确定支付金额和支付风险熵的函数关系，包括：
获取银行的支付交易数据，并确定各个支付交易数据对应的支付金额；
对于每一支付金额，依据各个支付交易数据对应的支付金额，确定该支付金额对应的支付交易数据；
依据该支付金额对应的支付交易数据，确定该支付金额对应的支付风险熵；
依据各个支付金额对应的支付风险熵，确定支付金额和支付风险熵的函数关系。
需要说明的是，依据该支付金额对应的支付交易数据，确定该支付金额对应的支付风险熵，可以参考确定目标银行客户的支付风险熵的方法。
一种可能的方式中，依据银行设置的多个支付限额、支付金额和支付风险熵的函数关系，确定银行的风险熵阈值，包括：
依据银行设置的多个支付限额，确定支付金额区间；
确定支付金额和支付风险熵的函数关系在支付金额区间中的多个极值点；
依据确定的多个极值点，确定银行的风险熵阈值。
本实施例中，银行的风险熵阈值可以是多个极大值点对应的支付风险熵中的最小值。
一种可能的方式中，确定银行的支付要素风险图，包括：
获取多个支付要素相对数据；其中，支付要素相对数据用于表征任意两个支付要素组合的支付要素之间的二元关系以及任意两个支付要素组合的风险之间的相对关系；
基于多个支付要素相对数据，确定支付要素规则集；其中，支付要素规则集包含的每个规则都包含规则体和规则头，规则体都对应两个变量，该两个变量都是支付要素组合，并且该两个变量关于多个支付要素的值满足二元关系，规则头包括该两个变量的风险的大小关系；
依据支付要素规则集，确定每两个支付要素组合的风险的相对关系；
确定银行的支付要素风险图，其中，该支付要素风险图的每一节点和支付要素组合一一对应，并且对于每两个支付要素组合，当确定该两个支付要素组合中的第一支付要素组合的风险高于第二支付要素组合的风险时，构建从第一支付要素组合到第二支付要素组合的有向边。
一种可能的方式中，基于多个支付要素相对数据，确定支付要素规则集，包括：
依据支付要素相对数据，确定多个支付要素组合对，其中，每一支付要素组合对包含两个支付要素组合；
将要素相对数据集初始化为该多个支付要素相对数据，之后循环执行如下步骤，直到要素相对数据集为空：
从要素相对数据集中选取出一支付要素相对数据；
对于每一支付要素组合对，执行如下操作；依据该支付要素相对数据，以及对应该支付要素组合对的值，设置规则头和规则体，并设置该支付要素相对数据对应该支付要素组合对的支付要素规则；并将该支付要素规则添加到该支付要素相对数据对应的潜在支付要素规则；从要素相对数据集中，选取出满足该支付要素规则的支付要素相对数据，将选取出的支付要素相对数据作为该支付要素相对数据对应该支付要素组合对的潜在要素相对数据；
依据该支付要素相对数据对应各个支付要素组合对的潜在要素相对数据，从各个支付要素组合对中选取出一支付要素组合对；
将该支付要素相对数据对应的潜在支付要素规则中，该支付要素相对数据对应选取出的支付要素组合对的支付要素规则添加到支付要素规则集；以及将该支付要素相对数据对应选取出的支付要素组合对的潜在要素相对数据从要素相对数据集中删除。
本申请提供的银行客户的支付方法，通过响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足预设风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求；从而在用户对应的支付风险熵小于风险熵阈值时，通过用户支付请求对应的非风险支付要素确定目标支付要素组合，根据目标支付要素组合完成支付请求；在用户对应的支付风险熵大于或等于风险熵阈值时，无法确定目标支付要素组合以完成支付请求，从而使得支付请求执行失败，降低了用户的支付风险，因此，实现了提高银行客户的支付请求风险识别准确率的技术效果。
图4为本申请实施例提供的一种银行客户的支付设备的结构示意图一。本实施例的设备可以为软件和/或硬件的形式。如图4所示，本申请实施例提供的一种银行客户的支付设备400，该设备包括：
第一确定模块401，用于响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；
判断模块402，用于判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；
第二确定模块403，用于若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足设定的风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；
发送模块404，用于将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；
存储模块405，用于在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；
支持模块406，用于依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求。
一种可能的实现方式中，第一确定模401还用于：
将目标银行客户对应的支付记录数据包含的支付数量作为总支付数量；
从支付记录数据中筛选出目标银行客户的风险支付数据；
基于多个风险维度对风险支付数据进行处理，得到目标银行客户在每个风险维度的风险支付数据，并将得到的风险支付数据包含的支付数量与总支付数量的比值作为每个风险维度对应的风险概率；
确定多个风险维度对应的风险概率的和值，并将1与风险概率的和值的差值作为目标银行客户对应的剩余概率；
