通过ODPS提升支付效率的NFC支付应用系统及方法与流程

本发明涉及通讯技术领域，特别涉及一种通过odps提升支付效率的nfc支付应用系统及方法。

背景技术：

nfc(nearfieldcommunication)，即近距离无线通讯技术，是由飞利浦公司和索尼公司共同开发的nfc一种非接触式识别和互联技术，其可以在移动设备、消费类电子产品、pc和智能控件工具间进行近距离无线通信。nfc提供了一种简单、触控式的解决方案，可以让消费者简单直观地交换信息、访问内容与服务。

近年来，随着智能手机的蓬勃发展，nfc手机的普及已经为人们的生活带来诸多便利。例如，nfc手机在交通领域可以代替公交卡，用手机刷公交；在支付领域，配合指纹密码功能，nfc手机可以代替银行卡，极大程度上提高了交易的安全性；在门禁领域，nfc手机可以代替钥匙或门禁卡，凭借手机即可刷门禁。

不过，当一个nfc手机同时下载多种卡片后，如公交卡、银行卡和门禁卡等，在刷卡过程中就会带来一些不便。当应用开启nfc功能的时候，如靠近公交pos机(pointofsale，销售终端)，应用弹出系统默认的银行卡，则用户需要手动重新选择卡片，刷卡效率降低。同样地，当手机在靠近门禁系统的时候，如果应用选择的是默认的公交卡，也需要用户重新选择。以上这些场景，都将降低nfc手机的刷卡支付效率。如何在特定的场景下，应用能够智能的选择所需的卡片、减少人为的操作、提高刷卡支付效率，是本发明所要解决的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于大数据存储与计算实现提升客户支付效率的系统与方法。本发明依托阿里odps大数据仓库解决方案(opendataprocessingservice，是阿里巴巴通用计算平台提供的一种快速、完全托管的gb/tb/pb级数据仓库解决方案，其向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全)，收集用户使用nfc手机支付行为数据，包含刷卡的时间、刷卡类型、刷卡地点的经纬度等数据，运用机器学习能力构建用户画像，持续建立并完善用户刷卡特征。在时间和位置维度匹配用户刷卡特征的时候，后台系统推送消息给nfc手机钱包客户端，打开nfc开关，自动选择符合用户行为习惯的卡片信息(即odps数据分析中心计算出来的匹配用户特征的行为模型)，提高用户刷卡支付效率。

本发明提出的通过odps提升支付效率的nfc支付应用系统，其包括相互通讯的nfc手机钱包客户端、应用监控系统端和odps数据分析中心端。

优选地，所述nfc手机钱包客户端为运用nfc技术管理各类卡片的刷卡应用端，通常都包含对tsm平台(tsm是trustedservicemanagement的简称，字面意思是可信服务管理，银联tsm是基于“一卡多应用”技术建立的一套完整的“空中发卡”和应用管理体系，通过tsm平台，发卡机构可安全、高效地将多张金融智能卡信息集中在手机或ic卡上，既方便用户携带使用，又便于自身发卡和管理)所汇聚的各类合作伙伴的接入应用进行展示和下载的功能，用户nfc手机钱包客户端内已有卡片应用的展示以及充值、查询、锁定、删除等功能。所述nfc手机钱包客户端就是一个卡应用的容器，用户可以根据自身需要随时选择使用或者增删其中的各类应用。

优选地，所述nfc手机钱包客户端设置有下载卡片模块、刷卡支付模块、查询管理模块和对外api接口(applicationprogramminginterface，应用程序编程接口)模块。

优选地，所述应用监控系统端为接收或推送所述nfc手机钱包客户端指令的监控系统端，其设置有括信息收集模块、信息监听模块和信息推送模块。

优选地，所述信息收集模块的用途是：用户在日常使用所述nfc手机钱包客户端刷卡后，将用户刷卡的时间数据、地点数据、卡片信息数据等多维度数据收集起来，并输出到odps数据分析中心端进行分析，分析后生成行为模型并存储。所述行为模型包括使用刷卡应用端用户的用户行为画像，所述用户行为画像包括用户的刷卡时间画像、刷卡地点经纬度画像和卡片信息画像。所述信息监听模块的用途是：监听用户打开所述nfc手机钱包客户端的信息数据，并将当前用户的信息数据传送到odps数据分析中心端，并与其存储的行为模型进行匹配。所述信息推送模块的用途是：根据所述odps数据分析中心端的匹配结果，推送信息到所述nfc手机钱包客户端，信息包括nfc开关指令以及符合用户行为习惯的卡片信息，使nfc手机钱包客户端完成智能选卡操作。

