一种客户身份审核方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种客户身份审核方法及系统，涉及银行大数据处理技术领域，该方法包括：当客户在银行网点进行人脸识别失败时，计算人脸识别匹配阈值与本次人脸匹配值的差，将该差作为本次人脸识别失败对应的匹配差值；根据本次人脸识别失败对应的匹配差值，确定本次人脸识别失败对应的风险类别向量；对于多种身份审核方式，分别确定每种身份审核方式对应的风险类别向量；依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式。方式。方式。

【技术实现步骤摘要】
一种客户身份审核方法及系统


[0001]本专利技术涉及银行大数据处理
，尤指一种客户身份审核方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]目前，客户在银行办理业务时，为了减少风险，往往需要以一定的身份审核方式对客户的身份进行验证。在现有的交易场景中，人脸识别是比较常用的身份审核方式；由于人脸识别的参数设置不适用于某些人，经常发生人脸识别不匹配的问题。
[0004]通常，在发生上述问题时，经常需要工作人员人工干预，这种方式效率低下，且客户体验不好；同时，在高风险场景中，不确定因素较多，使客户交易的风险更高，因此，在人脸识别失败后，如何进一步保证交易顺利进行是亟待解决的问题。
[0005]综上来看，亟需一种可以克服上述缺陷，能够在人脸识别失败后对客户身份进行审核的技术方案。

技术实现思路

[0006]为解决现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种客户身份审核方法及系统。
[0007]在本专利技术实施例的第一方面，提出了一种客户身份审核方法，包括：
[0008]当客户在银行网点进行人脸识别失败时，计算人脸识别匹配阈值与本次人脸匹配值的差，将该差作为本次人脸识别失败对应的匹配差值；
[0009]根据本次人脸识别失败对应的匹配差值，确定本次人脸识别失败对应的风险类别向量；
[0010]对于多种身份审核方式，分别确定每种身份审核方式对应的风险类别向量；
[0011]依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式。
[0012]在本专利技术实施例的第二方面，提出了一种客户身份审核系统，包括：
[0013]匹配差值计算模块，用于当客户在银行网点进行人脸识别失败时，计算人脸识别匹配阈值与本次人脸匹配值的差，将该差作为本次人脸识别失败对应的匹配差值；
[0014]本次人脸识别处理模块，用于根据本次人脸识别失败对应的匹配差值，确定本次人脸识别失败对应的风险类别向量；
[0015]身份审核方式处理模块，用于对于多种身份审核方式，分别确定每种身份审核方式对应的风险类别向量；
[0016]身份审核方式确定模块，用于依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式。
[0017]在本专利技术实施例的第三方面，提出了一种计算机设备，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客
户身份审核方法。
[0018]在本专利技术实施例的第四方面，提出了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现客户身份审核方法。
[0019]在本专利技术实施例的第五方面，提出了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现客户身份审核方法。
[0020]本专利技术提出的客户身份审核方法及系统在客户进行人脸识别失败时，计算人脸识别匹配阈值与本次人脸匹配值的差，将该差作为本次人脸识别失败对应的匹配差值；根据本次人脸识别失败对应的匹配差值，确定本次人脸识别失败对应的风险类别向量；对于多种身份审核方式，分别确定每种身份审核方式对应的风险类别向量；依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式，本专利技术可以有效分析客户人脸识别失败的情况，追加其他身份审核方式进行身份审核，保证客户财产安全，提高银行网点的运营效率，实现了银行的数字化风险控制，有效降低银行网点的运营风险。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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它的附图。
[0022]图1是本专利技术一实施例的客户身份审核方法流程示意图。
[0023]图2是本专利技术另一实施例的客户身份审核方法流程示意图。
[0024]图3是本专利技术一实施例的确定本次人脸识别失败对应的风险类别向量的具体流程示意图。
[0025]图4是本专利技术一实施例的确定每种身份审核方式对应的风险类别向量的具体流程示意图。
[0026]图5是本专利技术一实施例的确定本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式的具体流程示意图。
[0027]图6是本专利技术一实施例的根据风险类型确定风险控制模型的具体流程示意图。
[0028]图7是本专利技术一实施例的客户身份审核系统架构示意图。
[0029]图8是本专利技术另一实施例的客户身份审核系统架构示意图。
[0030]图9是本专利技术一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
[0031]下面将参考若干示例性实施方式来描述本专利技术的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本专利技术，而并非以任何方式限制本专利技术的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0032]本领域技术人员知道，本专利技术的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
[0033]根据本专利技术的实施方式，提出了一种客户身份审核方法及系统，涉及银行大数据处理

