CN117829944A - 交易的风险控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种交易的风险控制方法、装置、电子设备及可读存储介质，其方法包括：获取用户通过客户端进行交易的交易信息，交易信息包括：设备信息、业务信息、以及行为信息中的至少一项；对交易信息进行预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，监测维度包括：UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度；根据预设的风险控制规则，对监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果；根据风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。本申请能够有效识别用户在交易过程中由于不法分子的盗链行为造成的风险，有效预防诈骗等非正常交易，减少用户损失，提高了用户使用感受、维护企业形象。

Description

交易的风险控制方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及风险监测技术领域，具体涉及一种交易的风险控制方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着电子商务的发展，越来越多的人使用线上应用办理各种业务，如线上购物、线上保险、线上金融交易等。对于加油站或者充电场站这种大型实体企业，业务重点也逐渐转移到线上应用，但是线上应用存在很多不安全隐患，如客户端盗链行为。

客户端盗链是指不法分子破解客户端APP或微信小程序，盗取下单或付款链接，将其重新包装成“充值返利”、“刷单返佣”等产品，再发布到娱乐网站、或微信、QQ上，以充值、刷单名义欺骗被害人，被害人付款后，客户端会将资金结算给能源站(油站或电站等)，能源站会与不法分子进行分赃，从而实现非法牟利。

而现有技术中，对于这种客户端盗链行为的风险控制研究较少。

发明内容

针对上述问题，本申请实施例提供了一种交易的风险控制方法、装置、电子设备及可读存储介质，以克服或者至少部分克服现有技术的不足之处。

第一方面，本申请实施例提供了一种交易的风险控制方法，包括：

获取用户通过客户端进行交易的交易信息，所述交易信息包括：设备信息、业务信息、以及行为信息中的至少一项；

对所述交易信息进行预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，所述监测维度包括：UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度；

根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果；

根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。

可选的，在上述方法中，所述获取用户通过客户端进行交易的交易信息，包括：

通过预部署在所述客户端的数据采集SDK获取所述设备信息，所述设备信息包括：设备唯一标识、终端型号、存储空间、CPU类型、网络类型、以及屏幕分辨率中的至少一种；

从所述客户端的订单中心获取所述业务信息，所述业务信息包括但不限于：下单IP、用户ID、下单商户ID、订单金额、订单数量、消费时间、以及付款支付账号密文中的至少一种；

通过预部署在所述客户端的埋点获取所述行为信息，所述行为信息包括：用户在页面的操作数据、以及访问日志数据中的至少一种，其中访问日志数据包括：访问者设备信息、访问者IP、以及访问时间中的至少一种。

可选的，在上述方法中，所述根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果，包括：

确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则；

若一个所述监测维度的监测数据满足对应的风险控制子规则，则确定所述监测维度的风险预警结果为存在风险；

若各所述监测维度的监测数据均不满足对应风险控制子规则，则确定各所述交易为不存在风险。

可选的，在上述方法中，所述监测数据包括：支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量、用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量、以及用户UserID在第三预设历史时长内的未支付订单的第三数量以及订单取消率中的至少一项；

所述确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

判断所述第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

和/或，

判断所述第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

和/或，

判断所述第三数量是否大于第三阈值，且所述订单取消率大于第四阈值，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

若一个交易在所述UserID维度的风险预警结果为存在风险，则将所述交易的用户UserID加入UserID黑名单，以禁止下单。

可选的，在上述方法中，所述监测数据包括：支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量、以及用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量中的至少一项；

所述确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

判断所述第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述OpenID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

和/或，

判断所述第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述OpenID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

若一个交易在所述OpenID维度的风险预警结果为存在风险，则在用户支付完成后，获取用户支付的OpenID；

若所述OpenID存在于OpenID黑名单，则终端所述交易，并将用户支付款项原路退回。

可选的，在上述方法中，所述监测数据包括：设备指纹、和交易距离，其中，所述交易距离为设备定位与交易商户之间的距离；

所述并行确定各个所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

若一个交易的用户的终端设备的设备指纹为空、且所述交易距离大于第四阈值，则确定所述设备维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