优选地，所述odps数据分析中心是指依托海量用户刷卡数据的计算分析中心，其可生成用户行为画像，所述用户行为画像主要包括用户的刷卡时间画像、刷卡地点经纬度画像、卡片信息画像等，用于在刷卡行为前的参照依据。

优选地，所述odps数据分析中心主要包括三个模块：数据收集模块、数据存储模块和数据分析模块。所述数据收集模块设置对外数据传输通道，并支持上传和下载方式，如应用监控系统端上传数据到odps数据分析中心端的数据收集模块。所述数据存储模块设置分布式存储器，存储用户刷卡行为数据(刷卡时间数据、地点数据、卡片信息数据等)。所述数据分析模块按照统计建模、机器学习以及特征工程等科学的方法形成用户刷卡模型，并可以根据输入信息计算出匹配用户特征的刷卡模型(即符合用户行为习惯的卡片信息)。

本发明还提出了一种使用通过odps提升支付效率的nfc支付应用系统的nfc支付应用方法，其包括如下步骤：

s1：应用监控系统端收集用户日常在使用刷卡应用端时产生的多维度数据，并输出到所述odps数据分析中心端进行分析，分析后生成行为模型并存储；

s2：用户打开nfc手机钱包客户端；

s3：应用监控系统端监听用户打开所述nfc手机钱包客户端的信息数据，并将用户刷卡的信息数据上传至odps数据分析中心端；

s4：odps数据分析中心端根据接收的信息数据与其存储的行为模型进行匹配；匹配后，将符合当前用户行为模型的卡片信息返回给应用监控系统端；

s5：应用监控系统端推送nfc开关指令给nfc手机钱包客户端；

s6：nfc手机钱包客户端根据nfc开关指令智能选卡，并进行刷卡行为。

优选地，步骤s1具体包括如下步骤：

s11：用户打开nfc手机钱包客户端；

s12：用户选择卡片进行刷卡操作；

s13：应用监控系统端收集用户在刷卡时产生的多维度数据，并将用户刷卡的多维度数据上传至odps数据分析中心端；其中，多维度数据包括刷卡时产生的时间数据、地点数据、卡片信息数据；

s14：多次重复步骤s11至s13；

s15：odps数据分析中心端对多次接收的多维度数据进行分析，生成行为模型并存储；其中，所述行为模型包括使用nfc手机钱包客户端的用户行为画像，所述用户行为画像包括用户的刷卡时间画像、刷卡地点经纬度画像和卡片信息画像。

本发明以海量数据为依据，提供了真实的用户刷卡行为特征，并结合当前用户行为信息，快速进行用户模型匹配，智能地计算出用户当下的刷卡需求，减少人为操作，提升了nfc用户支付的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明所述nfc支付应用系统的模块示意图；

图2为本发明所述nfc支付应用系统记录用户支付应用行为的流程图；

图3为本发明所述nfc支付应用系统在进行nfc支付应用时实现智能选卡的过程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

图1是根据本发明实施例的nfc支付应用系统的模块示意图，包括：nfc手机钱包客户端、应用监控系统端和odps数据分析中心端。

在本实施例中，nfc手机钱包客户端是指运用nfc技术管理各类卡片的刷卡应用端，通常都包含对tsm平台(tsm是trustedservicemanagement的简称，字面意思是可信服务管理，银联tsm是基于“一卡多应用”技术建立的一套完整的“空中发卡”和应用管理体系，通过tsm平台，发卡机构可安全、高效地将多张金融智能卡信息集中在手机或ic卡上，既方便用户携带使用，又便于自身发卡和管理)所汇聚的各类合作伙伴的接入应用进行展示和下载的功能，用户nfc手机钱包客户端内已有卡片应用的展示以及充值、查询、锁定、删除等功能。简言之，nfc手机钱包客户端就是一个卡应用的容器，用户可以根据自身需要随时选择使用或者增删其中的各类应用。通常，nfc手机钱包客户端设置有下载卡片模块、刷卡支付模块、查询管理模块和对外api接口(applicationprogramminginterface，应用程序编程接口)模块。

