【安心返批量转账系统分享】接入返款工具使用后,如果后续不用如何确保商户资金安全?很多电商卖家忽略了这两步!安心返电商批量返款安全分享

     前几天社群的有电商卖家反馈给东哥一个问题:使用了市面某个X批量返款工具后(避免广告或其他嫌疑暂时用X代替)一段时间后,财务发现账目对不上。具体问题是:返款工具系统内的订单与配置的支付宝商户余额支出数额,不一致!完全对不上:支付宝商户余额的支出的钱多了!也就是说,支付宝商户的钱莫名消失了一部分!

     我让他别急,让他跟返款工具技术方赶紧确认,安排他们技术团队查账,看看哪里出了问题。他是上周四反馈的,直到这周一,那边迟迟没有给他定位出原因。

     他上午又找到我问我具体该怎么办?首先工具他是不用了也不敢再用了,其次,他要迫切的知道钱到底是怎么少的。既然对方不负责,那你就自己来。两步走!

  1.  第一步,登录他们的返款工具后台,导出订单数据数据A1:核心维度为商户订单号(三方)、转账金额;
  2.  第二步,登录支付宝商户后台,  导出同时间段的所有转账流水A2。

     如何揪出少的转账金额数据?直接拿A1,A2根据商户订单号在Excel中匹配,全部对比出某一商户订单号的金额是否对得上,及返款工具后台少了哪些商户订单号记录。

     这么一查,原因找到了!多的几笔转账记录,在他使用的返款工具后台居然没有显示!很显然,这些不是用户自己操作的。于是他拿到这些记录,去找返款工具技术方了。

     后续,我会根据他的反馈,再持续更新(我猜他大概率支付宝商户资金被返款工具平台方调用了)。在这里,我想提醒各位电商人,支付宝三方返款工具、批量转账系统市面不少,但一定要注意选择靠谱的。否则,资金少了,怎么少的你都搞不清楚。

     最后,东哥结合上面的案例,给各位电商卖家普及下支付宝商户资金安全问题。

     熟悉东哥的都知道,我开源电商安心返批量转账系统/返款工具一段时间了。我发现,很多电商场景的资金安全/资损问题,除了团队的错返、漏返、团队资金挪用外,还有一类问题,很容易被忽略:那就是恰当的关闭余额支付功能,能够进一步加强转账/商户资金的安全性。

    首先,你接入了某个返款工具,这段时间不打算,或者工具到期了不打算续费了。那么,就恰当的关闭下余额支付功能。具体操作,如图所示:

    这个是最彻底的方案,意味着通过支付宝商家转账/单笔转账能力,哪怕调用API也无法转出一分钱。这个是最彻底的方案,但是也太极端了:比如商户余额的功能,你有可能用在日常店铺经营打款或其他方面都有可能也要用,如果彻底关闭显然不太现实。

    其次,就变更支付宝证书!登录https://open.alipay.com/ ,变更支付宝接入的证书即可。

                        

     这样,无论如何,即使已经接入了返款工具、批量转账系统,工具调用API就会失效。这样,无论如何,不影响你支付宝商户余额的转账的同时,也不用担心返款工具方恶意调用API盗用商户资金。

    有任何三方支付资金安全问题,都可以评论区找东哥交流,知无不言。很多电商卖家做电商、做店铺、选品可能是专业的,但对于返款工具方面的安全意识,确实还需要加强下。

                      

     

     

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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