信贷面审的审核方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种信贷面审的审核方法及装置，该方法包括：接收用户对多个审核问题的作答语音数据、可见光视频数据和红外视频数据；根据作答语音数据，确定用户对多个审核问题的回答，与面审题库中的标准答案进行比对；在比对结果一致的情况下，根据作答语音数据，确定语音情感识别数据；根据可见光视频数据，确定人脸表情数据，根据红外视频数据，确定人脸温度变化数据；根据语音情感识别数据、人脸表情数据和人脸温度变化数据，确定风险审核结果。通过分析得到人脸表情数据、人脸温度变化数据和语音情感识别数据，确定风险审核结果，以统一的标准进行欺诈风险分析，提高了审核过程中对欺诈风险的识别的准确度，降低银行信用贷款的安全风险。

【技术实现步骤摘要】
信贷面审的审核方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种信贷面审的审核方法及装置。
技术介绍
现有信用贷款面审过程是采用人工方式识别可能存在的欺诈风险，需要审核人员结合自身的面审经验和用户的申请材料，提出面审问题，并重点关注在回答问题时，用户是否存在异常行为，判断用户是否存在欺诈风险。但现有过程的缺点如下：行为判断标准不一致：由于各个审核人员对异常行为的标准不一致，导致部分异常行为得不到足够重视，其中隐藏的欺诈风险更加巨大；异常行为容易被遗漏：由于审核人员的水平参差不齐，并且在长时间工作情况下，审核人员容易放松注意力，导致遗漏用户的异常表现，欺诈风险难以被发现。从而导致银行信用贷款的安全风险高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种信贷面审的审核方法，用以提高审核过程中对欺诈风险的识别的准确度，降低银行信用贷款的安全风险，该方法包括：接收用户对多个审核问题的作答语音数据、用户作答时的可见光视频数据和用户作答时的红外视频数据；根据所述作答语音数据，确定用户对所述多个审核问题的回答，将用户对所述多个审核问题的回答与所述面审题库中的标准答案进行比对；在比对结果一致的情况下，根据所述作答语音数据，确定用户在作答过程中的语音情感识别数据；根据所述可见光视频数据，确定用户的人脸表情数据，根据所述红外视频数据，确定用户的人脸温度变化数据；根据用户在作答过程中的语音情感识别数据、用户的人脸表情数据和人脸温度变化数据，确定风险审核结果。本专利技术实施例还提供一种信贷面审的审核装置，用以提高审核过程中对欺诈风险的识别的准确度，降低银行信用贷款的安全风险，该装置包括：数据接收模块，用于接收用户对多个审核问题的作答语音数据、用户作答时的可见光视频数据和用户作答时的红外视频数据；答案比对模块，用于根据所述作答语音数据，确定用户对所述多个审核问题的回答，将用户对所述多个审核问题的回答与所述面审题库中的标准答案进行比对；语音情感识别模块，用于在比对结果一致的情况下，根据所述作答语音数据，确定用户在作答过程中的语音情感识别数据；人脸数据确定模块，用于根据所述可见光视频数据，确定用户的人脸表情数据，根据所述红外视频数据，确定用户的人脸温度变化数据；风险审核模块，用于根据用户在作答过程中的语音情感识别数据、用户的人脸表情数据和人脸温度变化数据，确定风险审核结果。本专利技术实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述信贷面审的审核方法。本专利技术实施例也提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述信贷面审的审核方法的计算机程序。本专利技术实施例中，通过接收用户对多个审核问题的作答语音数据、用户作答时的可见光视频数据和用户作答时的红外视频数据；根据作答语音数据，确定用户对多个审核问题的回答，将用户对多个审核问题的回答与面审题库中的标准答案进行比对；在比对结果一致的情况下，根据作答语音数据，确定用户在作答过程中的语音情感识别数据；根据可见光视频数据，确定用户的人脸表情数据，根据红外视频数据，确定用户的人脸温度变化数据；根据用户在作答过程中的语音情感识别数据、用户的人脸表情数据和人脸温度变化数据，确定风险审核结果。