本申请涉及一种代驾司机拉新活动的风控方法、装置、计算机设备和介质。方法包括：获取当前订单中被邀请司机以及当前乘客的位置信息；根据被邀请司机以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单；当被邀请司机完成的订单中存在预设数目的订单为非高风险订单时，向邀请司机对应的终端发送对应的奖励。采用本方法能够在无需获取司机以及乘客的整个运动轨迹的情况下，对代驾订单进行风险控制。制。制。
【技术实现步骤摘要】
代驾司机拉新活动的风控方法、装置、计算机设备和介质
[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种代驾司机拉新活动的风控方法、装置、计算机设备和介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的发展，出现了移动互联网出行代驾技术，找代驾出行已经深入人们的生活，为人们的生活带来了便利，特别适用于一些酒后不方便开车或者太累不想开车的朋友。
[0003]目前，代驾平台常常会推出一些优惠或奖励活动，乘客和司机使用平台的代驾服务，可以获取一定的奖励。但是也出现了一些恶意的刷单行为，因此，需要对代驾平台的订单进行风险控制。
[0004]传统方式中，对代驾平台的订单进行风险控制时，需要获取整个运动轨迹，基于整个运作轨迹进行风险判定，这种方式数据效率低。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种代驾司机拉新活动的风控方法、装置、计算机设备和介质。
[0006]一种代驾司机拉新活动的风控方法，方法包括：获取当前订单中被邀请司机以及当前乘客的位置信息；根据被邀请司机以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单；当被邀请司机完成的订单中存在预设数目的订单为非高风险订单时，向邀请司机对应的终端发送对应的奖励。
[0007]在其中一个实施例中，上述的被邀请司机以及当前乘客的位置信息包括接单时被邀请司机以及当前乘客的位置信息，还包括到达目的地时被邀请司机以及当前乘客的位置信息，根据被邀请司机的位置信息以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单，包括：根据接单时被邀请司机以及当前乘客的位置信息，确定第一距离，第一距离为接单时被邀请司机与当前乘客的距离；根据到达目的地时被邀请司机以及当前乘客的位置信息，确定第二距离，第二距离为到达目的地时被邀请司机与当前乘客的距离；当第一距离小于第一预设阈值和/或第二距离小于第二预设阈值时，确定当前订单为高风险订单。
[0008]在其中一个实施例中，上述的被邀请司机以及当前乘客的位置信息包括到达上车点时被邀请司机以及当前乘客的位置信息，根据被邀请司机以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单，包括：根据到达上车点时被邀请司机以及当前乘客的位置信息，确定第三距离，第三距
离为到达上车点时被邀请司机与当前乘客的距离；当第三距离大于第三预设阈值时，生成提示信息，并将提示信息发送至被邀请司机的终端，提示信息为询问被邀请司机是否到达上车点的信息；当接收到被邀请司机的终端发送的确认信息时，确定当前订单是否为高风险订单。
[0009]在其中一个实施例中，上述的方法还包括：获取当前订单的道路信息，并根据道路信息获取行程中的目标位置，目标位置包括红绿灯位置信息、拐弯处以及路口；根据被邀请司机的位置信息确定被邀请司机到达目标位置时的速度；当被邀请司机到达目标位置时速度没有减小，确定当前订单为高风险订单。
[0010]在其中一个实施例中，上述的方法还包括：获取被邀请司机与当前乘客的历史匹配次数；当历史匹配次数超过第一预设次数时，确定当前订单为高风险订单。
[0011]在其中一个实施例中，上述的被邀请司机的位置信息包括多个时刻的位置信息，方法还包括：获取当前订单的预估路线；将被邀请司机各时刻的位置信息与预估路线进行匹配；当匹配失败的次数超过第二预设次数时，确定当前订单为高风险订单。
[0012]在其中一个实施例中，上述的方法还包括：当随机抽取到被邀请司机需要人脸验证时，向被邀请司机的终端发送人脸识别数据的获取请求；接收被邀请司机的终端发送的人脸识别数据，并根据人脸识别数据进行人脸识别；当人脸识别不通过时，将被邀请司机加入预先设定的异常名单中。
[0013]一种代驾司机拉新活动的风控装置，其特征在于，装置包括：获取模块，用于获取当前订单中被邀请司机以及当前乘客的位置信息；确定模块，用于根据被邀请司机以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单；发送模块，用于当被邀请司机完成的订单中存在预设数目的订单为非高风险订单时，向邀请司机对应的终端发送对应的奖励。
[0014]一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取当前订单中被邀请司机以及当前乘客的位置信息；根据被邀请司机以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单；当被邀请司机完成的订单中存在预设数目的订单为非高风险订单时，向邀请司机对应的终端发送对应的奖励。
[0015]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取当前订单中被邀请司机以及当前乘客的位置信息；
