银行业务的身份审核方式处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种银行业务的身份审核方式处理方法及装置，涉及计算机数据处理技术领域，该方法包括：银行服务器依据各个身份审核方式的身份审核数据，确定每一身份审核方式对应的参考客户矩阵；依据人脸失败数据，确定边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系；依据边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系、各个身份审核方式对应的参考客户矩阵，确定边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系；当客户在银行网点进行人脸识别失败时，银行网点依据匹配值和匹配阈值，确定本次人脸识别失败对应的匹配差距值；确定本次人脸识别失败对应的身份审核方式，身份审核方式用于在本次人脸识别失败后继续对客户进行身份审核。进行身份审核。进行身份审核。

【技术实现步骤摘要】
银行业务的身份审核方式处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机数据处理
，尤指一种银行业务的身份审核方式处理方法及装置。

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，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。针对该问题，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。
[0004]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

[0005]为解决现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种银行业务的身份审核方式处理方法及装置。
[0006]在本专利技术实施例的第一方面，提出了一种银行业务的身份审核方式处理方法，包括：
[0007]银行服务器依据各个身份审核方式的身份审核数据，确定每一身份审核方式对应的参考客户矩阵；
[0008]银行服务器依据边缘计算系统的人脸失败数据，确定该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系；
[0009]银行服务器依据该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系、各个身份审核方式对应的参考客户矩阵，确定该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系；
[0010]银行服务器将该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系下发到该边缘计算系统；
[0011]当客户在银行网点进行人脸识别失败时，该银行网点依据匹配值和匹配阈值，确定本次人脸识别失败对应的匹配差距值；
[0012]该银行网点依据本次人脸识别失败对应的匹配差距值、该银行网点的边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系，确定本次人脸识别失败对应的身份审核方式，该身份审核方式用于在本次人脸识别失败后继续对该客户进行身份审核。
[0013]在本专利技术实施例的第二方面，提出了一种银行业务的身份审核方式处理装置，包括：
[0014]银行服务器，用于依据各个身份审核方式的身份审核数据，确定每一身份审核方式对应的参考客户矩阵；
[0015]银行服务器，用于依据边缘计算系统的人脸失败数据，确定该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系；
[0016]银行服务器，用于依据该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系、各个身份审核方式对应的参考客户矩阵，确定该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系；
[0017]银行服务器，用于将该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系下发到该边缘计算系统；
[0018]银行网点，用于当客户在银行网点进行人脸识别失败时，依据匹配值和匹配阈值，确定本次人脸识别失败对应的匹配差距值；
[0019]银行网点，用于依据本次人脸识别失败对应的匹配差距值、该银行网点的边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系，确定本次人脸识别失败对应的身份审核方式，该身份审核方式用于在本次人脸识别失败后继续对该客户进行身份审核。
[0020]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银行业务的身份审核方式处理方法。
[0021]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银行业务的身份审核方式处理方法。
[0022]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银行业务的身份审核方式处理方法。
[0023]本专利技术提出的银行业务的身份审核方式处理方法及装置可以通过分析身份审核数据，可在发生以有效分析客户人脸识别失败的情况时，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
[0024]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。
[0025]图1是本专利技术一实施例的银行业务的身份审核方式处理方法流程示意图。
[0026]图2是本专利技术一实施例的确定每一身份审核方式对应的参考客户矩阵的流程示意图。
[0027]图3是本专利技术一实施例的确定该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系的流程示意图。
[0028]图4是本专利技术一实施例的确定该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系的流程示意图。
[0029]图5是本专利技术一实施例的银行业务的身份审核方式处理装置架构示意图。
[0030]图6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，提出了一种银行业务的身份审核方式处理方法及装置，涉及计算机数据处理