若一个交易在所述设备维度的风险预警结果为存在风险，则阻断所述终端设备在所述客户端的各种操作。

可选的，在上述方法中，所述监测数据包括：前端访问日志和后端接口调用日志；

所述并行确定各个所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

若一个交易不存在前端访问日志，且存在所述后端接口调用日志，则确定所述行为维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

若一个交易在所述行为维度的风险预警结果为存在风险，则阻断所述终端设备在所述客户端的各种操作。

可选的，在上述方法中，所述监测数据包括：风险订单的第四数量，其中，所述风险订单指风险预警结果为存在风险的订单；

所述并行确定各个所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

若一个商户的第四数量大于第五阈值，则确定所述商户维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

生成所述商户异常提醒信息，并发送到指定的运营终端，以进行核实。

第二方面，本申请实施例还提供了一种交易的风险控制装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取用户通过客户端进行交易的交易信息，所述交易信息包括：设备信息、业务信息、以及行为信息中的至少一项；

预处理单元，用于对所述交易信息进行预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，所述监测维度包括：UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度；

预警单元，用于根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果；

处理单元，用于根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述的交易的风险控制方法。

第四方面，本申请实施例还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存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行上述的交易的风险控制方法。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

本申请针对加油站以及充电服务等交易场景，提出了一种交易的风险控制方法，通过获取用户通过获取用户通过客户端进行交易的交易信息，其中，所述交易信息包括：设备信息、业务信息、行为信息中的至少一项；然后对这些数据进行清晰、特征提取、以及汇总等预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，监测维度可以为但不限于UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度；然后根据预设的风险控制规则，对每各监测维度的监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果，最后根据风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。本申请能够有效识别用户在交易过程中由于不法分子的盗链行为造成的风险，有效预防诈骗等非正常交易，减少用户损失，提高了用户使用感受、维护企业形象。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1示出了根据本申请的一个实施例的交易的风险控制方法的流程示意图；

图2示出了根据本申请的一个实施例的风险控制引擎的结构示意图；

图3示出了根据本申请的一个实施例的交易的风险控制装置的结构示意图；

图4为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

随着线上前端应用的普及，一些不法分子也会利用前端应用进行一些不法行为，如客户端盗链等等，尤其对于能源站等大型实体企业来讲，这些现象更加明显，这是由于加油站经常采用提前充值的方式，且交易金额比较大，且具有提现方便的特点，成为一些不法骗分子的青睐的对象。

以下以客户端为“团油”为例进行说明，团油是覆盖全国1800城镇、数万座油站，高效连接车主与加油站，依托AI、5G、物联网技术，大幅降低车主"找油站"成本，帮助车主获得便捷、实惠、可靠的加油服务。

团油盗链是指不法分子破解团油APP或微信小程序，盗取下单或付款链接，将其重新包装成“充值返利”、“刷单返佣”等产品，再发布到娱乐网站、或微信、QQ上，以充值、刷单名义欺骗被害人，被害人付款后，团油会将资金结算给油站，油站会与不法分子进行分赃，从而实现非法牟利。

团油作为交易平台，有义务保障交易真实性，受害人被骗后，会根据付款的商户信息，找到团油客服，要求团油赔偿，会对团油的口碑造成不良影响；甚者部分用户直接报警，警方会敦促团油做好链接保护，避免类似问题屡次发生，因此团油需要制定对策识别、处置盗链行为。

对此，本申请实施例提供了一种交易的风险控制方法，图1示出了根据本申请的一个实施例的交易的风险控制方法的流程示意图，从图1可以看出，本实施例包括步骤S110～步骤S140：

步骤S110：获取用户通过客户端进行交易的交易信息，所述交易信息包括：设备信息、业务信息、以及行为信息中的至少一项。

本申请实施例的交易的风险预警方法可以由风险控制引擎执行，图2示出了根据本申请的一个实施例的风险控制引擎的结构示意图，从图2可以看出，风险控制引擎200部署有可实现本申请实施例的交易的风险控制方法的交易的风险控制装置210(图3)，风险控制引擎200可通信连接客户端100，客户端100还通信连接订单中心300，用户在客户端100发生的订单，都会存储于订单中心300中；风险控制引擎200也通信连接订单中心300，可以从订单中心300中获取到订单信息。且在客户端100中还部署有采集数据的SDK、以及用户行为数据采集的埋点等。