根据被邀请司机以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单；当被邀请司机完成的订单中存在预设数目的订单为非高风险订单时，向邀请司机对应的终端发送对应的奖励。
[0016]上述代驾司机拉新活动的风控方法、装置、计算机设备和介质，通过获取当前订单中被邀请司机以及当前乘客的位置信息，根据获取的位置信息确定是否为高风险订单，无需分别获取被邀请司机以及当前乘客两者的整个运动轨迹，提升数据处理效率。
附图说明
[0017]图1为一个实施例中代驾司机拉新活动的风控方法的应用环境图；图2为一个实施例中代驾司机拉新活动的风控方法的流程示意图；图3为一个实施例中根据被邀请司机的位置信息以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单步骤的流程示意图；图4为一个实施例中根据被邀请司机的位置信息以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单步骤的流程示意图；图5为一个实施例中代驾司机拉新活动的风控装置的结构框图；图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0018]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0019]请参考图1，图1为本申请一示例性实施例提供的一种代驾司机拉新活动的风控方法的应用环境示意图。如图1所示，该应用环境中包括服务器100以及邀请司机对应的终端101，服务器100与邀请司机对应的终端101之间可以通过网络102实现可通信的连接，以实现本申请的代驾司机拉新活动的风控方法。
[0020]服务器100用于获取当前订单中被邀请司机以及当前乘客的位置信息；根据被邀请司机以及当前乘客的位置信息确定当前订单是否为高风险订单；当被邀请司机完成的订单中存在预设数目的订单为非高风险订单时，向邀请司机对应的终端101发送对应的奖励，邀请司机为邀请被邀请司机的司机。
[0021]其中，服务器100可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0022]邀请司机对应的终端101用于接收服务器100发送的奖励。终端101可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
[0023]网络102用于实现终端101与本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种代驾司机拉新活动的风控方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前订单中被邀请司机以及当前乘客的位置信息；根据所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息确定所述当前订单是否为高风险订单；当所述被邀请司机完成的订单中存在预设数目的订单为非高风险订单时，向邀请司机对应的终端发送对应的奖励。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息包括接单时所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息，还包括到达目的地时所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息，所述根据所述被邀请司机的位置信息以及所述当前乘客的位置信息确定所述当前订单是否为高风险订单，包括：根据接单时所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息，确定第一距离，所述第一距离为接单时所述被邀请司机与所述当前乘客的距离；根据到达目的地时所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息，确定第二距离，所述第二距离为到达目的地时所述被邀请司机与所述当前乘客的距离；当所述第一距离小于第一预设阈值和/或所述第二距离小于第二预设阈值时，确定所述当前订单为所述高风险订单。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息包括到达上车点时所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息，所述根据所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息确定所述当前订单是否为高风险订单，包括：根据到达上车点时所述被邀请司机以及所述当前乘客的位置信息，确定第三距离，所述第三距离为到达上车点时所述被邀请司机与所述当前乘客的距离；当所述第三距离大于第三预设阈值时，生成提示信息，并将所述提示信息发送至所述被邀请司机的终端，所述提示信息为询问所述被邀请司机是否到达所述上车点的信息；当接收到所述被邀请司机的终端发送的确认信息时，确定所述当前订单是否为高风险订单。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述当前订单的道路信息，并根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：于志杰，
申请(专利权)人：北京龙驹易行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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