CN115829684A - 订单处理方法、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种订单处理方法、电子设备和存储介质。所述方法包括：接收订单支付请求，依据所述订单支付请求获取支付订单的订单关联数据，所述订单关联数据包括：支付订单的支付方式和交易订单的订单数据；基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，所述订单拦截规则包括：生效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则，所述实时的订单拦截规则依据实时的订单关联数据生成；若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单；若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。能够精准地识别潜在风险，保证订单拦截的准确性，减少损失。

Description

订单处理方法、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种订单处理方法、一种电子设备和一种存储介质。

背景技术

用户在网站中下单后可进行电子支付，以便订单能执行后续的流程。对于订单的支付可以选择多种支付方式，如通过余额、储蓄卡等进行现金支付，也可通过***等进行信用支付。

但是，有些用户可能存在一些风险行为，比如通过***支付订单，但***逾期偿还或者不偿还等问题，造成资金损失。

因此，本领域亟待解决的一个技术问题在于：如何识别用户的风险行为。

发明内容

本申请实施例提供了一种订单处理方法，如何识别用户的风险行为。

相应的，本申请实施例还提供了一种电子设备和一种存储介质，用以保证上述***的实现及应用。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种订单处理方法，所述方法包括：

接收订单支付请求，依据所述订单支付请求获取支付订单的订单关联数据，所述订单关联数据包括：支付订单的支付方式和交易订单的订单数据；

基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，所述订单拦截规则包括：生效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则，所述实时的订单拦截规则依据实时的订单关联数据生成；

若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单；

若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。

可选的，还包括：

获取实时的订单关联数据；

对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则。

可选的，所述实时的订单关联数据包括：交易订单的订单数据、支付订单的订单数据和买家用户的行为数据；

所述对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则，包括：

从多个维度对所述订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征，所述多种维度的风险特征包括：商品维度的风险特征、支付维度的风险特征、行为维度的风险特征；

对所述多种维度的风险特征进行组合，并确定风险阈值，生成实时的订单拦截规则。

可选的，所述商品维度的风险特征包括以下至少一种：商品类目特征、风险商品特征；所述支付维度的风险特征包括以下至少一种：支付方式特征、支付金额特征；所述行为维度的风险特征包括以下至少一种：支付拦截次数、逾期次数、逾期时间。

可选的，所述依据所述订单支付请求获取订单关联数据，包括：

依据所述订单支付请求，获取支付订单的订单数据，所述支付订单的订单数据包括支付方式、支付金额、用户标识和交易订单标识；

依据所述交易订单标识，获取所述交易订单的订单数据；

依据所述用户标识，获取买家用户的行为数据。

可选的，所述基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，包括：

检测支付订单的支付方式；

若所述支付方式为信用支付方式，采用所述支付订单的订单数据、交易订单的订单数据和买家用户的行为数据，对所述订单拦截规则进行匹配。

可选的，还包括：

周期性对实时的订单拦截规则进行分析，确定符合生效条件的订单拦截规则，更新生效的订单拦截规则。

可选的，拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单之后，还包括：

接收支付方式更改请求；

若更改的支付方式为非信用支付方式，按照所述非信用支付方式执行支付处理。

本申请实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器；和存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被处理器执行时，执行如本申请实施例所述的方法。

本申请实施例还公开了一个或多个机器可读介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被处理器执行时，执行如本申请实施例所述的方法。

与现有技术相比，本申请实施例包括以下优点：

本申请实施例中，接收订单支付请求，依据所述订单支付请求获取支付订单的订单关联数据，所述订单关联数据包括：支付订单的支付方式和交易订单的订单数据，基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，所述订单拦截规则包括：生效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则，所述实时的订单拦截规则依据实时的订单关联数据生成，实时匹配的订单拦截规则能够精准地识别潜在风险，从而能够通过多种类型的订单拦截规则保证订单拦截的准确性，若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单，若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。能够更加及时、准确的识别用户的风险行为并进行拦截，减少损失。

附图说明

图1是本申请的一种订单处理方法实施例的步骤流程图；

图2是本申请实施例的一种订单处理流程示例的示意图；

图3是本申请的另一种订单处理方法实施例的步骤流程图；

图4是本申请一个实施例提供的示例性装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

本申请实施例可以应用于支付场景，用户在各种电子商务网站、外卖网站、社交网站上可以进行下单购物，在订单生成后可通过电子支付的方式进行支付。然而如果用户存在风险行为，如通过信用方式支付但后续不守信，出现违约行为，则可能会造成损失。因此本申请实施例在订单层面进行检测，在分析用户可能出现违规行为后，可以拦截订单，从而停止支付行为，避免造成损失。