[0034]下面参考本专利技术的若干代表性实施方式，详细阐释本专利技术的原理和精神。
[0035]图1是本专利技术一实施例的客户身份审核方法流程示意图。如图1所示，该方法包括：
[0036]S1，当客户在银行网点进行人脸识别失败时，计算人脸识别匹配阈值与本次人脸匹配值的差，将该差作为本次人脸识别失败对应的匹配差值；
[0037]S2，根据本次人脸识别失败对应的匹配差值，确定本次人脸识别失败对应的风险类别向量；
[0038]S3，对于多种身份审核方式，分别确定每种身份审核方式对应的风险类别向量；
[0039]S4，依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式。
[0040]在另一实施例中，参考图2，该方法还包括：
[0041]S5，对于本次人脸识别失败后该客户对应的每种身份审核方式，确定该身份审核方式对应的风险类型，根据该风险类型确定风险控制模型，将该风险控制模型确定为该身份审核方式对应的风险控制模型；
[0042]S6，当该客户的身份审核方式通过后，利用通过的身份审核方式对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客户身份审核方法，其特征在于，包括：当客户在银行网点进行人脸识别失败时，计算人脸识别匹配阈值与本次人脸匹配值的差，将该差作为本次人脸识别失败对应的匹配差值；根据本次人脸识别失败对应的匹配差值，确定本次人脸识别失败对应的风险类别向量；对于多种身份审核方式，分别确定每种身份审核方式对应的风险类别向量；依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对于本次人脸识别失败后该客户对应的每种身份审核方式，确定该身份审核方式对应的风险类型，根据该风险类型确定风险控制模型，将该风险控制模型确定为该身份审核方式对应的风险控制模型；当该客户的身份审核方式通过后，利用通过的身份审核方式对应的风险控制模型对该客户的本次交易进行风险控制。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据本次人脸识别失败对应的匹配差值，确定本次人脸识别失败对应的风险类别向量，包括：获取银行的历史人脸识别失败数据；根据该匹配差值，从银行的历史人脸识别失败数据中选取出对应的匹配差值等于该匹配差值的人脸识别失败数据；根据选取出的人脸识别失败数据，确定本次人脸识别失败对应各个风险类型的风险系数；根据本次人脸识别失败对应各个风险类型的风险系数，确定本次人脸失败对应的风险类别向量；其中，该风险类别向量的每一个分量与银行的风险类型一一对应，每一个分量的分量值等于本次人脸识别失败对应该分量对应的风险类型的风险系数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于多种身份审核方式，分别确定每种身份审核方式对应的风险类别向量，包括：对于每个身份审核方式，根据该身份审核方式的历史交易数据，确定该身份审核方式对应各个风险类型的风险系数；根据该身份审核方式对应各个风险类型的风险系数，确定该身份审核方式对应的风险类别向量；其中，该风险类别向量的每一个分量与银行的风险类型一一对应，每一个分量的分量值等于该身份审核方式对应该分量对应的风险类型的风险系数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式，包括：依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定身份审核方式的偏序，其中，该偏序用于确定任何两个身份审核方式中第一身份审核方式是否优于第二身份审核方式；依据身份审核方式的偏序，确定银行的所有身份审核方式中的多个极大身份审核方式，其中，极大身份审核方式是该偏序的极大元素；
将所述多个极大身份审核方式确定为本次人脸识别失败后该客户对应的身份审核方式。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依据各个身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量，确定身份审核方式的偏序，包括：在确定身份审核方式的偏序时，对于任何两个身份审核方式，计算该两个身份审核方式中的第一身份审核方式对应的风险类别向量与该两个身份审核方式中的第二身份审核方式对应的风险类别向量的向量差，并且计算该第一身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量的第一距离，以及计算该第二身份审核方式对应的风险类别向量与本次人脸失败对应的风险类别向量的第二距离，如果该向量差的每个分量都小于等于0且该第一距离大于等于该第二距离，则确定该第一身份审核方式优于该第二身份审核方式。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于本次人脸识别失败后该客户对应的每种身份审核方式，确定该身份审核方式对应的风险类型，根据该风险类型确定风险控制模型，将该风险控制模型确定为该身份审核方式对应的风险控制模型，包括：对于风险类别向量的每一个分量，计算该身份审核方式对应的风险类别向量在该分量的分量值与本次人脸失败对应的风险类别向量在该分量的分量值的差，将该差作为该分量对应的差；将对应的差最大的分量所对应的风险类型确定为该身份审核方式对应的风险类型；将该身份审核方式对应的风险类型对应的风险控制模型，确定为该身份审核方式对应的风险控制模型。8.一种客户身份审核系统，其特征在于，包括：匹配差值计算模块，用于当客户在银行网点进行人脸识别失败时，计算人脸识别匹配阈值与...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱江波，胡毅，时福林，马克，赵梦，姚元伟，王艳芳，万荃，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：