[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银行业务的身份审核方式处理方法流程示意图。如图1所示，该方法包括：
[0036]S1，银行服务器依据各个身份审核方式的身份审核数据，确定每一身份审核方式对应的参考客户矩阵；
[0037]S2，银行服务器依据边缘计算系统的人脸失败数据，确定该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系；
[0038]S3，银行服务器依据该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系、各个身份审核方式对应的参考客户矩阵，确定该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系；
[0039]S4，银行服务器将该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系下发到该边缘计算系统；
[0040]S5，当客户在银行网点进行人脸识别失败时，该银行网点依据匹配值和匹配阈值，确定本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种银行业务的身份审核方式处理方法，其特征在于，包括：银行服务器依据各个身份审核方式的身份审核数据，确定每一身份审核方式对应的参考客户矩阵；银行服务器依据边缘计算系统的人脸失败数据，确定该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系；银行服务器依据该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系、各个身份审核方式对应的参考客户矩阵，确定该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系；银行服务器将该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系下发到该边缘计算系统；当客户在银行网点进行人脸识别失败时，该银行网点依据匹配值和匹配阈值，确定本次人脸识别失败对应的匹配差距值；该银行网点依据本次人脸识别失败对应的匹配差距值、该银行网点的边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系，确定本次人脸识别失败对应的身份审核方式，该身份审核方式用于在本次人脸识别失败后继续对该客户进行身份审核。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，银行服务器依据各个身份审核方式的身份审核数据，确定每一身份审核方式对应的参考客户矩阵，包括：对于每一身份审核方式，将该身份审核方式的身份审核数据划分为多个身份审核数据子集；确定每一身份审核数据子集对应的客户矩阵和风险矩阵；依据风险矩阵，确定该多个身份审核数据子集中的可控审核数据子集；将每一可控审核数据子集对应的客户矩阵作为该身份审核方式对应的参考客户矩阵。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定每一身份审核数据子集对应的客户矩阵和风险矩阵，包括：确定该身份审核数据子集中每一身份审核数据对应的交易渠道和客户类别；将该身份审核数据作为该交易渠道和该客户类别对应的身份审核数据；对于每一交易渠道和每一客户类别，将该交易渠道和该客户类别对应的身份审核数据包含的客户数量作为该交易渠道和该客户类别对应的客户数量，以及将该交易渠道和该客户类别对应的身份审核数据中涉及风险的身份审核数据的占比作为该交易渠道和该客户类别对应的风险占比；确定该身份审核数据子集对应的客户矩阵和风险矩阵，其中，该客户矩阵和该风险矩阵的行都对应交易渠道，列都对应客户类别；对于该客户矩阵的每一元素，确定该元素对应的交易渠道和客户类别，将该交易渠道和该客户类别对应的客户数量作为该元素的值；对于该风险矩阵的每一元素，确定该元素对应的交易渠道和客户类别，将该交易渠道和该客户类别对应的风险占比作为该元素的值。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，依据风险矩阵，确定该多个身份审核数据子集中的可控审核数据子集，包括：对于每个身份审核数据子集，依据该身份审核数据子集对应的风险矩阵的行数和列数进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该身份审核数据子集对应的风险特征
值；依据风险特征值，确定该多个身份审核数据子集中的可控审核数据子集。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，银行服务器依据边缘计算系统的人脸失败数据，确定该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系，包括：对于该边缘计算系统的每一人脸失败数据，将该人脸失败数据对应的人脸阈值和对应的人脸匹配值的差作为该人脸失败数据对应的匹配差距值；对于每一匹配差距值，将人脸失败数据中对应的匹配差距值等于该匹配差距值的人脸失败数据作为该匹配差距值对应的人脸失败数据；依据该匹配差距值对应的人脸失败数据，确定该匹配差距值对应的客户矩阵；依据各个匹配差距值、以及各个匹配差距值对应的客户矩阵，确定该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，依据该匹配差距值对应的人脸失败数据，确定该匹配差距值对应的客户矩阵，包括：确定该匹配差距值对应的每一人脸失败数据对应的交易渠道和客户类别；将该人脸失败数据作为该交易渠道和该客户类别对应的人脸失败数据；对于每一交易渠道和每一客户类别，将该交易渠道和该客户类别对应的人脸失败数据包含的客户数量作为该交易渠道和该客户类别对应的客户数量；确定该匹配差距值对应的客户矩阵，其中，该客户矩阵的行都对应交易渠道，列都对应客户类别；对于该客户矩阵的每一元素，确定该元素对应的交易渠道和客户类别，将该交易渠道和该客户类别对应的客户数量作为该元素的值。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，银行服务器依据该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系、各个身份审核方式对应的参考客户矩阵，确定该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系，包括：将该边缘计算系统的匹配差距值与客户矩阵的对应关系包含的差异匹配值作为候选差异值；对于每一候选差异值，依据该对应关系中该候选差异值对应的客户矩阵、各个身份审核方式对应的参考客户矩阵，确定该候选差异值对应的身份审核方式；依据各个候选差异值、各个候选差异值对应的身份审核方式，确定该边缘计算系统的匹配差距值与身份审核方式的对应关系。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，对于每一候选差异值，依据该对应关系中该候选差异值对应的客户矩阵、各个身份审核方式对应的参考客户矩阵，确定该候选差异值对应的身份审核方式，包括：对于每一身份审核方式，依据该身份审核方式对应的参考客户矩阵、该候选差异值对应的客户矩阵，确定该身份审核方式对应该候选差异值的矩阵差；当该身份审核方式对应该候选差异值的矩阵差的行数等于列数时，将该矩阵差的特征值作为该身份审核方式对应的特征值，否则，依据该行数和该列数进行补0获得方阵，将获得的方阵的特征值作为该身份审核方式对应的特征值；依据各个身份审核方式对应的特征值，确定该候选差异值对...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱江波，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：