参照图1，示出了本申请的一种订单处理方法实施例的步骤流程图。

步骤102，接收订单支付请求，依据所述订单支付请求获取支付订单的订单关联数据，所述订单关联数据包括：支付订单的支付方式和交易订单的订单数据。

用户在网站上购物并确定下单后，响应于订单确认指令，可生成订单生成请求。服务端接收到订单生成请求后，可生成对应的交易订单及订单数据。然后连接支付网站的而非服务端获取并反馈支付页面的页面数据，以对该交易订单进行支付。在终端侧可在订单页面中启动支付页面，或者跳转到支付网站(或应用程序APP)的支付页面等。用户可以选择支付方式并确认支付，响应于支付确认指令，生成订单支付请求。

支付网站的服务端接收到订单支付请求后，可以生成支付订单。之后可以对该支付订单进行风控检测，防止风险订单被支付而造成的损失。因此可基于支付请求获取订单关联数据为与支付订单关联的各种数据，包括支付订单的订单数据、交易订单的订单数据、买家用户的行为数据等，以便综合多种维度的数据进行风险检测。其中，支付订单的订单数据为支付订单的各种数据，包括：支付订单标识、交易订单标识、支付方式、支付金额、支付的用户标识、生成时间、结束时间(支付完成或订单关闭后生成)等各种数据。其中，支付订单标识用于唯一标识一个支付订单。交易订单标识用于唯一标识一个交易订单，从而能够通过支付订单查询到对应的交易订单。支付方式为该支付订单对应的支付方式，支付方式包括：信用支付方式和非信用支付方式，信用支付方式为通过信用数据进行支付的方式，如通过***、信用积分等支付的方式，非信用支付方式为采用货币进行支付的方式，如通过储蓄卡、支付网站内的余额等进行支付的方式。支付金额为本次需要支付的金额，根据交易订单确定，如果包括手续费等服务费用，也可加入到支付金额中。支付的用户标识为实际支付用户的用户标识，该用户标识可基于支付方式确定对应的支付用户。生成时间为支付订单的生成时间，结束时间为支付订单完成的时间，支付订单完成的标志可为支付完成获知订单关闭(不支付)。

本申请实施例中，所述依据所述订单支付请求获取订单的支付方式和订单数据，包括：依据所述订单支付请求，获取支付订单的订单数据，所述支付订单的订单数据包括支付方式、支付金额、用户标识和交易订单的订单标识；依据所述交易订单的订单标识，获取所述交易订单的订单数据；依据所述用户标识，获取买家用户的行为数据。基于订单支付请求可生成支付订单，相应可获取支付订单的订单数据，从支付订单的订单数据中获取交易订单标识，基于交易订单标识查询交易网站可以获取交易订单的订单数据。该订单数据为交易订单的相关数据，如订单中商品对象的名称、数量、金额等，还包括用户标识等。基于商品对象的名称可确定商品对象的类目等特征。依据该依据所述用户标识，还可获取买家用户的行为数据。本申请实施例中，通常交易网站的买家用户和支付订单的支付用户是同一用户，但有些场景下，买家用户可能会请其他用户帮忙支付，在此种情况下，可以将支付用户也作为买家用户，获取买家用户在交易网站和支付网站的行为数据。

步骤104，基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，所述订单拦截规则包括：生效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则，所述实时的订单拦截规则依据实时的订单关联数据生成。

本申请实施例中，可以采用规则引擎进行规则的匹配分析，因此规则引擎中的规则包括两种类型，一种类型为实时类，即基于实时数据生成的订单拦截规则，另外一种类型为生效类，即基于一些分析、评估方式检测后，长期生效的订单拦截规则，其中，长期生效可以理解为在一定周期或超过一定时间范围内生效。因此可基于长期有效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则对订单关联数据进行匹配，确定是否存在风险行为、是否需要拦截支付订单。其中，订单拦截规则为针对支付订单进行拦截的规则。