本申请实施例的交易的风险控制方法应用于风险控制引擎200，需要说明的是，图2仅作为一个示例性的说明，不对本申请构成任何的限制，凡是能够实现本申请实施例的交易的风险控制方法的业务逻辑的系统或者架构均可，对此本申请不作限定，课根据需要选择。

本申请实施例的交易的风险控制方法通常是实时的。

其中，本申请实施例的风险控制引擎200提供了实时累计服务的搭建能力，通过实施累计服务可实现累计一定时间周期(如24小时、72小时等)内，某个事件(如下单、付款成功)上，某个或多个维度(如用户UserID)数据的能力。如累计24小时以内，同一个油站上有多少用户下单。再如，累计24小时以内，同一油站上一共收入金额等等。即风险控制引擎200每隔一个预设周期触发一个交易数据的获取行为，在获取到用户的交易数据后，风险控制引擎200对这些数据进行整合和存储，以这些数据为基础，根据前述的用户通过客户端进行交易的交易信息对用户交易的风险进行实时预警。

在本申请的一些实施例中，本申请实施例的风险控制引擎200还提供了黑、白名单的搭建能力，如将某些用户ID(UserID)或商户ID(OpenID)加入黑、白名单的能力。

在本申请的一些实施例中，本申请实施例的风险控制引擎200还实现了根据某些业务逻辑，返回一定决策的能力，即预警能力，如当用户的手机号的归属地与油站归属地不在同一省份时，返回拒绝决策。

需要说明的是，为了保障数据采集合规，本申请发明人通过征询法务、信息安全团队意见，在用户服务协议中，明确团油会出于安全等考虑，对用户数据进行采集，并严格控制数据采集范围，非必要数据不采集，确保数据采集合规。且所有的数据采集行为都是在用户授权的前提下进行的。在本申请的一些实施例中，交易数据包括但不限于：设备信息、业务信息、以及行为信息。

对于这三种信息的获取可以采用不同的形式，如在本申请的一些实施例中，所述获取用户通过客户端进行交易的交易信息，包括：通过预部署在所述客户端的数据采集SDK获取所述设备信息，所述设备信息包括：设备唯一标识、终端型号、存储空间、CPU类型、网络类型、以及屏幕分辨率中的至少一种；从所述客户端的订单中心获取所述业务信息，所述业务信息包括但不限于：下单IP、用户ID、下单商户ID、订单金额、订单数量、消费时间、以及付款支付账号密文中的至少一种；通过预部署在所述客户端的埋点获取所述行为信息，所述行为信息包括：用户在页面的操作数据、以及访问日志数据中的至少一种，其中访问日志数据包括：访问者设备信息、访问者IP、以及访问时间中的至少一种。

即通过事先植入于客户端110的数据采集SDK可以获取用户的设备信息，设备信息包括但不限于：设备唯一标识、终端型号、存储空间、CPU类型、网络类型、以及屏幕分辨率等等中的至少一种。

从所述客户端的订单中心获取所述业务信息，具体的，可以通过但不限于API接口的形式与订单中心进行通信，向订单中心请求业务信息，所述业务信息包括但不限于：下单IP、用户ID、下单商户ID、订单金额、订单数量、消费时间、以及付款支付账号密文中的至少一种。

对于用户的行为信息，通过在客户端APP前端埋点，记录用户在页面的操作数据、以及访问日志数据中的至少一种，其中访问日志数据包括：访问者设备信息、访问者IP、以及访问时间中的至少一种。

其中用户在页面的操作数据包括用户在各个页面的点击、浏览、搜索数据等等，访问日志数据是指端服务器访问日志，将访问者的设备、访问者IP、访问时间逐一采集，从而得到行为信息。

步骤S120：对所述交易信息进行预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，所述监测维度包括：UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度。

在获取到原始的交易数据后，可以对交易数据进行预处理，预处理可以包括但不限于：数据清洗、关键词提取、数据汇总、数据累积等等，预处理后，得到至少一个监测维度的监测数据。在本申请实施例设置了多个监测维度，监测维度包括但不限于：UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度。

