支付风险告警方法、服务器及智能POS技术

本申请公开了一种支付风险告警方法、服务器及智能POS，该方法应用于服务器，包括：获取智能POS发送的交易数据，以及通过Wi‑Fi探针采集的Wi‑Fi信号数据；根据所述Wi‑Fi信号数据确定客流量；将所述客流量及交易数据输入预测模型，得到目标时间段内的预测交易额；获取所述目标时间段内的实际交易额；如果所述实际交易额与预测交易额的差值绝对值大于预设阈值，则确定交易情况异常，发出告警信息。本申请可以提高基于智能POS支付的资金的安全性。

Payment Risk Alert Police Law, Server and Intelligent POS

This application discloses a payment risk alarm method, a server and an intelligent POS. The method is applied to a server, including acquiring the transaction data sent by the intelligent POS and the Wi Fi signal data collected by the Wi Fi probe, determining the passenger flow according to the Wi Fi signal data, and inputting the passenger flow and transaction data into the prediction model to obtain the predicted traffic in the target time period. Transaction amount; Obtain the actual transaction amount in the target period; if the absolute difference between the actual transaction amount and the predicted transaction amount is greater than the preset threshold value, then determine the abnormal transaction situation and send an alarm message. This application can improve the security of funds based on Intelligent POS payment.

【技术实现步骤摘要】
支付风险告警方法、服务器及智能POS
本申请涉及电子支付
，尤其涉及一种基于智能销售终端(pointofsale，POS)的支付风险告警方法、服务器及智能POS。
技术介绍
智能POS作为一种常见的电子支付工具，主要应用在商业零售系统中，方便消费者顾客进行购物结算，其与现金结算相比，更加方便、快捷。随着移动支付的普及，智能POS的交易量迎来爆发式增长，应用场景也越来越多样化，基于智能POS的电子支付衍生出来的安全问题也日益凸显，如何保证基于智能POS支付的资金安全，成为目前亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种支付风险告警方法，用以提高基于智能POS支付的资金的安全性，该方法包括：获取智能POS发送的交易数据，以及通过无线保真(WIreless-FIdelity，Wi-Fi)探针采集的Wi-Fi信号数据；根据所述Wi-Fi信号数据确定客流量；将所述客流量及交易数据输入预测模型，得到目标时间段内的预测交易额；获取所述目标时间段内的实际交易额；如果所述实际交易额与预测交易额的差值绝对值大于预设阈值，则确定交易情况异常，发出告警信息。本申请实施例提供一种支付风险告警方法，用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种支付风险告警方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：获取智能POS发送的交易数据，以及通过Wi‑Fi探针采集的Wi‑Fi信号数据；根据所述Wi‑Fi信号数据确定客流量；将所述客流量及交易数据输入预测模型，得到目标时间段内的预测交易额；获取所述目标时间段内的实际交易额；如果所述实际交易额与预测交易额的差值绝对值大于预设阈值，则确定交易情况异常，发出告警信息。

【技术特征摘要】
1.一种支付风险告警方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：获取智能POS发送的交易数据，以及通过Wi-Fi探针采集的Wi-Fi信号数据；根据所述Wi-Fi信号数据确定客流量；将所述客流量及交易数据输入预测模型，得到目标时间段内的预测交易额；获取所述目标时间段内的实际交易额；如果所述实际交易额与预测交易额的差值绝对值大于预设阈值，则确定交易情况异常，发出告警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述Wi-Fi信号数据确定客流量，包括统计所述Wi-Fi信号数据中包括的MAC地址的数量；将所述MAC地址的数量作为客流量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述客流量及交易数据输入预测模型，得到目标时间段内的预测交易额之前，所述方法还包括；获取智能POS发送的历史交易数据，以及历史Wi-Fi信号数据；根据所述历史Wi-Fi信号数据确定历史客流量；按照所述历史交易数据中的交易时间，将所述历史交易数据及历史客流量划分到至少两个数据集中，每个数据集对应不同的时间段；将至少两个数据集分别作为训练数据，利用机器学习算法建立预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将至少两个数据集分别作为训练数据，利用机器学习算法建立预测模型，包括：将每个数据集中预设比例的数据作为训练数据，除预设比例的数据外的数据作为测试数据；利用至少两种机器学习算法建立至少两个预测模型，利用测试数据验证至少两个预测模型的准确率；按照至少两个预测模型的准确率的高低分配权重，其中，准确率越高权重越大；所述将所述客流量及交易数据输入预测模型，得到目标时间段内的预测交易额，包括：将所述客流量及交易数据输入至少两个预测模型，得到至少两个中间预测交易额；根据至少两个中间预测交易额及对应的预测模型的权重，确定预测时间段内的预测交易额。5.一种支付风险告警方法，其特征在于，应用于智能POS，所述方法包括：通过Wi-Fi探针采集用户设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑广斌，蔡为彬，施好健，王亚新，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11