其中，实时的订单拦截规则可基于实时的订单关联数据确定，如每秒获取订单关联数据，从而基于实时的订单关联数据进行分析，确定实时的订单拦截规则。其中，实时指的是响应时间较快，对于用户而言无延迟的感知，因此可每秒、2秒等获取实时数据并分析，从而能够基于实时数据生成实时的订单拦截规则能对潜在风险进行提前识别，启动风险管控预警，拒绝该订单的支付请求。本申请一个可选实施例中，获取实时的订单关联数据；对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则。可以获取实时的订单关联数据，然后对实时的订单关联数据进行特征提取，所提取的特征是与风险检测相关的特征，可以从多个维度对特征进行提取，从而得到多种维度的风险特征，再将多种维度的风险特征进行组合，得到实时的订单拦截规则。

其中，所述多种维度的风险特征包括：商品维度的风险特征、支付维度的风险特征、行为维度的风险特征。商品维度的风险特征指的是与商品对象的数据相关的风险特征，如类目等；支付维度的风险特征指的是与支付相关的风险特征，如支付方式、金额等。行为维度的风险特征指的是用户的行为相关的风险特征，如是否存在逾期行为等。所述商品维度的风险特征包括以下至少一种：商品类目特征、风险商品特征；商品类目特征指的是商品对象的类目，可以基于订单数据中商品对象名称等提取类目特征；风险商品特征指的是容易出现风险的商品对象或商品对象类目等，如金银首饰、智能手机等。所述支付维度的风险特征包括以下至少一种：支付方式特征、支付金额特征。支付方式特征指的是可能造成风险的支付方式，如信用支付方式等用户不直接支付货币的方式，其中***等信用支付方式由于是用户后续再支付货币，因此是不直接支付货币的方式，后续可能存在违约、逾期等风险。支付金额特征指的是支付的金额大小的特征，如支付金额较大后续可能存在逾期等风险，且逾期造成的损失也较大。所述行为维度的风险特征包括以下至少一种：支付拦截次数、逾期次数、逾期时间。支付拦截次数指的是用户在先的支付订单被拦截的次数，其可为在一定时间内如一个月、三个月等被拦截的次数。逾期次数指的是用户历史逾期支付的次数，逾期时间指的是用户历史逾期支付后完结的时间、最近一次逾期的时间等，与逾期相关的时间信息。

所述对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则，包括：从多个维度对所述订单关联数据进行特征提取；对所述多种维度的风险特征进行组合，并确定风险阈值，生成实时的订单拦截规则。可以从商品维度对交易订单的订单数据进行特征提取，确定商品类目特征、风险商品特征等。从支付维度对支付订单的订单数据进行特征提取，确定支付订单的支付方式特征、支付金额特征等。还可从行为维度对买家用户的行为数据进行特征提取，确定支付拦截次数、逾期次数、逾期时间等特征。

然后可以对各维度的特征进行组合，基于组合的特征确定风险阈值，该风险阈值为可能出现风险的阈值。一些场景中，可将各维度的特征组合成一个风险特征，从而风险阈值为该风险特征的阈值，另外一些示例中，可对应多维度的特征组合中每个特征设置风险阈值，从而依据多维度特征中满足一个或多个风险阈值的情况设置为订单拦截规则。本申请实施例中，当提取的风险特征组合不同，输出的阈值也会相应调整。

在另外一些实施例中，可基于向上钻取(Drill-up)算法构建规则生成模型并训练，从而能够基于实时的订单关联数据自动生成订单拦截规则。其中，钻取是以中国改变维的层次，变换分析的粒度的方式，向上钻取(Drill-up)是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数的分析方法。因此基于向上钻取Drill-up算法构建份规则生成模型，提取实时的订单关联在各维度的风险特征，然后整合多个维度的风险特征并设置阈值来生成订单拦截规则，例如Drill-up模型可从商品类目、交易金额占比、买家拦截等多个维度组合来生成订单拦截规则。规则生成模型可执行以下操作：从多个维度对所述订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征；对所述多种维度的风险特征进行组合，并确定风险阈值，输出实时的订单拦截规则。

本申请实施例中，自动化生成的规则不仅能精准识别欺诈高发商品(如金银首饰、智能手机等)，同时也会结合其他风险特征提高精度，降低误拦截。对于一些非传统意义的欺诈商品(如电动自行车、船型开关等)，模型也能较早感知异常聚集性，起到预警作用。