基于每个风险维度对应的风险概率和剩余概率，确定目标银行客户对应的支付风险熵，支付风险熵基于以下公式确定：
其中，S是支付风险熵，pj是第j个风险维度对应的风险概率，q是剩余概率。
一种可能的实现方式中，第二确定模块403还用于：
基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个支付要素组合；其中，支付要素组合用于表征支付属性信息的组合；
获取支付请求的对应银行的支付要素风险图；其中，支付要素风险图的每一节点和一个支付要素组合对应，支付要素风险图包括多个有向边，有向边的头节点对应的支付要素组合的风险大于有向边的尾节点对应的支付要素组合的风险；
依据银行的支付要素风险图以及目标银行客户对应的多个支付要素组合，确定目标银行客户对应的支付组合风险图；
依据支付组合风险图，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
一种可能的实现方式中，第二确定模块403还用于：
在目标银行客户对应的任两个支付要素组合在支付要素风险图中存在有向边时，确定两个支付要素组合之间存在风险大小关系；
确定目标银行客户对应的支付组合风险图，其中，支付组合风险图的每一节点与目标银行客户对应的支付要素组合一一对应；在确定两个支付要素组合在支付要素风险图中存在有向边时，在支付组合风险图中构建有向边，且有向边与支付要素风险图中有向边的方向一致。
一种可能的实现方式中，第二确定模块403还用于：
基于目标银行客户对应的支付组合风险图，确定有向边的尾节点；
在支付组合风险图中存在非风险节点时，将非风险节点对应的支付要素组合作为目标银行客户的潜在非风险要素组合；其中，非风险节点关联的有向边的尾节点均为非风险节点；
依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
一种可能的实现方式中，第二确定模块403还用于：
对于目标银行客户的每一支付要素组合，依据目标银行客户对应支付要素组合的支付记录数据，确定支付要素组合对应的支付风险熵；
依据目标银行客户的各个潜在非风险要素组合对应的支付风险熵，确定目标银行客户的组合风险阈值；
从目标银行客户对应的多个支付要素组合中选取出对应的支付风险熵小于目标银行客户的组合风险阈值的支付要素组合，将选取出的支付要素组合作为目标银行客户的非风险支付要素组合。
一种可能的实现方式中，支持模块406还用于：
接受目标银行客户发起的支付请求；
基于目标支付要素组合，确定支付请求与目标支付要素组合的匹配结果；
依据匹配结果，对支付请求进行风险控制。
图5为本申请实施例提供的一种银行客户的支付设备的结构示意图二，该设备包括：
处理器501和存储器502；
存储器存储计算机执行指令；
处理器执行存储器502存储的计算机执行指令，使得银行客户的支付设备执行如上述的银行客户的支付方法。
应理解，上述处理器501可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital SignalProcessor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。存储器502可能包含高速随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)，也可能还包括非易失性存储器(英文：Non-volatilememory，简称：NVM)，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
本申请实施例相应还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述的银行客户的支付方法。
本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的银行客户的支付方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其他实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (10)

1.一种银行客户的支付方法，其特征在于，包括：
响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；
判断目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；
若是，则基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足预设风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；
将目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合发送至目标银行客户的移动终端；
在接收到目标银行客户从多个非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将目标支付要素组合存储到数据库中；
依据存储在数据库中的目标支付要素组合，支持目标银行客户的支付请求。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户的支付风险熵，包括：
将目标银行客户对应的支付记录数据包含的支付数量作为总支付数量；
从支付记录数据中筛选出目标银行客户的风险支付数据；