步骤S130：根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果。

步骤S140：根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。

在本申请实施例中事先搭建了风险控制规则，具体的，对于一个每个监测维度设置了对应的风险控制子规则，在对交易进行风控时，可以在各个监测维度对交易进行监控，具体的，所述根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果，包括：确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则；若一个所述监测维度的监测数据满足对应的风险控制子规则，则确定所述监测维度的风险预警结果为存在风险；若各所述监测维度的监测数据均不满足对应风险控制子规则，则确定各所述交易为不存在风险。

在各个监测维度的风险预警上，可以串行进行也可以并行进行，由于各个维度是互不影响的，因此本申请一个优选实施例采用并行对各个监测维度进行风险预警。

若一个监测维度的监测数据满足对应的风险控制子规则，则确定该笔交易在该监测维度上的风险预警结果为存在风险，否则，则确定该笔交易在该监测维度上的风险预警结果为不存在风险。

如一笔交易在所有监测维度上，监测数据均不满足对应风险控制子规则，才确定各该笔交易为不存在风险。

且对于在每个监测维度上，本申请实施例均设置了不同的风险预警措施，来阻止异常交易的发生。

更加具体的，在本申请的一些实施例中，在UserID维度，UserID维度的监测数据包括：支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量、用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量、以及用户UserID在第三预设历史时长内的未支付订单的第三数量以及订单取消率中的至少一项；所述确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：判断所述第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；和/或，判断所述第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；和/或，判断所述第三数量是否大于第三阈值，且所述订单取消率大于第四阈值，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：若一个交易在所述UserID维度的风险预警结果为存在风险，则将所述交易的用户UserID加入UserID黑名单，以禁止下单。

也就是说，在UserID维护设置了三个二级子规则，分别记为UserID维度子规则一、UserID维度子规则二、和UserID维度子规则三，只要监测数据满足其中任意一个或者任意几个二级子规则，则可以确定该笔交易在UserID维护存在风险，即UserID维护的风险预警结果为存在风险。

具体的，判断支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则，即UserID维度子规则一。比如：若一个支付宝OpenId在1天或者30天内给超过5个UserId付款，则确定该笔交易的UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则。

判断用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则，即UserID维度子规则二。比如：若一个用户的UserID在1天或者30天内使用超过5个支付宝OpenId进行付款，则确定该笔交易的UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则。

判断用户UserID在第三预设历史时长内的未支付订单的第三数量是否大于第三阈值，且同时订单取消率是否大于第四阈值，其中，订单取消率是指下了订单未支付后又取消的订单；若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则，即UserID维度子规则三。比如若在过去的1天或者30天内，某用户的UserId下单但是未支付订单数超过X单，且取消率>＝X％，则确定该笔交易的UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则。

针对在UserID维度存在风险的交易本申请实施例设置了封禁UserID的策略，具体的，所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：若一个交易在所述UserID维度的风险预警结果为存在风险，则将所述交易的用户UserID加入UserID黑名单，以禁止下单。

如对于满足UserID维度子规则一和UserID维度子规则二的交易，可以将其UserID永久封禁，禁止下单；对于满足UserID维度子规则三的交易，可以将其UserID封禁30天，在这30天内禁止下单；该策略本质是封禁用户UserId，即打击不法分子的账号资源。

在OpenID维度，所述监测数据包括：支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量、以及用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量中的至少一项；所述确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：判断所述第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述OpenID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；和/或，判断所述第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述OpenID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：若一个交易在所述OpenID维度的风险预警结果为存在风险，则在用户支付完成后，获取用户支付的OpenID；若所述OpenID存在于OpenID黑名单，则终端所述交易，并将用户支付款项原路退回。

也就是说，在OpenID维度也设置了两个二级子规则，分别记为OpenID维度子规则一和OpenID维度子规则二，且OpenID维度子规则一同UserID维度子规则一，OpenID维度子规则二同UserID维度子规则二，具体的判断方法也相同，这里不再赘述。不同之处在于，在OpenID维度将封禁范围扩大到了OpenId，防止其继续被骗。具体的，在用户付款成功后，风险控制引擎200可拿到用户的支付平台的OpenId，若该OpenId存在于维护的黑名单中，则阻断该笔交易，且将该笔订单原路退款。

