本发明专利技术公开了一种欺诈风险识别方法、系统、计算机设备以及计算机存储介质，该方法包括：获取待审核客户进行刷脸操作时的刷脸数据，其中，所述刷脸数据包括刷脸图片和地理信息；将所述刷脸数据与所述影像信息库中的历史刷脸数据进行比对得到刷脸数据比对结果；通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果，其中，所述策略识别结果用于标识所述待审核客户进行所述刷脸操作时是否存在欺诈风险。本发明专利技术通过获取待审核客户的刷脸数据，并将该刷脸数据与影像信息库中的历史刷脸数据进行比对的方式，提高了识别欺诈风险的准确率的同时还能实现通过黑背景为种子挖掘风险客户的效果。通过黑背景为种子挖掘风险客户的效果。通过黑背景为种子挖掘风险客户的效果。
【技术实现步骤摘要】
欺诈风险识别方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种欺诈风险识别方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着我国科技水平的发展，许多科技工具被用来搭建反欺诈防控网络，并在互联网消费金融行业得到了成熟、广泛的应用，给人们的生活带来了极大的便利。
[0003]然而，现在的团伙欺诈作案已逐渐由原来的集中代操作转变为引导客户自己操作的方式，这就使得依赖于设备强关联的反欺诈防控网络在此类团伙欺诈的风险识别上受到了极大的限制。传统的利用图片识别技术来捕获背景聚类客户的方案不仅无法实现以黑背景库为种子挖掘风险客户，还容易因客户们的装修风格相似的等原因导致误召回，甚至装修风格相似的客户数据量越大，误召回的可能性就越高。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种欺诈风险识别方法、系统、设备以及计算机存储介质，旨在通过获取待审核客户进行刷脸操作时的刷脸数据来识别出待审核客户进行刷脸操作时是否存在欺诈风险。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种欺诈风险识别方法，应用于欺诈识别装置，所述欺诈识别装置包括：影像信息库和策略引擎模块，所述欺诈风险识别方法包括：
[0006]获取待审核客户进行刷脸操作时的刷脸数据，其中，所述刷脸数据包括刷脸图片和地理信息；
[0007]将所述刷脸数据与所述影像信息库中的历史刷脸数据进行比对得到刷脸数据比对结果；
[0008]通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果，其中，所述策略识别结果用于标识所述待审核客户进行所述刷脸操作时是否存在欺诈风险。
[0009]可选地，所述将所述刷脸数据与所述影像信息库中的历史刷脸数据进行比对得到刷脸数据比对结果的步骤，包括：
[0010]对所述刷脸数据中的刷脸图片进行预处理得到第一处理图片；
[0011]将所述第一处理图片与所述影像信息库中的历史刷脸数据中的刷脸图片进行比对得到图片比对结果；
[0012]将所述刷脸数据中的地理信息与所述影像信息库中的历史刷脸数据中的地理信息进行比对得到地理信息比对结果；
[0013]根据所述图片比对结果和所述地理信息比对结果得到刷脸数据比对结果。
[0014]可选地，所述欺诈风险识别方法还包括：
[0015]根据所述图片比对结果对所述待审核客户进行刷脸操作时的环境进行场景分类
处理。
[0016]可选地，所述方法还包括：
[0017]在得到所述策略识别结果后，将包含所述第一处理图片的刷脸数据和所述策略识别结果保存至所述影像信息库中。
[0018]可选地，所述欺诈识别装置还包括:数据处理模块，在所述通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果的步骤之前，所述方法还包括：
[0019]通过所述数据处理模块对所述刷脸数据比对结果进行统计分析处理得到刷脸数据分析结果；
[0020]所述通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果的步骤，包括：
[0021]通过所述策略引擎模块对所述刷脸数据分析结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果。
[0022]可选地，所述通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果的步骤，包括：
[0023]若所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果识别出所述刷脸操作不存在欺诈风险，则输出策略识别结果为通过；
[0024]若所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果识别出所述刷脸操作存在欺诈风险，则输出策略识别结果为拒绝。
[0025]可选地，所述欺诈识别装置还包括:差异化审核模块,所述方法还包括：
[0026]若所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果无法识别出所述刷脸操作是否存在欺诈风险，则通过所述差异化审核模块根据所述刷脸数据比对结果对所述刷脸操作是否存在欺诈风险进行识别。
[0027]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供了一种欺诈风险识别系统，所述欺诈风险识别系统包括：