基于多个风险维度对风险支付数据进行处理，得到目标银行客户在每个风险维度的风险支付数据，并将得到的风险支付数据包含的支付数量与所述总支付数量的比值作为每个风险维度对应的风险概率；
确定多个风险维度对应的所述风险概率的和值，并将1与所述风险概率的和值的差值作为目标银行客户对应的剩余概率；
基于每个风险维度对应的所述风险概率和剩余概率，确定目标银行客户对应的支付风险熵，所述支付风险熵基于以下公式确定：
其中，S是所述支付风险熵，pj是第j个风险维度对应的所述风险概率，q是所述剩余概率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，包括：
基于目标银行客户对应的支付记录数据，确定目标银行客户对应的多个支付要素组合；其中，支付要素组合用于表征支付属性信息的组合；
获取支付请求的对应银行的支付要素风险图；其中，支付要素风险图的每一节点和一个支付要素组合对应，支付要素风险图包括多个有向边，有向边的头节点对应的支付要素组合的风险大于有向边的尾节点对应的支付要素组合的风险；
依据银行的支付要素风险图以及目标银行客户对应的多个支付要素组合，确定目标银行客户对应的支付组合风险图；
依据支付组合风险图，确定目标银行客户的多个非风险支付要素组合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据银行的所述支付要素风险图以及所述目标银行客户对应的多个所述支付要素组合，确定所述目标银行客户对应的支付组合风险图，包括：
在所述目标银行客户对应的任两个所述支付要素组合在所述支付要素风险图中存在有向边时，确定两个所述支付要素组合之间存在风险大小关系；
确定所述目标银行客户对应的所述支付组合风险图，其中，所述支付组合风险图的每一节点与所述目标银行客户对应的所述支付要素组合一一对应；在确定两个所述支付要素组合在所述支付要素风险图中存在所述有向边时，在所述支付组合风险图中构建所述有向边，且所述有向边与所述支付要素风险图中所述有向边的方向一致。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述支付组合风险图，确定所述目标银行客户的多个所述非风险支付要素组合，包括：
基于所述目标银行客户对应的所述支付组合风险图，确定所述有向边的所述尾节点；
在所述支付组合风险图中存在非风险节点时，将所述非风险节点对应的所述支付要素组合作为所述目标银行客户的潜在非风险要素组合；其中，所述非风险节点关联的所述有向边的所述尾节点均为所述非风险节点；
依据所述目标银行客户的各个潜在非风险要素组合，确定所述目标银行客户的多个所述非风险支付要素组合。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依据所述目标银行客户的各个潜在非风险要素组合，确定所述目标银行客户的多个所述非风险支付要素组合，包括：
对于所述目标银行客户的每一支付要素组合，依据所述目标银行客户对应所述支付要素组合的支付记录数据，确定所述支付要素组合对应的支付风险熵；
依据所述目标银行客户的各个潜在非风险要素组合对应的支付风险熵，确定所述目标银行客户的组合风险阈值；
从所述目标银行客户对应的多个支付要素组合中选取出对应的支付风险熵小于所述目标银行客户的组合风险阈值的支付要素组合，将选取出的支付要素组合作为所述目标银行客户的所述非风险支付要素组合。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据存储在数据库中的所述目标支付要素组合，支持所述目标银行客户的支付请求，包括：
接受所述目标银行客户发起的所述支付请求；
基于所述目标支付要素组合，确定所述支付请求与所述目标支付要素组合的匹配结果；
依据所述匹配结果，对所述支付请求进行风险控制。
8.一种银行客户的支付设备，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于响应于目标银行客户的支付要素获取请求，基于所述目标银行客户对应的支付记录数据，确定所述目标银行客户的支付风险熵；其中，支付风险熵用于表征客户进行支付时有关风险的信息量；
判断模块，用于判断所述目标银行客户的支付风险熵是否小于风险熵阈值；
第二确定模块，用于若是，则基于所述目标银行客户对应的所述支付记录数据，确定所述目标银行客户对应的多个非风险支付要素组合，其中，非风险支付要素组合是满足设定的风险条件的支付要素组合，支付要素组合表征支付属性信息的组合；
发送模块，用于将所述目标银行客户对应的多个所述非风险支付要素组合发送至所述目标银行客户的移动终端；
存储模块，用于在接收到所述目标银行客户从多个所述非风险支付要素组合中筛选出的目标支付要素组合之后，将所述目标支付要素组合存储到数据库中；
支持模块，用于依据存储在数据库中的所述目标支付要素组合，支持所述目标银行客户的支付请求。
9.一种银行客户的支付设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至7任一项所述的银行客户的支付方法。
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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的银行客户的支付方法。
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