在本实施例中，应用监控系统端为接收或推送所述nfc手机钱包客户端指令的监控系统端，其设置有信息收集模块、信息监听模块和信息推送模块。信息收集模块的用途是：用户在日常使用所述nfc手机钱包客户端刷卡后，将用户刷卡的时间数据、地点数据、卡片信息数据等多维度数据收集起来，输出到odps数据分析中心端进行分析，分析后生成行为模型并存储。所述行为模型包括使用刷卡应用端用户的用户行为画像，所述用户行为画像包括用户的刷卡时间画像、刷卡地点经纬度画像和卡片信息画像。信息监听模块的用途是：监听用户打开所述nfc手机钱包客户端的信息数据，并将当前用户的所述信息数据传送到odps数据分析中心端，并与其存储的行为模型进行匹配。所述信息推送模块的用途是：根据所述odps数据分析中心端的匹配结果，推送信息到所述nfc手机钱包客户端，推送nfc开关指令以及符合用户行为习惯的卡片信息，使nfc手机钱包客户端完成智能选卡操作。

在本实施例中，odps数据分析中心是指依托海量用户刷卡数据的计算分析中心，其可生成用户行为画像，所述用户行为画像主要包括用户的刷卡时间画像、刷卡地点经纬度画像、卡片信息画像等，用于在刷卡行为前的参照依据。odps数据分析中心主要包括三个模块：数据收集模块、数据存储模块和数据分析模块。数据收集模块设置对外数据传输通道，并支持上传和下载方式，如应用监控系统端上传数据到odps数据分析中心端的数据收集模块。数据存储模块设置分布式存储器，存储用户刷卡行为数据，其中，包括刷卡时间数据、地点数据、卡片信息数据等。数据分析模块按照统计建模、机器学习以及特征工程等科学的方法形成用户刷卡模型，并可以根据输入信息计算出匹配用户特征的刷卡模型，即符合用户行为习惯的卡片信息。

图2是本发明所述系统记录用户支付应用行为的流程图，其包括如下步骤：

s11：用户打开nfc手机钱包客户端；

s12：用户选择卡片进行刷卡操作，如银行卡、公交卡或门禁卡等；

s13：应用监控系统端收集刷卡数据，所收集的多维度数据包括刷卡时产生的时间数据、地点数据、卡片信息数据；应用监控系统端将收集的刷卡数据上传到odps数据分析中心端；

s14：多次重复步骤s11至s13；

s15：odps数据分析中心端对多次接收的多维度数据进行分析，生成行为模型并存储；其中，所述行为模型包括使用nfc手机钱包客户端的用户行为画像，所述用户行为画像包括用户的刷卡时间画像、刷卡地点经纬度画像和卡片信息画像。

图3是本发明所述系统在进行nfc支付应用时实现智能选卡的过程示意图，即使用通过odps提升支付效率的nfc支付应用系统的nfc支付应用方法，其包括如下步骤：

s1：应用监控系统端收集用户日常在使用刷卡应用端时产生的多维度数据，并输出到所述odps数据分析中心端进行分析，分析后生成行为模型并存储；

s2：用户打开nfc手机钱包客户端；

s3：应用监控系统监听用户打开所述nfc手机钱包客户端的信息数据，并将用户刷卡的信息数据上传至odps数据分析中心端；

s4：odps数据分析中心端根据接收的信息数据与其存储的行为模型进行匹配；匹配后，将符合当前用户行为模型的卡片信息返回给应用监控系统；

s5：应用监控系统推送nfc开关指令给nfc手机钱包客户端；

s6：nfc手机钱包客户端根据nfc开关指令智能选卡，并进行刷卡行为。

本发明所述系统以海量数据为依据，提供了真实的用户刷卡行为特征，并结合当前用户行为信息，快速进行用户模型匹配，智能地计算出用户当下的刷卡需求，减少人为操作，提升了nfc用户支付的效率。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“客户端”、“应用”、“支付”等应做广义理解，例如，“客户端”指在手机或平板电脑终端运行的软件，“应用”可指手机或平板电脑的应用，也可做动词理解。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。