在设备维度，所述监测数据包括：设备指纹和交易距离，其中，所述交易距离为设备定位与交易商户之间的距离；所述确定各个所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：若一个交易的用户的终端设备的设备指纹为空、且所述交易距离大于第四阈值，则确定所述设备维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：若一个交易在所述设备维度的风险预警结果为存在风险，则阻断所述终端设备在所述客户端的各种操作。

即若一个提交订单的用户设备其设备指纹为空且交易距离异常(用户终端与商户的距离过大)，则说明有可能是一些盗链软件在自动下单，这种情况下，该用户设备安装有盗链软件，该用户设备是存在风险的，可通过禁止终端设备在所述客户端的各种操作来达到阻断异常交易的目的。

在行为维度，所述监测数据包括：前端访问日志和后端接口调用日志；所述确定各个所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：若一个交易不存在前端访问日志，且存在所述后端接口调用日志，则确定所述行为维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：若一个交易在所述行为维度的风险预警结果为存在风险，则阻断所述终端设备在所述客户端的各种操作。

也就是说，若某个用户无前端访问日志，但有直接调用下单后端接口日志，则说明用户上线前后端行为不一致，此时，用户所在设备终端也是存在风险的，因此也可以通过禁止终端设备在所述客户端的各种操作来达到阻断异常交易的目的。

在商户维度，所述监测数据包括：风险订单的第四数量，其中，所述风险订单指风险预警结果为存在风险的订单；所述确定各个所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：若一个商户的第四数量大于第五阈值，则确定所述商户维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：生成所述商户异常提醒信息，并发送到指定的运营终端，以进行核实。

即若一个油站所有的订单中存在风险的风险订单量或风险订单金额占总金额的占比达到某一阈值X％，则将该油站推送给对应团油运营，操作下线或核实，配合打击作弊的油站资源。

上述的几种情况，封禁UserID、封禁OpenID、以及直接禁止一个终端设备等都有可能存在误伤，比如直接禁止一个终端设备可能由于各种原因导致的真实用户无法获取设备信息及位置信息，且无法下单。为解决错误判定，在本申请的一些实施例中，引入策略分值决策机制，策略分值决策机制主要包括策略分值和决策机制两部分，其中，策略分值：将策略分为必杀策略及普通策略，必杀策略分值为100分，普通策略分值从0-60分不等，根据策略的准确度进行评价，准确度越高，分值越高；决策机制：若一笔订单命中风控策略的总分值大于60分，则返回拒绝决策。

具体的，可以为每一项监测维度分配权重，然后根据分配的权重在每一项的结果上积累分数，最后根据分数总和确定整体的监测结果，若一笔订单命中风控策略的总分值大于一定分数，则返回拒绝决策。

在实际场景中，对于已经由于盗链事故发生异常订单的情况，受害人来电团油后，客服可以联系油站协商退款，若油站同意，受害人可收到退款，结案。若油站不同意退款，需出示到场加油凭证或监控，若不能提供，则找管理人员进行退款，若协商后油站同意，结案；若仍不同意，建议用户报警，结案。若能提供场加油凭证或监控，证明油站确实出油，油站未参与诈骗，建议用户报警，结案。

除了上述的风险控制策略外，还可以通过链接加固来进一步抑制异常订单的发生，包括但不限于：防抓包建设、防调试模块、加强账号安全、端上增加加密模块、以及新用户弹动态验证码等手段。

其中，防抓包建设是指通过在客户端端防反编译、以及进行强制验证签名等手段，以防止网络中间人抓包。防调试模块是指进行终端风控、以及对恶意手机、恶意wifi、群控(群控(Group Control)是指通过一台主控设备同时控制多个目标设备的行为)进行识别，并且防群控手机自动下单。加强账号安全是指通过用户注册异常判断、黑名单中的手机号、黑名单中的设备、以及为注册用户打标(风险高低的标签)等手段加强账号安全。端上增加加密模块是指在客户端增加加密模块，在客户端每次请求生成唯一请求码，用加密模块加密，后端验签后才能生成订单，以防止自动化接口调用。新用户弹动态验证码是指新用户第一次下单时，可以弹出动态码，可以防止自动化调用接口下单。