[0028]第一获取模块，用于获取待审核客户进行刷脸操作时的刷脸数据，其中，所述刷脸数据包括刷脸图片和地理信息；
[0029]数据比对模块，用于将所述刷脸数据与所述影像信息库中的历史刷脸数据进行比对得到刷脸数据比对结果；
[0030]欺诈风险识别模块，用于通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果，其中，所述策略识别结果用于标识所述待审核客户进行所述刷脸操作时是否存在欺诈风险。
[0031]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的欺诈风险识别程序，所述欺诈风险识别程序被所述处理器执行时实现如上所述的欺诈风险识别方法的步骤。
[0032]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有欺诈风险识别程序，所述欺诈风险识别程序被处理器执行时实现如上所述的欺诈风险识别方法的步骤。
[0033]本专利技术提供的一种欺诈风险识别方法、系统、设备以及计算机存储介质，其中，该
欺诈风险识别方法包括：获取待审核客户进行刷脸操作时的刷脸数据，其中，所述刷脸数据包括刷脸图片和地理信息；将所述刷脸数据与所述影像信息库中的历史刷脸数据进行比对得到刷脸数据比对结果；通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果，其中，所述策略识别结果用于标识所述待审核客户进行所述刷脸操作时是否存在欺诈风险。
[0034]本专利技术首先获取待审核客户进行刷脸操作时的刷脸数据，即，获取待审核客户进行刷脸时的刷脸图片和地理信息，然后再将获取到的刷脸数据与欺诈识别装置中的影像信息库中保存的历史刷脸信息进行比对以得到待审核客户的刷脸数据跟历史刷脸信息之间的相似度，即，获得该次刷脸数据的刷脸数据比对结果，然后再将刷脸数据比对结果输入至策略引擎模块，再通过策略引擎模块根据刷脸数据比对结果识别待审核客户进行该次刷脸操作时是否存在欺诈的风险。
[0035]相比传统的使用图片识别技术对待审核客户的刷脸图片进行处理的方式，本专利技术通过获取待审核客户进行刷脸操作时的刷脸图片和其他刷脸数据以综合判断待审核客户是否存在欺诈风险的方式，提高了识别欺诈风险的准确率，并且还能实现通过黑背景为种子挖掘风险客户的效果。
附图说明
[0036]图1为本专利技术实施例方案涉及的设备硬件运行环境的设备结构示意图；
[0037]图2为本专利技术欺诈风险识别方法一实施例的实施流程示意图；
[0038]图3为本专利技术欺诈风险识别方法一实施例的识别流程示意图一；
[0039]图4为本专利技术欺诈风险识别方法一实施例的识别流程示意图二；
[0040]图5为本专利技术欺诈风险识别系统一实施例的功能模块图。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种欺诈风险识别方法，其特征在于，所述欺诈风险识别方法应用于欺诈识别装置，所述欺诈识别装置包括：影像信息库和策略引擎模块，所述欺诈风险识别方法包括：获取待审核客户进行刷脸操作时的刷脸数据，其中，所述刷脸数据包括刷脸图片和地理信息；将所述刷脸数据与所述影像信息库中的历史刷脸数据进行比对得到刷脸数据比对结果；通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果，其中，所述策略识别结果用于标识所述待审核客户进行所述刷脸操作时是否存在欺诈风险。2.如权利要求1所述的欺诈风险识别方法，其特征在于，所述将所述刷脸数据与所述影像信息库中的历史刷脸数据进行比对得到刷脸数据比对结果的步骤，包括：对所述刷脸数据中的刷脸图片进行预处理得到第一处理图片；将所述第一处理图片与所述影像信息库中的历史刷脸数据中的刷脸图片进行比对得到图片比对结果；将所述刷脸数据中的地理信息与所述影像信息库中的历史刷脸数据中的地理信息进行比对得到地理信息比对结果；根据所述图片比对结果和所述地理信息比对结果得到刷脸数据比对结果。3.如权利要求2所述的欺诈风险识别方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述图片比对结果对所述待审核客户进行刷脸操作时的环境进行场景分类处理。4.如权利要求2所述的欺诈风险识别方法，其特征在于，所述方法还包括：在得到所述策略识别结果后，将包含所述第一处理图片的刷脸数据和所述策略识别结果保存至所述影像信息库中。5.如权利要求1所述的欺诈风险识别方法，其特征在于，所述欺诈识别装置还包括:数据处理模块，在所述通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果的步骤之前，所述方法还包括：通过所述数据处理模块对所述刷脸数据比对结果进行统计分析处理得到刷脸数据分析结果；所述通过所述策略引擎模块根据所述刷脸数据比对结果进行欺诈识别处理得到策略识别结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆意卿，陈婷，陈虹，诸劼，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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