一种订单风险验证方法和系统技术方案

本申请公开了一种订单风险验证方法和系统。所述方法由至少一个处理器执行。所述方法包括：获取当前服务订单相关数据；所述当前服务订单相关数据至少包括以下中的至少一种：服务订单特征、服务订单执行时的实时状态数据、与所述服务订单中至少一个相关数据相关的历史记录；根据所述当前服务订单相关数据确定当前服务订单的风险判定结果；响应于所述风险判定结果为异常，执行风险验证步骤；所述风险验证步骤包括：在所述当前服务订单结束后获取反映用户行为的数据；根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果。

【技术实现步骤摘要】
一种订单风险验证方法和系统
本申请涉及互联网领域，特别涉及一种订单风险验证方法和系统。
技术介绍
随着互联网的发展，网约车给人们出行带来了极大的快捷和便利，由此在网约车平台服务中，网约车深受大众的青睐。但是，随着网约车的日益扩张与盛行，相应地也会带来诸多问题。例如，在订单进行的过程中会出现司乘之间的安全问题，为了避免这些安全问题，可以通过一些方法来识别订单可能存在的风险，从而能够有效防范在行程中发生意外。
技术实现思路
本申请的一方面提供了一种订单风险验证方法，所述方法由至少一个处理器执行。所述方法包括：获取当前服务订单相关数据；所述当前服务订单相关数据至少包括以下中的至少一种：服务订单特征、服务订单执行时的实时状态数据、与所述服务订单中至少一个相关数据相关的历史记录；根据所述当前服务订单相关数据确定当前服务订单的风险判定结果；响应于所述风险判定结果为异常，执行风险验证步骤；所述风险验证步骤包括：在所述当前服务订单结束后获取反映用户行为的数据；根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果。在一些实施例中，所述用户为服务提供者，所述反映用户行为的数据包括以下中的至少一种：继续接单数据、在下车点停留时间数据、对第一探测信息的反馈数据。在一些实施例中，所述根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果包括：响应于获取到所述服务提供者的继续接单数据，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全；或者，响应于所述服务提供者在下车点停留时间未超出设定时长阈值，修正所述当前服务定订单的风险判定结果为安全；或者，响应于所述服务提供者对第一探测信息的反馈数据满足第一设定条件，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全。在一些实施例中，所述用户为服务请求者，所述用户的行为数据包括以下中的至少一种：继续下单数据、在下车点停留时间数据、对第二探测信息的反馈数据。在一些实施例中，所述根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果包括：响应于获取到所述服务请求者的继续下单数据，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全；或者，响应于所述服务请求者在下车点停留时间未超出设定时长阈值，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全或者，响应于所述服务请求者对第二探测信息的反馈数据满足第二设定条件，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全。本申请的另一方面提供一种订单风险验证系统。该系统包括：获取模块，用于获取当前服务订单相关数据；所述当前服务订单相关数据至少包括以下中的至少一种：服务订单特征、服务订单执行时的实时状态数据、与所述服务订单中至少一个相关数据相关的历史记录；风险判定模块，用于根据所述当前服务订单相关数据确定当前服务订单的风险判定结果；风险验证模块，用于响应于所述风险判定结果为异常，执行风险验证步骤；所述风险验证步骤包括：在所述当前服务订单结束后获取反映用户行为的数据；根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果。本申请的另一方面提供一种装置，包括处理器，所述处理器用于执行如上所述的任一种订单风险验证方法。本申请的另一方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如上所述的任一种订单风险验证方法。附图说明本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：图1是根据本申请一些实施例所示的风险防范系统的应用场景示意图；图2是根据本申请一些实施例所示的司机/乘客终端的示意图；图3是根据本申请一些实施例所示的处理设备的示例性框图；图4是根据本申请一些实施例所示的风险防范的示例性流程图；以及图5是根据本申请一些实施例所示的订单风险验证方法的示例性流程图；图6是根据本申请一些实施例所示的根据反映司机行为的数据验证服务订单的风险判定结果的方法的示例性流程图；图7是根据本申请一些实施例所示的根据反映乘客行为的数据验证服务订单的风险判定结果的方法的示例性流程图。