[发明专利]一种基于算法识别错误的风控方法及其系统与存储介质

权利要求书

1.一种基于算法识别错误的风控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用服务器实时获得当前的交易请求，并根据交易算法生成订单交易数据，将所述订单交易数据发送至风控模块；

S2：所述风控模块根据风控逻辑对订单交易数据进行分析，过滤出风险订单；

S3：所述风险订单转入处理模块进行处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于算法识别错误的风控方法，其特征在于，还包括：

所述步骤S1还包括利用服务器根据算法识别商品得到商品信息；所述的商品信息包括商品SKU、商品价格、商品数量、商品所在柜端设备属性、商品状态、商品的库存信息；

所述步骤S2还包括利用服务器统计风险订单，得到商品的交易算法识别正确率；

所述步骤S2还包括利用服务器统计风险订单，得到所述风险订单中商品所在柜端设备连续识别错误商品的错误次数，并将所述的错误次数与柜端设备属性相关联；

利用处理器统计所述订单交易数据执行完S2步骤，并且不符合所述风控逻辑的无风险订单；

获得所述的无风险订单中商品所在柜端设备连续出现无风险订单的无风险次数，并将所述的无风险次数与柜端设备属性相关联。

3.根据权利要求2所述的一种基于算法识别错误的风控方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

所述风控模块将不符合风控逻辑的交易订单通过预设的交易算法正常结算；

所述风控逻辑包括以下条件：

S100：所述订单交易数据中商品交易算法识别正确率低于预设识别率阈值；

S101：所述订单交易数据中商品数量为负数；

S102：所述订单交易数据中金额大于预设金额阈值；

S103：所述订单交易数据中商品数量大于预设数量阈值；

S104：所述订单交易数据中柜端设备的错误次数大于预设次数阈值；

S105：所述订单交易数据中商品状态为预设状态；

S106：所述订单交易数据中商品库存信息为预设范围。

4.根据权利要求3所述的一种基于算法识别错误的风控方法，其特征在于，所述风控逻辑还包括：

当处理器判断订单交易数据符合条件S100时，将所述订单交易数据中商品SKU添加黑名单；

当处理器判断订单交易数据符合条件S104时，将所述订单交易数据中柜端设备添加黑名单；

所述步骤S3处理含有商品SKU黑名单与柜端设备黑名单的交易订单之后转人工处理。

5.根据权利要求4所述的一种基于算法识别错误的风控方法，其特征在于，还包括：

当所述订单交易数据中柜端设备添加黑名单该事件发生，利用处理器实时获取所述柜端设备无风险次数；

当所述柜端设备无风险次数等于预设风险次数阈值时，将所述柜端设备从黑名单中删除，并且将所述柜端设备关联的错误次数重置。

6.一种基于算法识别错误的交易风险控制系统，其特征在于，包括柜端设备终端、服务器和用户的终端，其中，所述服务器执行如权利要求1-5中任一项所述的基于算法识别错误的风控方法。

7.一种基于算法识别错误的交易风险控制系统，其特征在于，包括柜端设备终端、服务器和用户的终端，其中，所述服务器包括存储器、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控制程序，其中，所述控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于算法识别错误的风控方法。

8.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于算法识别错误的风控方法。