通过分析得到人脸表情数据、人脸温度变化数据和语音情感识别数据，确定风险审核结果，以统一的标准进行欺诈风险分析，提高了审核过程中对欺诈风险的识别的准确度，降低银行信用贷款的安全风险。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，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获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中信贷面审的审核方法的示意图。图2为本专利技术具体实施例中信贷面审的审核方法的示意图。图3为本专利技术具体实施例中步骤103的具体实施方法示意图。图4为本专利技术具体实施例中分隔函数的预先训练过程的示意图。图5为本专利技术具体实施例中人脸表情数据的确定方法示意图。图6为本专利技术具体实施例中人脸温度变化数据的确定方法示意图。图7为本专利技术具体实施例中步骤105的具体实施方法示意图。图8为本专利技术具体应用实施中的银行信贷面审的审核系统示意图。图9为本专利技术具体应用实施中的银行信贷面审的审核系统各部件的示例图。图10为本专利技术实施例中信贷面审的审核装置示意图。图11为本专利技术一具体实施例中信贷面审的审核装置示意图。图12为本专利技术另一具体实施例中信贷面审的审核装置示意图。图13为本专利技术具体实施例中人脸数据确定模块1004的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为了更好地理解本专利技术实施例，本专利技术实施例涉及的专业术语解释如下：微表情识别技术：利用计算机视觉和机器学习算法来实现自动对人脸微表情的识别。人脸温度区域检测：利用红外光检测人脸各区域的温度。人类在紧张、恐惧时，由于血液向人脑剧烈流入，会导致人脸各区域的温度显著提高，不同区域之间的温度差异也会越大。动态情绪转变检测：动态情绪检测技术就是利用情绪检测方法，检测连续的人类情绪，识别其中存在情绪转变。情绪：情绪指的是人类的心理状态，三类基本情感：积极情感：高兴；中性情感：冷漠；消极情感：恐惧，悲伤，讨厌，紧张等。红外测温：探测目标自身发出的红外辐射，并通过光电转换、信号处理等手段，将目标物体的温度分布图像转换成视频图像。本专利技术实施例提供了一种信贷面审的审核方法，用以提高审核过程中对欺诈风险的识别的准确度，降低银行信用贷款的安全风险，如图1所示，该方法包括：步骤101：接收用户对多个审核问题的作答语音数据、用户作答时的可见光视频数据和用户作答时的红外视频数据；步骤102：根据作答语音数据，确定用户对多个审核问题的回答，将用户对多个审核问题的回答与面审题库中的标准答案进行比对；步骤103：在比对结果一致的情况下，根据作答语音数据，确定用户在作答过程中的语音情感识别数据；步骤104：根据可见光视频数据，确定用户的人脸表情数据，根据红外视频数据，确定用户的人脸温度变化数据；步骤105：根据用户在作答过程中的语音情感识别数据、用户的人脸表情数据和人脸温度变化数据，确定风险审核结果。由图1所示流程可以得知，本专利技术实施例中，通过接收用户对多个审核问题的作答语音数据、用户作答时的可见光视频数据和用户作答时的红外视频数据；根据作答语本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信贷面审的审核方法，其特征在于，包括：/n接收用户对多个审核问题的作答语音数据、用户作答时的可见光视频数据和红外视频数据；/n根据所述作答语音数据，确定用户对所述多个审核问题的回答，将用户对所述多个审核问题的回答与所述面审题库中的标准答案进行比对；/n在比对结果一致的情况下，根据所述作答语音数据，确定用户在作答过程中的语音情感识别数据；/n根据所述可见光视频数据，确定用户的人脸表情数据，根据所述红外视频数据，确定用户的人脸温度变化数据；/n根据用户在作答过程中的语音情感识别数据、用户的人脸表情数据和人脸温度变化数据，确定风险审核结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种信贷面审的审核方法，其特征在于，包括：
接收用户对多个审核问题的作答语音数据、用户作答时的可见光视频数据和红外视频数据；
根据所述作答语音数据，确定用户对所述多个审核问题的回答，将用户对所述多个审核问题的回答与所述面审题库中的标准答案进行比对；