具体实施方式以下描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施和利用本申请，并在特定应用及其要求的上下文中提供。对于本领域的普通技术人员来讲，对本申请披露的实施例进行的各种修改是显而易见的，并且本文中定义的通则在不背离本申请的精神及范围的情况下，可以适用于其他实施例及应用。因此，本申请不限于所示的实施例，而是符合与申请专利范围一致的最广泛范围。本文中所使用的术语仅用于描述特定示例性实施例，并不限制本申请的范围。如本文使用的单数形式“一”、“一个”及“该”可以同样包括复数形式，除非上下文明确提示例外情形。还应当理解，如在本说明书中所示，术语“包括”、“包含”仅提示存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件，但并不排除存在或添加一个或以上其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或其组合的情况。在考虑了作为本申请一部分的附图的描述内容后，本申请的特征和特点以及操作方法、结构的相关元素的功能、各部分的组合、制造的经济性变得显而易见。然而，应当理解，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当理解的是附图并不是按比例的。本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，流程图中的操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。此外，可以向流程图添加一个或以上其他操作。一个或以上操作也可以从流程图中删除。此外，尽管本申请中的系统和方法主要是基于在线打车服务来进行描述，但是还应该理解，这仅是一个示例性实施例。本申请的系统和方法可能适用于其他任一种按需服务。例如，本申请的系统和方法可以应用于不同的运输系统，包括陆地、海洋、航空航天等或以上任意组合。该运输系统中的使用的交通工具可以包括出租车、私家车、顺风车、巴士、列车、子弹头列车、高铁、地铁、船只、飞机、热气球、无人驾驶车辆等或其任意组合。该运输系统还可以包括应用了管理和/或分配的运输系统，例如，收/送快递的系统。本申请的系统和方法的应用场景可以包括网页、浏览器插件、客户端、定制系统、企业内部分析系统、人工智能机器人等或以上任意组合。本申请涉及一种订单风险验证方法，可以对风险判定结果为异常的服务订单进行验证。具体地，本申请在风险判定结果为异常的服务订单结束后采集反映用户行为的数据，根据采集到的这些数据判定所述服务订单是否安全结束，从而验证风险判定结果是否正确，并在更长的时间跨度内保护司乘安全。图1是根据本申请的一些实施例所示的一种风险防范系统100的应用场景示意图。风险防范系统100可以判定行程中的安全事件风险，并采取应对方法以减少对用户的伤害。风险防范系统100可以用于互联网或者其它网络的服务平台。例如，风险防范系统100可以是为交通运输提供服务的线上服务平台。在一些实施例中，风险防范系统100可以应用于网约车服务，例如出租车呼叫、快车呼叫、专车呼叫、小巴呼叫本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种订单风险验证方法，所述方法由至少一个处理器执行，其特征在于，包括：/n获取当前服务订单相关数据；所述当前服务订单相关数据至少包括以下中的至少一种：服务订单特征、服务订单执行时的实时状态数据、与所述服务订单中至少一个相关数据相关的历史记录；/n根据所述当前服务订单相关数据确定当前服务订单的风险判定结果；/n响应于所述风险判定结果为异常，执行风险验证步骤；所述风险验证步骤包括：/n在所述当前服务订单结束后获取反映用户行为的数据；/n根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种订单风险验证方法，所述方法由至少一个处理器执行，其特征在于，包括：
获取当前服务订单相关数据；所述当前服务订单相关数据至少包括以下中的至少一种：服务订单特征、服务订单执行时的实时状态数据、与所述服务订单中至少一个相关数据相关的历史记录；
根据所述当前服务订单相关数据确定当前服务订单的风险判定结果；
响应于所述风险判定结果为异常，执行风险验证步骤；所述风险验证步骤包括：
在所述当前服务订单结束后获取反映用户行为的数据；
根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果。


