课外喵四三零科技(广州)有限公司吴继红获国家专利权
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龙图腾网获悉课外喵四三零科技(广州)有限公司申请的专利教育场景一体化信息服务的多渠道支付集成方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120338798B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510411903.7,技术领域涉及:G06Q20/40;该发明授权教育场景一体化信息服务的多渠道支付集成方法及系统是由吴继红;卓世贤设计研发完成,并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本教育场景一体化信息服务的多渠道支付集成方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及一种教育场景一体化信息服务的多渠道支付集成方法,涉及专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理领域,所述方法包括:采用服务于教育场景的支付中台为现场用户触发的当前支付业务配置多种支付渠道;采用智能支付预测模型根据现场用户和当前支付业务的各项关联信息智能预测现场用户针对当前支付业务选择的支付渠道以及存在的支付风险。本发明还涉及一种教育场景一体化信息服务的多渠道支付集成平台。通过本发明,针对现有技术中的多渠道支付集成机制针对性和智能化水平不足的技术问题,能够采用人工智能模型基于各项基础数据智能预测现场用户会选择的支付渠道以及存在的支付风险,从而解决了上述技术问题。
本发明授权教育场景一体化信息服务的多渠道支付集成方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种教育场景一体化信息服务的多渠道支付集成方法,其特征在于,所述方法包括: 采用服务于教育场景的支付中台为当前支付业务配置多种支付渠道,每一种支付渠道对应唯一的渠道编码数据,当前支付业务由现场用户通过支付中台触发; 解析现场用户在当前支付业务之前采用支付中台触发的多个历史支付业务分别对应的多份历史支付信息; 分析现场用户的年龄信息、性别标识、当前支付业务的支付金额以及当前支付业务的支付购买商品类型编码数据以作为现场用户的各项个性化支付数据; 对卷积神经网络执行多次学习以获得经过多次学习后的卷积神经网络并作为智能支付预测模型输出,卷积神经网络学习的次数与当前支付业务被配置的支付渠道数量成正比; 采用智能支付预测模型根据现场用户当前所在地址的定位数据、现场用户在当前支付业务之前采用支付中台触发的多个历史支付业务分别对应的多份历史支付信息以及现场用户的各项个性化支付数据智能预测现场用户针对当前支付业务选择的支付渠道的渠道编码数据以及使用智能预测的支付渠道完成当前支付业务的支付失败标识和资金冻结标识; 其中,每一个历史支付业务对应的历史支付信息包括现场用户在执行对应历史支付业务时支付失败标识、资金冻结标识、支付时长、支付金额、支付地址的定位数据、跨渠道支付标识、支付购买商品类型编码数据以及选择的支付渠道的渠道编码数据; 其中,在对卷积神经网络执行的每一次学习中,将已知的某一用户针对某一历史支付业务选择的支付渠道的渠道编码数据以及使用某一用户针对某一历史支付业务选择的支付渠道完成某一历史支付业务的支付失败标识和资金冻结标识作为卷积神经网络的各项输出内容,将所述某一用户在完成所述某一历史支付业务时所在地址的定位数据、所述某一用户在所述某一历史支付业务之前采用支付中台触发的多个历史支付业务分别对应的多份历史支付信息以及所述某一用户的各项个性化支付数据作为卷积神经网络的各项输入内容,完成本次学习; 其中,选择的多个历史支付业务的数量与当前支付业务配置的支付渠道的数量正向关联; 其中,采用两种不同数值表示的支付失败标识用于分别表示支付失败和支付成功,采用两种不同数值表示的资金冻结标识用于分别表示资金冻结和资金未冻结,在现场用户选择的支付渠道与其使用的支付应用程序支持的支付渠道不同时,确定现场用户跨渠道支付; 其中,现场用户在执行对应历史支付业务时支付时长为现场用户通过支付中台触发对应历史支付业务的触发时刻与对应历史支付业务的支付完成时刻之间的时间间隔长度,以及采用两种不同数值表示的跨渠道支付标识用于分别表示现场用户是否选择跨渠道支付; 其中,将现场用户当前所在地址的定位数据、现场用户在当前支付业务之前采用支付中台触发的多个历史支付业务分别对应的多份历史支付信息以及现场用户的各项个性化支付数据分别执行数值归一化处理后再同步输入到智能支付预测模型; 其中,运行智能支付预测模型,以获得智能支付预测模型输出的数值归一化形式表示的现场用户针对当前支付业务选择的支付渠道的渠道编码数据以及使用智能预测的支付渠道完成当前支付业务的支付失败标识和资金冻结标识; 其中,采用数值处理器件以及与数值处理器件连接的同步驱动器件以分别完成数值归一化处理和同步输入; 其中,采用不同的可编程逻辑器件分别实现数值处理器件和同步驱动器件。
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