VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Платежная система - это совокупность правил, процедур, технической инфраструктуры, обеспечивающих перевод стоимости от одного субъекта экономики другому. Платёжные системы - одна из ключевых частей современных монетарных систем. Электронные платёжные системы являются подвидом платёжных систем, которые обеспечивают осуществление транзакций электронных платежей посредством сети интернет.

Поставщик платежных сервисов ЗАО "HedgehogPayments" , сокращенное наименование HeP, создан в 2005 году. Компания осуществляет деятельность на основании лицензии Центрального Банка России. При помощи сервисов, предоставляемых HeP, возможно осуществлять оплату в пользу поставщиков различных услуг и совершать денежные переводы как внутренним пользователям системы, так и пользователям иных систем, включая банковские. Операции можно производить при помощи:

1. Сети банкоматов автоматизированного приема наличных средств без использования пластиковых карт;

2. Мультиплатформенного мобильного приложения;

3. Web-интерфейса на сайте компании.

География распространения платежных банкоматов в мире довольно широкая: услугами можно воспользоваться в России, Украине, Казахстане, Литве, Узбекистане, Молдавии, Эстонии, Азербайджане, США. Мобильное приложение и web-интерфейс доступны на русском и английском языках.

Основные контрагенты системы ЗАО "HeP":

1. Поставщики услуг (провайдеры или агрегаторы) - юридические лица, предоставляющие услуги, например, операторы мобильной связи (МТС, Билайн, Мегафон), благотворительные компании (WWF), или любые иные организации, взимающие платежи. Сюда же относятся компании, распространяющие собственные товары (Avon) или являющиеся торговыми площадками (Aliexpress, Etsy). Список поставщиков услуг и основная информация о них хранится в таблице Provs;

2. Владельцы банкоматов (контрагенты или консолидаторы)- юридические лица, осуществляющие деятельность по поддержке работоспособности оборудования и передаче информации о совершаемых операциях в систему "HeP" для их дальнейшей обработки. Список контрагентов и основная информация о них хранится в таблице Contrs.

Схема взаимодействия контрагентов с компанией HeP представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 - схема взаимодействия основных контрагентов с "НеР"

Клиент выбирает услугу, которую хочет оплатить, через интерфейс банкомата, и вносит наличные средства при помощи купюроприемника. Платеж попадает в систему вместе с информацией о провайдере, в пользу которого он осуществлен. Далее сообщение о сумме платежа передается провайдеру. Если провайдер передает положительный ответ по платежу, то платеж зачисляется на счет абоненту. Если ответ отрицательный, то провайдер вернет вместе с отказом код ошибки. В зависимости от кода ошибки, платеж может быть либо отправлен провайдеру снова, либо переведен в окончательный неуспешный статус. Провайдер за проведение средств начисляет вознаграждение, размер которого указывается в договоре с провайдером и может составлять процент от суммы платежа или определенную фиксированную сумму. Полученное вознаграждение распределяется между владельцем банкомата и поставщиком платежных сервисов.

В момент поступления в систему информации о платеже, сумма удерживается со счета владельца банкомата в "HeP", так как сумму платежа контрагент получит при инкассации банкомата. Если на момент поступления платежа сумма на счету будет недостаточной, информация о нем не будет передана провайдеру до тех пор, пока баланс контрагента не будет пополнен банковским поступлением.

Схема движения денежных средств и информации о платеже представлена на рис.2.

Рисунок 2 - Схема движения денежных средств и информации о платеже

Разделение вознаграждения происходит в зависимости от ставок тарификации, установленных для контрагента. Совокупность ставок тарификации именуется планом тарификации и устанавливается на месяц в зависимости от общего оборота всех банкоматов владельца. По истечении месяца обороты анализируются, в результате чего коэффициенты ставок могут быть повышены или понижены.

