本申请涉及计算机领域，公开了一种支付风险检测方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：在确定开启支付防范模式时，若接收到用户触发的支付信号，则获取与支付信号对应的被支付对象信息；对被支付对象信息进行场景校验，在确定通过场景校验时，输出目标文字信息；其中，目标文字信息用于供用户生成语音数据；接收用户输入的语音数据，对语音数据进行两级风险校验；其中，第一级风险校验为语音识别校验，第二级风险校验为声纹特征校验；在确定通过两级风险校验时，执行支付操作。在本实施例中，通过对当前支付操作对应的被支付对象信息以及相应获取的语音数据分别进行风险校验，提高了支付的安全性和可靠性。支付的安全性和可靠性。支付的安全性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
一种支付风险检测方法、装置、设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种支付风险检测方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网的发展，用户可以在设备上执行各种各样的操作，如线上进行支付等金融交易操作，然而，目前，用户在进行线上支付交易时，通常存在一定的安全隐患。在一般的移动支付场景中，通常仅采用支付密码进行用户身份的验证，以保证支付的安全性。而在实际生活场景中，家庭成员之间往往知晓同一交易账户的支付密码，进而导致一些安全意识较差的家庭成员容易通过设备线上进行非法支付交易或是危险支付交易。因此，如何保障用户的支付风险检测是个亟需解决的问题。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，为了解决现有技术存在的问题，本申请提供了一种可应用于如金融科技等领域或其他领域的支付风险检测方法、装置、设备和存储介质。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种支付风险检测方法，包括：
[0005]在确定开启支付防范模式时，若接收到用户触发的支付信号，则获取与所述支付信号对应的被支付对象信息；
[0006]对所述被支付对象信息进行场景校验，在确定通过所述场景校验时，输出目标文字信息；其中，所述目标文字信息用于供所述用户生成语音数据；
[0007]接收用户输入的所述语音数据，对所述语音数据进行两级风险校验；其中，第一级风险校验为语音识别校验，第二级风险校验为声纹特征校验；
[0008]在确定通过所述两级风险校验时，执行支付操作。
[0009]在可选的实施方式中，所述对所述语音数据进行第一级风险校验，包括：
[0010]对所述语音数据进行语音识别处理，对应得到字符数据；
[0011]将所述字符数据与所述目标文字信息进行字符对比，若字符比对一致，则确定通过所述第一级风险校验；
[0012]若字符比对不一致，则确定未通过所述第一级风险校验。
[0013]在可选的实施方式中，所述对所述语音数据进行第二级风险校验，包括：
[0014]对所述语音数据进行降噪处理，得到音频信号；
[0015]提取所述音频信号中的第一声纹特征，将所述第一声纹特征与预设数据库中的第二声纹特征进行声纹对比；
[0016]若声纹比对不一致，则确定通过所述第二级风险校验；
[0017]若声纹比对一致，则确定未通过所述第二级风险校验。
[0018]在可选的实施方式中，在所述确定通过所述两级风险校验之后，还包括：
[0019]对所述语音数据进行聚类校验；
[0020]所述对所述语音数据进行聚类校验，包括：
[0021]采用聚类算法，将所述语音数据中的第一声纹特征与预设数据库中的第二声纹特征进行聚类处理，得到聚合类；其中，所述聚合类包括多个第三声纹特征，所述第三声纹特征为所述第一声纹特征和所述第二声纹特征中的任一种或多种；
[0022]识别所述聚合类中的所有第三声纹特征对应的发出者；
[0023]若所述聚合类中的所有第三声纹特征对应的发出者均隶属于同一目标对象，则确定通过所述聚类校验；
[0024]若所述聚合类中的所有第三声纹特征对应的发出者非隶属于同一目标对象，则确定未通过所述聚类校验，并输出相应提示信息。
[0025]在可选的实施方式中，所述对所述语音数据进行降噪处理，得到音频信号，包括：
[0026]对所述语音数据进行快速傅里叶变换处理，得到频域信号；
[0027]对所述频域信号进行逆傅里叶变换处理，得到音频信号。
[0028]在可选的实施方式中，所述对所述被支付对象信息进行场景校验，包括：
[0029]提取所述被支付对象信息中的场景信息，判断所述场景信息是否隶属于预设的场景类别；
[0030]若所述场景信息不隶属于所述场景类别，则确定通过所述场景校验；
[0031]若所述场景信息隶属于所述场景类别，则确定未通过所述场景校验。
[0032]在可选的实施方式中，所述方法还包括：若所述场景校验不通过或所述两级风险校验不通过，则输出支付失败信息。
[0033]第二方面，本专利技术提供一种支付风险检测装置，包括：