除了实时的订单拦截规则，还包括生效的订单拦截规则，该生效的订单拦截规则为长期有效的订单拦截规则，其可包括专家经验沉淀的订单拦截规则，还可基于实时的订单拦截规则更新生效的订单拦截规则，从而提高生效的订单拦截规则的准确性。其中，可周期性对实时的订单拦截规则进行分析，确定符合生效条件的订单拦截规则，更新生效的订单拦截规则。例如以一个月、两个月等为周期，获取在该周期内生成的各订单拦截规则，对各订单拦截规则进行分析，可以从多个方面进行分析，如分析规则命中量、拦截未付金额占比、命中订单风险度等，决定是否上线新的订单拦截规则以及删除当前线上生效的订单拦截规则。其中，周期性对实时的订单拦截规则进行分析，确定符合生效条件的订单拦截规则，更新生效的订单拦截规则，包括：获取本周期内生成的实时的订单拦截规则和订单拦截数据；基于所述订单拦截数据匹配订单拦截规则，确定各订单拦截规则对应的规则命中量，如命中某一订单拦截规则的订单数量；基于所述订单拦截数据匹配订单拦截规则，确定拦截的支付订单，检测所述拦截的支付订单的完成情况，确定拦截未付金额占比，如确定拦截支付订单后完成支付的金额、未完成支付的金额和拦截的总金额，然后计算未完成支付的金额对拦截的总金额的占比。基于所述拦截的支付订单的完成情况，确定命中订单风险度，如确定拦截支付订单后完成支付的订单数量、未完成支付的订单数量和拦截的总订单数量，确定未完成支付的订单数量对拦截的总订单数量的占比，作为命中订单风险度。从而基于上述分析结果筛选出N条订单拦截规则，作为生效的订单拦截规则。其中，N为大于1的正整数。如筛选出5条、10条订单拦截规则，作为生效的订单拦截规则等。其中，拦截未付指的是订单被规则拦截后，买家未用其他支付方式完成订单。拦截未付是一个风险提示性指标，如果买家多笔订单被拦截后未支付占比过高，欺诈可能性高。从而通过实时的订单拦截规则对生效的订单拦截规则进行更新，有效增加规则异动检测时效性，也为主动防控提早介入、处置欺诈买卖家争取时间。

从而规则引擎可以基于实时的订单拦截规则和生效的订单拦截规则共同对支付订单进行分析，确定是否存在风险。其中，所述基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，包括：检测支付订单的支付方式；若所述支付方式为信用支付方式，采用所述支付订单的订单数据、交易订单的订单数据和买家用户的行为数据，对所述订单拦截规则进行匹配。可以先检测支付订单的支付方式，若所述支付方式为非信用支付方式，确定未匹配到订单拦截规则。若支付方式为信用支付方式，采用所述支付订单的订单数据、交易订单的订单数据和买家用户的行为数据，对所述订单拦截规则进行匹配，可以基于订单拦截规则匹配各维度的订单关联数据，若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全。

例如，订单拦截规则为：买家过去24小时被拦截的订单数≥0and(类目三名称in("商品A","商品B","商品C"……))and历史逾期最大天数>3and最近一次逾期距今天数≤20。从而如基于支付订单确定该卖家在过去24小时被拦截的订单数为2，本次支付订单对应交易订单购买的商品对象为智能手表，历史逾期最大天数为15天，上一次逾期距今天为10天，则确定符合该订单拦截规则，对该支付订单进行拦截，可以建议用户更换一种支付方式支付。

步骤106，若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单。

若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，可以拒绝所述支付方式的支付处理，以便拦截所述支付订单，避免风险。后续可以生成提示信息，如提示更换支付方式，也可在提示信息中添加成功几率大的支付方式，如储蓄卡支付等。对于拦截的支付订单，用户可以选择更换支付方式后继续支付，相应可重复执行上述流程，确定是否拦截。其中，接收支付方式更改请求；若更改的支付方式为非信用支付方式，按照所述非信用支付方式执行支付处理。

步骤108，若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。

若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，可以按照所述支付方式执行支付处理，完成该订单的支付，以便后续流程继续执行。