由图1所示的方法可以看出，本申请针对加油站以及充电服务等交易场景，提出了一种交易的风险控制方法，通过获取用户通过获取用户通过客户端进行交易的交易信息，其中，所述交易信息包括：设备信息、业务信息、行为信息中的至少一项；然后对这些数据进行清晰、特征提取、以及汇总等预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，监测维度可以为但不限于UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度；然后根据预设的风险控制规则，对每各监测维度的监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果，最后根据风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。本申请能够有效识别用户在交易过程中由于不法分子的盗链行为造成的风险，有效预防诈骗等非正常交易，减少用户损失，提高了用户使用感受、维护企业形象。

图3示出了根据本申请的一个实施例的交易的风险控制装置的结构示意图，从图3可以看出，交易的风险控制装置210包括：

获取单元211，用于获取用户通过客户端进行交易的交易信息，所述交易信息包括：设备信息、业务信息、以及行为信息中的至少一项；

预处理单元212，用于对所述交易信息进行预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，所述监测维度包括：UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度；

预警单元213，用于根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果；

处理单元214，用于根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。

在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述获取单元，用于通过预部署在所述客户端的数据采集SDK获取所述设备信息，所述设备信息包括：设备唯一标识、终端型号、存储空间、CPU类型、网络类型、以及屏幕分辨率中的至少一种；从所述客户端的订单中心获取所述业务信息，所述业务信息包括但不限于：下单IP、用户ID、下单商户ID、订单金额、订单数量、消费时间、以及付款支付账号密文中的至少一种；通过预部署在所述客户端的埋点获取所述行为信息，所述行为信息包括：用户在页面的操作数据、以及访问日志数据中的至少一种，其中访问日志数据包括：访问者设备信息、访问者IP、以及访问时间中的至少一种。

在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述预警单元，用于确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则；若一个所述监测维度的监测数据满足对应的风险控制子规则，则确定所述监测维度的风险预警结果为存在风险；若各所述监测维度的监测数据均不满足对应风险控制子规则，则确定各所述交易为不存在风险。

在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述监测数据包括：支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量、用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量、以及用户UserID在第三预设历史时长内的未支付订单的第三数量以及订单取消率中的至少一项；所述预警单元，用于判断所述第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；和/或，判断所述第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；和/或，判断所述第三数量是否大于第三阈值，且所述订单取消率大于第四阈值，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述处理单元，用于若一个交易在所述UserID维度的风险预警结果为存在风险，则将所述交易的用户UserID加入UserID黑名单，以禁止下单。

在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述监测数据包括：支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量、以及用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量中的至少一项；所述预警单元，用于判断所述第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述OpenID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；和/或，判断所述第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述OpenID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述处理单元，用于若一个交易在所述OpenID维度的风险预警结果为存在风险，则在用户支付完成后，获取用户支付的OpenID；若所述OpenID存在于OpenID黑名单，则终端所述交易，并将用户支付款项原路退回。

在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述监测数据包括：设备指纹、和交易距离，其中，所述交易距离为设备定位与交易商户之间的距离；所述预警单元，用于若一个交易的用户的终端设备的设备指纹为空、且所述交易距离大于第四阈值，则确定所述设备维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述处理单元，用于若一个交易在所述设备维度的风险预警结果为存在风险，则阻断所述终端设备在所述客户端的各种操作。

在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述监测数据包括：前端访问日志和后端接口调用日志；所述预警单元，用于若一个交易不存在前端访问日志，且存在所述后端接口调用日志，则确定所述行为维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述处理单元，用于若一个交易在所述行为维度的风险预警结果为存在风险，则阻断所述终端设备在所述客户端的各种操作。

在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述监测数据包括：风险订单的第四数量，其中，所述风险订单指风险预警结果为存在风险的订单；所述预警单元，用于若一个商户的第四数量大于第五阈值，则确定所述商户维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；所述处理单元，用于生成所述商户异常提醒信息，并发送到指定的运营终端，以进行核实。

需要说明的是，上述的交易的风险控制装置可以一一实现前述的交易的风险控制方法，不再赘述。

图4是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图4，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互链接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成交易的风险控制装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行上述方法。