[0034]获取模块，用于在确定开启支付防范模式时，若接收到用户触发的支付信号，则获取与所述支付信号对应的被支付对象信息；
[0035]第一校验模块，用于对所述被支付对象信息进行场景校验，在确定通过所述场景校验时，输出目标文字信息；其中，所述目标文字信息用于供所述用户生成语音数据；
[0036]第二校验模块，用于接收用户输入的所述语音数据，对所述语音数据进行两级风险校验；其中，第一级风险校验为语音识别校验，第二级风险校验为声纹特征校验；
[0037]支付模块，用于在确定通过所述两级风险校验时，执行支付操作。
[0038]第三方面，本专利技术提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施前述的支付风险检测方法。
[0039]第四方面，本专利技术提供一种计算机存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实施根据前述的支付风险检测方法。
[0040]本申请实施例具有如下有益效果：
[0041]本申请实施例提供了一种支付风险检测方法，该方法包括在确定开启支付防范模式时，若接收到用户触发的支付信号，则获取与支付信号对应的被支付对象信息；对被支付对象信息进行场景校验，在确定通过场景校验时，输出目标文字信息；其中，目标文字信息用于供用户生成语音数据；接收用户输入的语音数据，对语音数据进行两级风险校验；其中，第一级风险校验为语音识别校验，第二级风险校验为声纹特征校验；在确定通过两级风险校验时，执行支付操作。本申请实施例通过对当前支付操作对应的被支付对象信息以及
相应获取的语音数据分别进行风险校验，实现支付风险的安全检测，从而提高了支付的安全性和可靠性。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对本申请保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。
[0043]图1示出了本申请实施例中支付风险检测方法的第一个实施方式示意图；
[0044]图2示出了本申请实施例中支付风险检测方法的第二个实施方式示意图；
[0045]图3示出了本申请实施例中支付风险检测方法的第三个实施方式示意图；
[0046]图4示出了本申请实施例中支付风险检测方法的第四个实施方式示意图；
[0047]图5示出了本申请实施例中支付风险检测方法的第五个实施方式示意图；
[0048]图6示出了本申请实施例中支付风险检测方法的第六个实施方式示意图；
[0049]图7示出了本申请实施例中支付风险检测装置的结构示意图。
具体实施方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种支付风险检测方法，其特征在于，包括：在确定开启支付防范模式时，若接收到用户触发的支付信号，则获取与所述支付信号对应的被支付对象信息；对所述被支付对象信息进行场景校验，在确定通过所述场景校验时，输出目标文字信息；其中，所述目标文字信息用于供所述用户生成语音数据；接收用户输入的所述语音数据，对所述语音数据进行两级风险校验；其中，第一级风险校验为语音识别校验，第二级风险校验为声纹特征校验；在确定通过所述两级风险校验时，执行支付操作。2.根据权利要求1所述的支付风险检测方法，其特征在于，所述对所述语音数据进行第一级风险校验，包括：对所述语音数据进行语音识别处理，对应得到字符数据；将所述字符数据与所述目标文字信息进行字符对比，若字符比对一致，则确定通过所述第一级风险校验；若字符比对不一致，则确定未通过所述第一级风险校验。3.根据权利要求1所述的支付风险检测方法，其特征在于，所述对所述语音数据进行第二级风险校验，包括：对所述语音数据进行降噪处理，得到音频信号；提取所述音频信号中的第一声纹特征，将所述第一声纹特征与预设数据库中的第二声纹特征进行声纹对比；若声纹比对不一致，则确定通过所述第二级风险校验；若声纹比对一致，则确定未通过所述第二级风险校验。4.根据权利要求1或3所述的支付风险检测方法，其特征在于，在所述确定通过所述两级风险校验之后，还包括：对所述语音数据进行聚类校验；所述对所述语音数据进行聚类校验，包括：采用聚类算法，将所述语音数据中的第一声纹特征与预设数据库中的第二声纹特征进行聚类处理，得到聚合类；其中，所述聚合类包括多个第三声纹特征，所述第三声纹特征为所述第一声纹特征和所述第二声纹特征中的任一种或多种；识别所述聚合类中的所有第三声纹特征对应的发出者；若所述聚合类中的所有第三声纹特征对应的发出者均隶属于同一目标对象，则确定通过所述聚类校验；若所述聚合类中的所有第三声纹特征对应的发出者...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹亮亮，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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