违规审核的识别方法、装置以及设备制造方法及图纸

本申请提供一种违规审核的识别方法、装置以及设备，可用于金融领域的计算机技术领域。通过预先训练的审核预测模型对违规审核进行识别，以确保客户账户的安全，进一步地，将待识别的目标数据存储在区块链，并将区块链上的目标数据输入审核预测模型进行识别，最后将识别结果存储在区块链上，确保数据安全，以避免恶意篡改数据影响违规审核的识别准确性。意篡改数据影响违规审核的识别准确性。意篡改数据影响违规审核的识别准确性。

【技术实现步骤摘要】
违规审核的识别方法、装置以及设备


[0001]本申请涉及金融领域的计算机
，尤其涉及一种违规审核的识别方法、装置以及设备。

技术介绍

[0002]目前，客户可以通过银行网点提供的终端设备，如智能柜台，进行业务操作，如存款、取款、信息上传、打印凭条等。其中，一些业务操作需要银行工作人员审核。然而，在审核的过程中可能对客户的账户进行违规操作，对客户的账户带来安全隐患。因此，如何对违规审核进行识别，从而确保客户账户的安全，是当前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种违规审核的识别方法、装置以及设备，实现对违规审核的识别，以确保客户账户的安全。
[0004]第一方面，本申请提供一种违规审核的识别的方法，包括：当目标客户在银行网点发起目标业务的业务请求时，获取目标业务的业务风险熵，其中，业务风险熵用于表征目标客户在办理目标业务时有关风险的信息量；当目标业务的业务风险熵大于目标业务所属的业务类型的业务风险阈值时，从银行网点的多个银行工作人员中选择审核工作人员；推送审核工作人员的信息；将目标数据上传区块链，目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种违规审核的识别的方法，其特征在于，包括：当目标客户在银行网点发起目标业务的业务请求时，获取所述目标业务的业务风险熵，其中，业务风险熵用于表征所述目标客户在办理所述目标业务时有关风险的信息量；当所述目标业务的业务风险熵大于所述目标业务所属的业务类型的业务风险阈值时，从所述银行网点的多个银行工作人员中选择审核工作人员；推送所述审核工作人员的信息；将目标数据上传区块链，所述目标数据为所述审核工作人员对所述目标业务的业务数据进行审核和授权后的数据；将所述区块链上存储的所述目标数据输入审核预测模型，得到识别结果，在所述识别结果指示所述目标业务存在审核违规时，所述识别结果还用于指示违规类型和违规概率；其中，所述审核预测模型是根据历史的工作人员审核和授权后的业务数据，以及风险标识数据训练得到的，所述风险标识数据包括是否存在审核违规的标识，在存在审核违规时，所述风险标识数据还包括违规类型；将所述识别结果存储在区块链；通过区块链上设置的智能合约，确定所述识别结果指示的违规概率是否大于概率阈值，所述概率阈值与所述识别结果指示的违规类型对应；若所述识别结果指示的违规概率大于所述概率阈值，发送风险提示信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标业务的业务风险熵，包括：获取所述目标业务所属的目标业务类型下，所述目标客户的历史业务数据，所述历史业务数据包括风险业务数据，所述风险业务数据为涉及风险的业务数据；按照所述风险业务数据的业务维度，将所述风险业务数据划分至对应的业务维度的数据集合，得到至少一个风险业务数据集合；针对至少一个风险业务数据集合中的每个风险业务数据集合，将所述风险业务数据集合中的业务数量与所述历史业务数据的业务数量的比值作为第一风险比值；确定所述第一风险比值对应的业务风险熵P＝
‑
plog2p，其中，p是所述第一风险比值；确定剩余风险熵为Q＝
‑
(1
‑
q)log2(1
‑
q)，其中，q是所述至少一个风险业务数据集合分别对应的至少一个第一风险比值之和；将所述剩余风险熵Q与所述至少一个第一风险比值分别对应的至少一个业务风险熵之和作为目标业务的业务风险熵。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述从所述银行网点的多个银行工作人员中选择审核工作人员，包括：获取所述目标客户的生物特征数据；确定所述银行网点的多个银行工作人员中每个银行工作人员对应的生物匹配值，所述生物匹配值用于表征所述目标客户的生物特征数据和所述银行工作人员的生物特征数据的匹配程度；根据所述多个银行工作人员分别对应的生物匹配值，在第一对应关系中确定所述多个银行工作人员分别对应的关系风险熵，所述第一对应关系为生物匹配值与关系风险熵之间的对应关系，所述关系风险熵用于表征银行工作人员审核客户的目标业务时有关风险的信息量；
根据所述多个银行工作人员分别对应的关系风险熵，将所述多个银行工作人员中关系风险熵最小的银行工作人员作为所述审核工作人员。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述银行网点的多个历史审核数据；针对所述多个历史审核数据中的每个历史审核数据，根据所述历史审核数据，确定所述历史审核数据对应的生物匹配值和关系风险熵；所述多个历史审核数据分别对应的生物匹配值和关系风险熵，组合得到所述第一对应关系。5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述从所述银行网点的多个银行工作人员中选择审核工作人员，包括：针对所述多个银行工作人员中的每个银行工作人员，确定所述银行工作人员与所述目标客户的相关熵，其中，相关熵用于表征银行工作人员与目标客户的相关性的信息量；根据所述多个银行工作人员分别与目标客户的相关熵，将所述多个银行工作人员中相关熵最小的银行工作人员选择为审核工作人员。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述银行工作人员与所述目标客户的相关熵，包括：针对所述银行网点的多个银行工作人员中...

【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：