[发明专利]适用于国际业务的数字货币支付方法及装置有效
申请号: | 202210371500.0 | 申请日: | 2022-04-11 |
公开(公告)号: | CN114445080B | 公开(公告)日: | 2022-07-29 |
发明(设计)人: | 黄大勇;张丽红 | 申请(专利权)人: | 广东企数标普科技有限公司;广东企数标普互联网信息服务有限公司 |
主分类号: | G06Q20/38 | 分类号: | G06Q20/38;G06Q20/06 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 肖宇扬 |
地址: | 510663 广东省广州市黄埔区*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 适用于 国际 业务 数字 货币 支付 方法 装置 | ||
1.一种适用于国际业务的数字货币支付方法,其特征在于,所述方法包括:
获取数字货币支付请求,根据所述数字货币支付请求确定目标支付账户;
根据所述目标支付账户,确定对应的目标国家;所述目标国家包括多个目标国家;
对于任一所述目标国家,确定该目标国家对应的多个可选中介币;
确定每一所述可选中介币的汇率信息;
确定所有所述目标国家对应的多个可选中介币中的交集,以得到多个候选中介币;
确定每一所述候选中介币对应的汇率信息;
确定第一目标函数为中介转换链条的中介转换损失最小;所述中介转换损失为所述数字货币支付请求对应的支付货币通过目标中介币进行中介转换支付所承担的价值损失;所述中介转换链条为所述数字货币支付请求对应的支付货币通过至少两个所述候选中介币进行中介转换以得到至少两个目标货币的转换链条;
确定第一约束条件为所述中介转换链条对应的至少两个目标货币用于支付所有所述目标支付账户;
根据所有所述候选中介币的所述汇率信息,以及所述第一目标函数和所述第一约束条件,基于第一动态规划算法,演算出所述数字货币支付请求对应的最优中介转换链条;
将所述最优中介转换链条中的至少两个所述候选中介币确定为所述数字货币支付请求对应的目标中介币;
将所述数字货币支付请求对应的支付货币转换为所述目标中介币,再转换为所述目标支付账户对应的货币,支付至所述目标支付账户;所述支付货币、所述目标中介币以及所述目标支付账户对应的货币,均为各国的官方数字货币。
2.根据权利要求1所述的适用于国际业务的数字货币支付方法,其特征在于,所述确定每一所述候选中介币对应的汇率信息,包括:
对于任一所述候选中介币,确定该候选中介币对应的多个历史汇率信息;
根据该候选中介币对应的多个历史汇率信息,预测出该候选中介币在所述数字货币支付请求对应的支付时间段的预测汇率信息;
将所述预测汇率信息,确定为该候选中介币对应的汇率信息。
3.根据权利要求2所述的适用于国际业务的数字货币支付方法,其特征在于,所述根据该候选中介币对应的多个历史汇率信息,预测出该候选中介币在所述数字货币支付请求对应的支付时间段的预测汇率信息,包括:
基于该候选中介币对应的多个历史汇率信息以及对应的历史时间段,基于多项式演算算法,确定该候选中介币对应的汇率-时间预测多项式模型;
将所述数字货币支付请求对应的支付时间段输入至所述汇率-时间预测多项式模型,预测出该候选中介币在所述支付时间段的预测汇率信息。
4.根据权利要求2所述的适用于国际业务的数字货币支付方法,其特征在于,所述根据该候选中介币对应的多个历史汇率信息,预测出该候选中介币在所述数字货币支付请求对应的支付时间段的预测汇率信息,包括:
将该候选中介币对应的多个历史汇率信息以及对应的历史时间段,输入至训练好的汇率预测神经网络模型中,以得到该候选中介币在所述数字货币支付请求对应的支付时间段的预测汇率信息;所述汇率预测神经网络模型包括卷积网络层和全连接层;所述汇率预测神经网络模型通过包括有多个训练中介币对应的多个历史训练汇率信息和标注的真实未来汇率信息的训练数据集训练得到;所述真实未来汇率信息对应的汇率时间段与所述多个历史训练汇率信息对应的多个历史训练时间段之间的最大时间差,大于所述支付时间段与所述多个历史汇率信息对应的多个历史时间段之间的最大时间差。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东企数标普科技有限公司;广东企数标普互联网信息服务有限公司,未经广东企数标普科技有限公司;广东企数标普互联网信息服务有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210371500.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。