Для повышения качества работы сети банкоматов и увеличения оборота по поставщикам-партнерам введено два уровня поощрительной комиссии, которые хранятся в таблице stimulation_types:

1. Комиссия за повышение оборота

2. Комиссия за качественное обслуживание

Рассмотрим начисление поощрительного вознаграждения первого типа. Для стимулирования повышения оборота по определенным группам поставщиков контрагентам начисляется поощрительное вознаграждение. Оно рассчитывается от суммы оборота по необходимым группам и составляет 2%. Перечень поставщиков, по которым начисляется поощрительная комиссия, хранится в таблице iskl_prov с признаком 1. При необходимости поставщики могут быть добавлены или удалены из этой таблицы. В расчете участвуют только типы банкоматов 2 и 11 - это банкоматы, установленные в офисах поставщиков-партнеров. Типы банкоматов хранятся в таблице term_v. Обороты выбираются из таблицы total_turnover_m, куда записываются раз в месяц. Запрос, которым рассчитывается оборот, на который будет начислена поощрительная комиссия, выглядит следующим образом:

Рисунок 3 - Запрос для расчета поощрительной комиссии

Итоговое значение оборота, выбранного данным запросом, и сумма комиссии записываются в таблицу stimulation_values с признаком 1. Допустим, в апреле 2015 года поощрение выплачивалось за прием платежей по провайдерам, предоставляющим услуги спутникового телевидения. Так как уровень оборота по таким провайдерам обычно невысокий, решено было выплачивать вознаграждение не по обычной ставке 2%, а по ставке в зависимости от оборота: низкий оборот - 0%, средний - 2%, высокий - 3%. Также, в связи с тем, что обычно количество платежей с ошибочно заполненными реквизитами довольно большое, то контрагенты с низким количеством отмен получат дополнительно 0,1% от оборота, со средним - 0,05%, с высоким - 0%.

К настоящему моменту начата работа по созданию нечетких sql-запросов из стандартных используемых запросов с четкой логикой. К настоящему моменту созданы лингвистические переменные и проведен математический анализ.

Определим две лингвистических переменных: "Оборот" и "Отмены", для каждой из них по 3 лингвистических терма – "Низкий", "Средний", "Высокий".

Далее необходимо построить функции принадлежности для каждого лингвистического терма переменной "Оборот". Выберем трапецеидальные функции принадлежности со следующими координатами:

"Низкий" = [0, 10 000, 150 000, 200 000],

"Средний" = [170 000, 210 000, 360 000, 520 000],

"Высокий" = [470 000, 540 000, 800 000, 850 000].

Степени принадлежности вычисляются по следующей формуле:

Система нечеткого логического вывода типа Сугэно спроектирована при помощи пакета Matlab с использованием модуля fuzzy.

Рисунок 4 - Функции принадлежности лингвистических термов переменной "Оборот".

И для каждого лингвистического терма переменной "Отмены":

"Низкий" = [0, 0, 5 000, 12 000],

"Средний" = [11 000, 12 000, 15 000, 18 000],

"Высокий" = [17 000, 19 000, 30 000, 30 000].

Рисунок 5 - Функции принадлежности лингвистических термов переменной "Отмены".

Вводим значения итоговой переменной result (рис. 6).

Рисунок 6 - Задание результирующих значений.

При помощи редактора базы знаний заданы правила базы знаний. Для ввода правила необходимо выбрать соответствующую комбинацию термов и зависимостей. На рис. 7 изображено окно редактора базы знаний после ввода всех девяти правил.

Рисунок 7 - Задание правил базы знаний.

Рисунок 8 - Получение результатов для терминала с оборотом в 500 000 и отменами на 19 000.

На рисунке 8 приведено окно визуализации нечеткого логического вывода. В поле Input указываются значения входных переменных, для которых выполняется логический вывод. Как видно из рисунка, значение выходной переменной рассчитывается как среднее взвешенное значение результатов вывода по каждому правилу.

Рисунок 9 - Поверхность “входы-выход” для системы типа Сугэно

Список источников и литературы

1. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. // М.: Мир, 1976.

2. Круглов В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Физматлит, 2002.

3. Леоленков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. //СПб., 2003.

4. Пестряев А.А., Воронова Л.И., Воронов В.И. Проектирование мультиагентной системы для сбора текстовой информации из сети. // Вестник Российского государственного гуманитарного университета. 2015. № 12. С. 43-56.

5. Штовба С.Д. "Проектирование нечетких систем средствами MATLAB." М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.

6. Шукшина Н.С., Воронова Л.И. Разработка нечетких запросов к реляционной базе данных системы онлайн-платежей. // Международный студенческий научный вестник, 2015. № 3 часть 4, С.522-524

7. Андрейчиков А. В., Андрейчнкова О. Н.Интеллектуальные информационные системы: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2004. - 424 с

Код для цитирования: Скопировать