在比对结果一致的情况下，根据所述作答语音数据，确定用户在作答过程中的语音情感识别数据；
根据所述可见光视频数据，确定用户的人脸表情数据，根据所述红外视频数据，确定用户的人脸温度变化数据；
根据用户在作答过程中的语音情感识别数据、用户的人脸表情数据和人脸温度变化数据，确定风险审核结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据用户提交的个人信息，基于知识图谱技术，生成适用于所述用户的面审题库；
从所述面审题库中随机挑选多个审核问题，将所述多个审核问题发送给用户。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述作答语音数据，确定用户在作答过程中的语音情感识别数据，包括：
根据所述作答语音数据，识别得到用户的语音情感特征，根据用户的语音情感特征，确定用户的语音情感图像；
在预设的坐标系中绘制用户的语音情感图像对应的识别特征点；
根据用户的语音情感图像对应的识别特征点和距离所述识别特征点最近的分隔函数的关系，确定用户的语音情感图像的图像属性；所述分隔函数是根据信贷语音情感样本集预先训练得到的，用于确定语音情感图像的图像属性；
根据用户的语音情感图像的图像属性，确定用户在作答过程中的语音情感识别数据。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：对分隔函数的预先训练，包括：
按照语音情感的识别要求，定义信贷语音情感样本集中的每个样本的样本属性，对信贷语音情感样本集中的样本进行分类；
以第一预定比例在所述样本集的各个分类下的语音情感样本中，抽取训练样本；
在预设的坐标系中，绘制训练样本对应的样本特征点；
根据样本特征点的位置和每个样本的样本属性，对预设的坐标系进行区域划分，根据区域划分情况，获取距离每个样本最近的分隔函数；
以第二预定比例在所述样本集的各个分类下的语音情感样本中，抽取迭代训练样本；
在预设的坐标系中，绘制迭代训练样本对应的迭代样本特征点；
根据迭代样本特征点对所述分隔函数进行迭代调整，直至所述分隔函数的正确分隔率达到预设阈值。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述可见光视频数据，确定用户的人脸表情数据，包括：
对所述可见光视频数据进行解帧，得到按照时间序列排列的图片序列；
对所述图片序列进行人脸标定，进行脸部动作识别，得到用户的脸部动作变化数据；
基于微表情识别技术，根据用户的脸部动作变化数据，得到用于表征用户情绪的用户的人脸表情数据。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述红外视频数据，确定用户的人脸温度变化数据，包括：
对所述红外视频数据进行解帧，得到按照时间序列排列的红外温度数据序列；
按照时间序列，结合对应的红外温度数据序列和图片序列，确定按照时间序列排列的人脸各区域温度分布数据；
根据时间序列排列的人脸各区域温度分布数据，确定用户的人脸温度变化数据。


7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户在作答过程中的语音情感识别数据、用户的人脸表情数据和人脸温度变化数据，确定风险审核结果，包括：
将所述人脸温度变化数据，输入人脸温度情绪检测模型中，得到所述人脸温度变化数据对应的用户情绪变化数据；所述人脸温度情绪检测模型用于根据人脸温度变化数据确定对应的情绪变化数据；
根据所述语音情感识别数据、所述人脸表情数据、所述人脸温度变化数据对应的用户情绪变化数据，以及对应的权重，确定用户的情绪状态变化数据；
根据用户的情绪状态变化数据，确定用户的风险等级，根据用户的风险等级确定风险审核结果。


8.一种信贷面审的审核装置，其特征在于，包括：
数据接收模块，用于接收用户对多个审核问题的作答语音数据、用户作答时的可见光视频数据和用户作答时的红外视频数...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈前坤，林熙南，吴平凡，杨儒良，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11