上述如本申请图3所示实施例揭示的交易的风险控制装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述交易的风险控制方法的步骤。

该电子设备还可执行图3中交易的风险控制装置执行的方法，并实现交易的风险控制装置在图3所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。

本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图3所示实施例中交易的风险控制装置执行的方法，并具体用于执行前述方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

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、商品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，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种交易的风险控制方法，其特征在于，包括：

获取用户通过客户端进行交易的交易信息，所述交易信息包括：设备信息、业务信息、以及行为信息中的至少一项；

对所述交易信息进行预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，所述监测维度包括：UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度；

根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果；

根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户通过客户端进行交易的交易信息，包括：

通过预部署在所述客户端的数据采集SDK获取所述设备信息，所述设备信息包括：设备唯一标识、终端型号、存储空间、CPU类型、网络类型、以及屏幕分辨率中的至少一种；

从所述客户端的订单中心获取所述业务信息，所述业务信息包括但不限于：下单IP、用户ID、下单商户ID、订单金额、订单数量、消费时间、以及付款支付账号密文中的至少一种；

通过预部署在所述客户端的埋点获取所述行为信息，所述行为信息包括：用户在页面的操作数据、以及访问日志数据中的至少一种，其中访问日志数据包括：访问者设备信息、访问者IP、以及访问时间中的至少一种。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果，包括：

确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则；

若一个所述监测维度的监测数据满足对应的风险控制子规则，则确定所述监测维度的风险预警结果为存在风险；

若各所述监测维度的监测数据均不满足对应风险控制子规则，则确定各所述交易为不存在风险。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述监测数据包括：支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量、用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量、以及用户UserID在第三预设历史时长内的未支付订单的第三数量以及订单取消率中的至少一项；

所述确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

判断所述第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

和/或，

判断所述第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

和/或，

判断所述第三数量是否大于第三阈值，且所述订单取消率大于第四阈值，则确定所述UserID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

若一个交易在所述UserID维度的风险预警结果为存在风险，则将所述交易的用户UserID加入UserID黑名单，以禁止下单。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述监测数据包括：支付OpenID在第一预设历史时长内支付时关联的用户UserID的第一数量、以及用户UserID在第二预设历史时长内支付时关联的支付OpenID的第二数量中的至少一项；

所述确定各所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

判断所述第一数量是否大于第一阈值，若是，则确定所述OpenID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

和/或，

判断所述第二数量是否大于第二阈值，若是，则确定所述OpenID维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

若一个交易在所述OpenID维度的风险预警结果为存在风险，则在用户支付完成后，获取用户支付的OpenID；

若所述OpenID存在于OpenID黑名单，则终端所述交易，并将用户支付款项原路退回。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述监测数据包括：设备指纹、和交易距离，其中，所述交易距离为设备定位与交易商户之间的距离；

所述确定各个所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

若一个交易的用户的终端设备的设备指纹为空、且所述交易距离大于第四阈值，则确定所述设备维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

若一个交易在所述设备维度的风险预警结果为存在风险，则阻断所述终端设备在所述客户端的各种操作。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述监测数据包括：前端访问日志和后端接口调用日志；

所述确定各个所述监测维度的监测数据是否满足对应的风险控制子规则，包括：

若一个交易不存在前端访问日志，且存在所述后端接口调用日志，则确定所述行为维度的监测数据满足对应的风险控制子规则；

所述根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，包括：

若一个交易在所述行为维度的风险预警结果为存在风险，则阻断所述终端设备在所述客户端的各种操作。

8.一种交易的风险控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取用户通过客户端进行交易的交易信息，所述交易信息包括：设备信息、业务信息、以及行为信息中的至少一项；

预处理单元，用于对所述交易信息进行预处理，获取至少一个监测维度的监测数据，所述监测维度包括：UserID维度、OpenID维度、设备维度、行为维度、以及商户维度；

预警单元，用于根据预设的风险控制规则，对所述监测数据进行风险预警，得到至少一个监测维度的风险预警结果；

处理单元，用于根据所述风险预警结果，执行对应的风险预警措施，以阻止异常交易。

9.一种电子设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述权利要求1～6任一项所述的交易的风险控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述权利要求1～6任一项所述的交易的风险控制方法。