综上，接收订单支付请求，依据所述订单支付请求获取支付订单的订单关联数据，所述订单关联数据包括：支付订单的支付方式和交易订单的订单数据，基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，所述订单拦截规则包括：生效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则，所述实时的订单拦截规则依据实时的订单关联数据生成，实时匹配的订单拦截规则能够精准地识别潜在风险，从而能够通过多种类型的订单拦截规则保证订单拦截的准确性，若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单，若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。能够更加及时、准确的识别用户的风险行为并进行拦截，减少损失。

在上述实施例的基础上，还可提供了一种订单支付方法，如图2所示的一种流程示例中。Drill-up模型可获取实时的订单关联数据，确定实时的订单拦截规则更新到规则引擎中，更新引擎还可从数据库获取生效的订单拦截规则。从而在接收到订单支付请求后，一方面作为实时的订单关联数据，输入到Drill-up模型中生成实时的订单拦截规则，另一方面，发送给规则引擎进行订单的风险分析处理，规则引擎可基于实时的订单拦截规则和生效的订单拦截规则进行规则匹配，确定是否命中规则。若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单；若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。针对符合订单拦截规则而被拦截的结果，其后续也可用于更新生效的订单拦截规则，从而提高规则的准确性和失效率。

参照图3，示出了本申请的另一种订单支付方法实施例的步骤流程图。

步骤302，获取实时的订单关联数据。

步骤304，对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则。

其中，可将实时的订单关联数据输入到Drill-up模型中，输出实时的订单拦截规则。其中，Drill-up模型可执行如下步骤：对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则。

所述实时的订单关联数据包括：交易订单的订单数据、支付订单的订单数据和买家用户的行为数据；所述对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则，包括：从多个维度对所述订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征；对所述多种维度的风险特征进行组合，并确定风险阈值，生成实时的订单拦截规则。所述多种维度的风险特征包括：商品维度的风险特征、支付维度的风险特征、行为维度的风险特征，所述商品维度的风险特征包括以下至少一种：商品类目特征、风险商品特征；所述支付维度的风险特征包括以下至少一种：支付方式特征、支付金额特征；所述行为维度的风险特征包括以下至少一种：支付拦截次数、逾期次数、逾期时间。

步骤306，接收订单支付请求。

步骤308，依据所述订单支付请求，获取支付订单的订单数据，所述支付订单的订单数据包括支付方式、支付金额、用户标识和交易订单标识。

步骤310，依据所述交易订单标识，获取所述交易订单的订单数据。

步骤312，依据所述用户标识，获取买家用户的行为数据。

步骤314，检测支付订单的支付方式。

若为非信用支付方式，执行步骤324；若为信用支付方式，执行步骤316。

步骤316，采用所述支付订单的订单数据、交易订单的订单数据和买家用户的行为数据，对所述订单拦截规则进行匹配。

步骤318，判断是否命中订单拦截规则。

若是，即命中订单拦截规则，执行步骤320，若否，即未命中订单拦截规则，执行步骤322。

步骤320，确定所述支付订单存在风险，拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单。

接收支付方式更改请求；若更改的支付方式为非信用支付方式，按照所述非信用支付方式执行支付处理。

步骤322，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。

本申请实施例能够基于实时数据自动生成订单拦截规则，不仅能对潜在风险进行提前识别、启动风险管控预警，更提升了信用反欺诈体系的动态防控能力，为有效控制欺诈风险起到关键作用。

相对于黑名单和专家沉淀规则等方式，本申请实施例能够更及时和精准地识别潜在风险，防控新发风险、高危交易突变行为等。并且，设置预警任务，辅助提前感知风险，将各类黑名单升级，有效控制风险。通过测试，本申请实施例拦截买家的逾期风险是有效率提高了5-10倍。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。

在上述实施例的基础上，本实施例还提供了一种订单处理装置，应用于客户端的电子设备中，所述装置包括：

数据获取模块，用于接收订单支付请求，依据所述订单支付请求获取支付订单的订单关联数据，所述订单关联数据包括：支付订单的支付方式和交易订单的订单数据；

规则匹配模块，用于基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，所述订单拦截规则包括：生效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则，所述实时的订单拦截规则依据实时的订单关联数据生成；

支付拦截模块，用于若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单；

支付模块，用于若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。

综上，接收订单支付请求，依据所述订单支付请求获取支付订单的订单关联数据，所述订单关联数据包括：支付订单的支付方式和交易订单的订单数据，基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，所述订单拦截规则包括：生效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则，所述实时的订单拦截规则依据实时的订单关联数据生成，实时匹配的订单拦截规则能够精准地识别潜在风险，从而能够通过多种类型的订单拦截规则保证订单拦截的准确性，若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单，若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。能够更加及时、准确的识别用户的风险行为并进行拦截，减少损失。