2.根据权利要求1所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述用户为服务提供者，所述反映用户行为的数据包括以下中的至少一种：继续接单数据、在下车点停留时间数据、对第一探测信息的反馈数据。


3.根据权利要求2所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述第一探测信息中包括调查问卷和/或奖励信息。


4.根据权利要求2所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述在所述当前服务订单结束后获取反映用户行为的数据包括：
向服务提供者终端发送第一探测信息；
接收所述服务提供者终端发送的对所述第一探测信息的反馈数据。


5.根据权利要求2所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果包括：
响应于获取到所述服务提供者的继续接单数据，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全；
或者，响应于所述服务提供者在下车点停留时间未超出设定时长阈值，修正所述当前服务定订单的风险判定结果为安全；
或者，响应于所述服务提供者对第一探测信息的反馈数据满足第一设定条件，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全。


6.根据权利要求2所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果包括：
响应于所述服务提供者对第一探测信息的反馈数据不满足第一设定条件，确定所述当前服务订单的风险判定结果为异常。


7.根据权利要求5或6所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述第一设定条件包括以下至少一种：开始反馈的时间不超过第一时间阈值、完成反馈的时间不超过第二时间阈值、反馈的完整度超过设定完整度阈值。


8.根据权利要求1所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述用户为服务请求者，所述用户的行为数据包括以下中的至少一种：继续下单数据、在下车点停留时间数据、对第二探测信息的反馈数据。


9.根据权利要求8所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述第二探测信息中包括调查问卷和/或奖励信息。


10.根据权利要求8所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述在所述当前服务订单结束后获取反映用户行为的数据包括：
向服务请求者终端发送第二探测信息；
接收所述服务请求者终端发送的对所述第二探测信息的反馈数据。


11.根据权利要求8所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果包括：
响应于获取到所述服务请求者的继续下单数据，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全；
或者，响应于所述服务请求者在下车点停留时间未超出设定时长阈值，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全
或者，响应于所述服务请求者对第二探测信息的反馈数据满足第二设定条件，修正所述当前服务订单的风险判定结果为安全。


12.根据权利要求8所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述根据反映用户行为的数据验证所述风险判定结果包括：
响应于所述服务请求者对第二探测信息的反馈数据不满足第二设定条件，确定所述当前服务订单的风险判定结果为异常。


13.根据权利要求11或12所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述第二设定条件包括以下至少一种：开始反馈的时间不超过第一时间阈值，完成反馈的时间不超过第二时间阈值，反馈的完整度超过设定完整度阈值。


14.根据权利要求1所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述在所述当前服务订单结束后获取反映用户行为的数据包括：
通过行车记录仪获取反映用户行为的音频数据或图像数据。


15.如权利要求1所述的订单风险验证方法，其特征在于，
所述服务订单特征至少包括以下一种：服务提供者的身份信息、与服务订单相关的车辆的标识信息、服务时间、行程起始点、行程目的地、行程路径和服务请求者的身份信息；
所述服务订单执行时的实时状态数据至少包括以下一种：与服务订单相关的终端的定位数据、与服务订单相关的终端的状态数据、车辆的状态数据、车辆内部的环境数据和车辆位置周围的环境数据；
所述与所述服务订单中至少一个数据相关的历史记录包括以下中的至少一个：服务提供者的执行历史服务订单的记录、服务提供者的征信记录、服务请求者的参与历史服务订单的记录、服务请求者的征信记录。


16.根据权利要求1所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于验证所述风险判定结果为异常，进行至少一个风险处置操作。


17.根据权利要求16所述的订单风险验证方法，其特征在于，所述风险处置操作至少包括以下中的至少一种：报警、通知用户的紧急联系人、联络其他服务提供者进行协助。


18.一种订单风险验证系统，其特征在于，包括
获取模块，用于获取当前服务订单相关数据；所述当前服务订单相关数据至少包括以下中的至少一种：服...

【专利技术属性】
技术研发人员：何冠乔，张威，张佳林，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11