【技术实现步骤摘要】
用户的交易风险识别方法、装置和服务器
本说明书属于人工智能
，尤其涉及用户的交易风险识别方法、装置和服务器。
技术介绍
在银行的业务办理场景中，通常需要依赖银行的工作人员基于个人经验和知识储备，人工观察来办理业务的用户的神态表情，以判断该用户在办理涉及诸如转账、汇款等交易业务时，是否存在被欺诈等交易风险。如果确定该用户存在上述交易风险，工作人员会及时进行提醒和劝阻，以避免该用户的财产遭受损失。但是，上述过程大多依赖工作人员个人经验和知识储备，容易受到工作人员个人主观因素的干扰和影响，导致可靠度往往较低，往往无法准确、高效地识别出存在交易风险的用户。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本说明书提供了一种用户的交易风险识别方法、装置和服务器，能够较为准确、高效地识别出所参与的交易行为存在预设的交易风险的用户，以便能及时地对该用户进行相应提醒，保护用户的交易安全。本说明书提供了一种用户的交易风险识别方法，包括：获取目标用户的脸部视频数据；根据所...
【技术保护点】
1.一种用户的交易风险识别方法，其特征在于，包括：/n获取目标用户的脸部视频数据；/n根据所述脸部视频数据，提取出目标图片组；其中，所述目标图片组包含有按时间顺序排列的多个脸部图片；/n调用预设的情绪识别模型处理所述目标图片组，得到目标用户的情绪状态参数；其中，所述预设的情绪识别模型用于确定并基于按时间顺序排列的多个脸部图片所表征出的情绪状态变化来确定目标用户的情绪状态参数；/n调用预设的交易风险识别模型处理所述目标用户的情绪状态参数，得到对应的目标处理结果；/n根据所述目标处理结果，确定目标用户所参与的交易行为是否存在预设的交易风险。/n
【技术特征摘要】
1.一种用户的交易风险识别方法，其特征在于，包括：
获取目标用户的脸部视频数据；
根据所述脸部视频数据，提取出目标图片组；其中，所述目标图片组包含有按时间顺序排列的多个脸部图片；
调用预设的情绪识别模型处理所述目标图片组，得到目标用户的情绪状态参数；其中，所述预设的情绪识别模型用于确定并基于按时间顺序排列的多个脸部图片所表征出的情绪状态变化来确定目标用户的情绪状态参数；
调用预设的交易风险识别模型处理所述目标用户的情绪状态参数，得到对应的目标处理结果；
根据所述目标处理结果，确定目标用户所参与的交易行为是否存在预设的交易风险。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的情绪识别模型至少包括：人脸面部动作单元识别模块、情绪状态参数计算模块，所述人脸面部动作单元识别与所述情绪状态参数计算模块相连；其中，所述人脸面部动作单元识别模块用于对目标图片组所包含的多个脸部图片中的各个脸部图片分别进行识别处理，以确定出各个脸部图片中各个人脸面部动作单元的动作特征；并根据所述各个脸部图片中各个人脸面部动作单元的动作特征，确定出各个脸部图片的情绪特征；所述情绪状态参数计算模块用于根据预设的处理规则，和各个脸部图片的情绪特征，计算出目标用户的情绪状态参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人脸面部动作单元包括以下至少之一：眼睛、嘴、眉毛。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述情绪状态参数计算模块具体用于根据预设的处理规则，将多个脸部图片的情绪特征按时间顺序排列，得到对应的情绪特征列；基于时间参数，对所述情绪特征列进行积分处理，得到所述目标用户的情绪状态参数。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的情绪识别模型还包括：人脸定位模块；其中，所述人脸定位模块用于在脸部图片中定位并标注出包含有目标用户的人脸面部的目标图像区域；相应的，所述人脸面部动作单元识别模块用于对所述目标图像区域进行识别处理。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的交易风险包括：受欺诈风险。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在根据所述目标处理结果，确定目标用户所参与的交易行为存在预设的交易风险之后，所述方法还包括：
向目标用户展示相关的风险提示信息；并获取目标用户提供的关于所述交易行为的描述数据；
根据所述描述数据，确定是否中断目标用户所参与的交易行为。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在根据所述目标处理结果，确定目标用户所参与的交易行为不存在预设的交易...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾光，周新衡，罗伟，何彩英，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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