还包括：规则生成模块，用于获取实时的订单关联数据；对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则。

所述实时的订单关联数据包括：交易订单的订单数据、支付订单的订单数据和买家用户的行为数据；所述规则生成模块，用于从多个维度对所述订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征，所述多种维度的风险特征包括：商品维度的风险特征、支付维度的风险特征、行为维度的风险特征；对所述多种维度的风险特征进行组合，并确定风险阈值，生成实时的订单拦截规则。

所述商品维度的风险特征包括以下至少一种：商品类目特征、风险商品特征；所述支付维度的风险特征包括以下至少一种：支付方式特征、支付金额特征；所述行为维度的风险特征包括以下至少一种：支付拦截次数、逾期次数、逾期时间。

所述数据获取模块，用于依据所述订单支付请求，获取支付订单的订单数据，所述支付订单的订单数据包括支付方式、支付金额、用户标识和交易订单标识；依据所述交易订单标识，获取所述交易订单的订单数据；依据所述用户标识，获取买家用户的行为数据。

所述规则匹配模块，用于检测支付订单的支付方式；若所述支付方式为信用支付方式，采用所述支付订单的订单数据、交易订单的订单数据和买家用户的行为数据，对所述订单拦截规则进行匹配。

还包括：规则更新模块，用于周期性对实时的订单拦截规则进行分析，确定符合生效条件的订单拦截规则，更新生效的订单拦截规则。

所述支付模块，还用于接收支付方式更改请求；若更改的支付方式为非信用支付方式，按照所述非信用支付方式执行支付处理。

本申请实施例能够基于实时数据自动生成订单拦截规则，不仅能对潜在风险进行提前识别、启动风险管控预警，更提升了信用反欺诈体系的动态防控能力，为有效控制欺诈风险起到关键作用。通过实时的订单拦截规则对生效的订单拦截规则进行更新，有效增加规则异动检测时效性，也为主动防控提早介入、处置欺诈买卖家争取时间。

相对于黑名单和专家沉淀规则等方式，本申请实施例能够更及时和精准地识别潜在

风险，防控新发风险、高危交易突变行为等。并且，设置预警任务，辅助提前感知风险，5将各类黑名单升级，有效控制风险。通过测试，本申请实施例拦截买家的逾期风险是有

效率提高了5-10倍。

本申请实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本申请实施例中各方法步骤的指令(instructions)。

0本申请实施例提供了一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个

处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。本申请实施例中，所述电子设备包括服务器、终端设备等设备。

本公开的实施例可被实现为使用任意适当的硬件，固件，软件，或及其任意组合进

行想要的配置的装置，该装置可包括服务器(集群)、终端等电子设备。图4示意性地5示出了可被用于实现本申请中所述的各个实施例的示例性装置400。

对于一个实施例，图4示出了示例性装置400，该装置具有一个或多个处理器402、被耦合到(一个或多个)处理器402中的至少一个的控制模块(芯片组)404、被耦合到控制模块404的存储器406、被耦合到控制模块404的非易失性存储器(NVM)/存储设备408、被耦合到控制模块404的一个或多个输入/输出设备410，以及被耦合到控制模块404的0网络接口412。

处理器402可包括一个或多个单核或多核处理器，处理器402可包括通用处理器或专用处理器(例如图形处理器、应用处理器、基频处理器等)的任意组合。在一些实施例中，装置400能够作为本申请实施例中所述服务端、终端等设备。

在一些实施例中，装置400可包括具有指令414的一个或多个计算机可读介质(例如，5存储器406或NVM/存储设备408)以及与该一个或多个计算机可读介质相合并被配置为

执行指令414以实现模块从而执行本公开中所述的动作的一个或多个处理器402。

对于一个实施例，控制模块404可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器402中的至少一个和/或与控制模块404通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。

0控制模块404可包括存储器控制器模块，以向存储器406提供接口。存储器控制器

模块可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。

存储器406可被用于例如为装置400加载和存储数据和/或指令414。对于一个实施例，存储器406可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的DRAM。在一些实施例中，存储器406可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(DDR4SDRAM)。

对于一个实施例，控制模块404可包括一个或多个输入/输出控制器，以向NVM/存储设备408及(一个或多个)输入/输出设备410提供接口。

例如，NVM/存储设备408可被用于存储数据和/或指令414。NVM/存储设备408可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(HDD)、一个或多个光盘(CD)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(DVD)驱动器)。

NVM/存储设备408可包括作为装置400被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问可不必作为该设备的一部分。例如，NVM/存储设备408可通过网络经由(一个或多个)输入/输出设备410进行访问。

(一个或多个)输入/输出设备410可为装置400提供接口以与任意其他适当的设备通信，输入/输出设备410可以包括通信组件、音频组件、传感器组件等。网络接口412可为装置400提供接口以通过一个或多个网络通信，装置400可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信，例如接入基于通信标准的无线网络，如WiFi、2G、3G、4G、5G等，或它们的组合进行无线通信。

对于一个实施例，(一个或多个)处理器402中的至少一个可与控制模块404的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器402中的至少一个可与控制模块404的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成***级封装(SiP)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器402中的至少一个可与控制模块404的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器402中的至少一个可与控制模块404的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上***(SoC)。

在各个实施例中，装置400可以但不限于是：服务器、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)等终端设备。在各个实施例中，装置400可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，装置400包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(LCD)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(ASIC)和扬声器。

其中，检测装置中可采用主控芯片作为处理器或控制模块，传感器数据、位置信息等存储到存储器或NVM/存储设备中，传感器组可作为输入/输出设备，通信接口可包括网络接口。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器；和存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得所述处理器执行如本申请实施例中一个或多个所述的方法。本申请实施例中存储器中可存储各种数据，如目标文件、文件与应用关联数据等各种数据，还可包括用户行为数据等，从而为各种处理提供数据基础。

本申请实施例还提供了一个或多个机器可读介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得处理器执行如本申请实施例中一个或多个所述的方法。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均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的部分互相参见即可。

本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(***)、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终端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终端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终端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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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。

尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本申请所提供的一种订单检测方法、一种电子设备和一种存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种订单处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收订单支付请求，依据所述订单支付请求获取支付订单的订单关联数据，所述订单关联数据包括：支付订单的支付方式和交易订单的订单数据；

基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，所述订单拦截规则包括：生效的订单拦截规则和实时的订单拦截规则，所述实时的订单拦截规则依据实时的订单关联数据生成；

若匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单存在风险，则拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单；

若未匹配到订单拦截规则，确定所述支付订单安全，则按照所述支付方式执行支付处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取实时的订单关联数据；

对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时的订单关联数据包括：交易订单的订单数据、支付订单的订单数据和买家用户的行为数据；

所述对所述实时的订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征并进行组合，确定实时的订单拦截规则，包括：

从多个维度对所述订单关联数据进行特征提取，确定多种维度的风险特征，所述多种维度的风险特征包括：商品维度的风险特征、支付维度的风险特征、行为维度的风险特征；

对所述多种维度的风险特征进行组合，并确定风险阈值，生成实时的订单拦截规则。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述商品维度的风险特征包括以下至少一种：商品类目特征、风险商品特征；所述支付维度的风险特征包括以下至少一种：支付方式特征、支付金额特征；所述行为维度的风险特征包括以下至少一种：支付拦截次数、逾期次数、逾期时间。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述订单支付请求获取订单关联数据，包括：

依据所述订单支付请求，获取支付订单的订单数据，所述支付订单的订单数据包括支付方式、支付金额、用户标识和交易订单标识；

依据所述交易订单标识，获取所述交易订单的订单数据；

依据所述用户标识，获取买家用户的行为数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述订单关联数据匹配订单拦截规则，包括：

检测支付订单的支付方式；

若所述支付方式为信用支付方式，采用所述支付订单的订单数据、交易订单的订单数据和买家用户的行为数据，对所述订单拦截规则进行匹配。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

周期性对实时的订单拦截规则进行分析，确定符合生效条件的订单拦截规则，更新生效的订单拦截规则。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，拒绝所述支付方式的支付处理以拦截所述支付订单之后，还包括：

接收支付方式更改请求；

若更改的支付方式为非信用支付方式，按照所述非信用支付方式执行支付处理。

9.一种电子设备，包括：处理器；

和存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被处理器执行时，执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

10.一种机器可读介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被处理器执行时，执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

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