CN107547527A - 一种语音质检金融安全控制系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种语音质检金融安全控制方法，用于在金融安全控制系统中基于客服语音信息进行防欺诈校验，包括如下步骤：a.将客服语音信息转换为文本信息；b.对所述文本信息进行质检处理；c.至少基于所述质检处理结果，判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。本发明通过对所述文本信息进行质检处理，基于所述质检处理结果，判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险，并基于对所述客服语音信息进行语调或者音量分析，进一步地判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。本发明功能强大，实用性强、操作简单，具有极高的商业价值。

Description

一种语音质检金融安全控制系统及控制方法

技术领域

本发明属于语音质检领域，具体地，涉及一种语音质检金融安全控制系统及控制方法。

背景技术

随着时代的进步，科技的不断发展，人们在日常生活中往往会接到来自服务商、客服等等电话，而这些电话有的是真的，有的是诈骗电话，这些客服电话假冒工作人员给用户打电话，实施诈骗。

金融安全(financial security)金融安全指货币资金融通的安全和整个金融体系的稳定。金融安全是金融经济学研究的基本问题，在经济全球化加速发展的今天，金融安全在国家经济安全中的地位和作用日益加强。金融安全是和金融风险、金融危机紧密联系在一起的，既可用风险和危机状况来解释和衡量安全程度，同样也可以用安全来解释和衡量风险与危机状况。安全程度越高，风险就越小；反之，风险越大，安全程度就越低；危机是风险大规模积聚爆发的结果，危机就是严重不安全，是金融安全的一种极端。

如何避免此类诈骗事件的发生成为了目前亟待解决的问题，首先，从自身做起，接受对于此类诈骗的安全教育学习，对于此类诈骗电话多留意、采取一定防范措施，但这方法无法有效的普及；其次，基于手机标注，在来电时对指定电话号码进行标注，但此类方法并不能从源头上解决问题，诈骗者往往换个号码，换个ip即可继续实施诈骗；再者，通过对电话实施全方面监控，实时监控用户与他人的电话，但这类方法涉及到他人隐私，无法实施。

如何有效的追踪、定位可疑通话，并基于通话记录快速确定是否为诈骗电话成为了目前亟待解决的问题，而目前并没有一种语音质检金融安全控制系统及控制方法。

发明内容

针对现有技术存在的技术缺陷，本发明的目的是提供一种语音质检金融安全控制方法，用于在金融安全控制系统中基于客服语音信息进行防欺诈校验，包括如下步骤：

a.将客服语音信息转换为文本信息；

b.对所述文本信息进行质检处理；

c.至少基于所述质检处理结果，判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。

优选地，所述步骤b包括如下步骤：

b1.将所述文本信息与一关键词数据库进行比较，并基于所述比较结果获得所述质检处理结果。

优选地，在所述步骤c中，若基于所述质检处理结果判断所述金融支付行为不存在欺诈风险，则继续执行如下步骤:

d.对所述客服语音信息进行语调分析，并基于所述语调分析进一步判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。

优选地，在所述步骤d中还包括如下步骤：对所述客服语音信息进行音量分析，并基于所述音量分析进一步判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。

优选地，在所述步骤d中，对于所述文本信息中发生关键词的语音部分进行所述语调分析和/或音量分析。

优选地，其特征在于，在所述步骤a中还包括如下步骤：

-对客服语音信息进行标注，其中，所述标注与所述文本信息对应。

优选地，在所述步骤d中，通过如下步骤对所述文本信息中发生关键词的语音部分进行定位：

-确定所述文本信息中发生的关键词；

-基于所述关键词、所述标注定位所述客服语音信息，并基于所述定位结果确定所述文本信息中发生关键词的语音部分。

优选地，所述步骤a中的客服语音信息通过从一客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息、基于一特定客服人员从该客服人员的客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息以及基于具有某一特征的被访问对象信息从一客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息。

优选地，所述具有某一特征的被访问对象为来自同一个地域的金融支付行为发生频率超过第一阈值的，则所述地域中的所有被访问对象即为所述具有某一特征的被访问对象；来自同一个地域的金融支付行为发生量比例占全部金融支付行为数量超过第二阈值的，则所述地域中的所有被访问对象即为所述具有某一特征的被访问对象。

根据本发明的另一个方面，提供了一种语音质检金融安全控制系统，基于客服语音信息进行防欺诈校验，包括：

转换模块1：用于将客服语音信息转换为文本信息；

处理模块2：用于对所述文本信息进行质检处理；

判断模块3：用于判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险；

其中，所述处理模块2分别连接所述转换模块1以及所述判断模块3。

优选地，所述处理模块2包括比较模块21，所述比较模块21用于将所述文本信息与一关键词数据库进行比较，并基于所述比较结果获得所述质检处理结果。

优选地，还包括：

第一分析模块4：用于对所述客服语音信息进行语调分析；

第二分析模块5：用于对所述客服语音信息进行音量分析；

其中，所述判断模块3分别连接所述第一分析模块4以及所述第二分析模块5。

优选地，还包括定位模块6：用于确定所述文本信息中发生关键词的语音部分。

本发明通过将客服语音信息转换为文本信息，对所述文本信息进行质检处理，基于所述质检处理结果，判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险，并基于对所述客服语音信息进行语调或者音量分析，进一步地判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。本发明功能强大，实用性强、操作简单，具有极高的商业价值。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了本发明的具体实施方式的，一种语音质检金融安全控制方法的具体流程示意图；

图2示出了本发明的第一实施例的，一种语音质检金融安全控制方法的具体流程示意图；

图3示出了本发明的第二实施例的，在所述语音质检金融安全控制方法中，对所述文本信息中发生关键词的语音部分进行定位的具体流程示意图；

图4示出了本发明的第三实施例的，一种语音质检金融安全控制方法的具体流程示意图；以及

图5示出了本发明的具体实施方式的，一种语音质检金融安全控制系统的模块连接示意图。

具体实施方式

为了更好的使本发明的技术方案清晰地表示出来，下面结合附图对本发明作进一步说明。

图1示出了本发明的具体实施方式的，一种语音质检金融安全控制方法的具体流程示意图，本领域技术人员理解，本发明主要用于在金融安全控制系统中基于客服语音信息进行防欺诈校验，所述客服语音信息主要是在客服与用户进行语音交流的时候，所述金融安全控制系统将语音通话记录进行录音保存所获取的信息，进一步地，本发明将基于客服语音信息进行防欺诈校验，得出所述客服语音信息是否存在欺诈风险，并基于所述欺诈风险获取相应风险评级，传递给用户。

首先，进入步骤S101，将客服语音信息转换为文本信息，本领域技术人员理解，本步骤涉及语言文字转换，不同的发音有不同的频谱线，我们只要先记录下这声音频谱线和文字的关系，到时在捕捉到新的声音频谱线后和我们先的记录进行比对就可查出对应的文字，即为声纹匹配，更为具体的，语音识别的工作原理实际上是把帧识别成状态，然后把状态组合成音素，最后把音素组合成单词，将客服语音信息转换为文本信息属于目前现有的技术，在此不予赘述。

本领域技术人员理解，作为本发明的一个变化例，所述步骤S101中的客服语音信息通过从一客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息，所述客服语音信息数据集为某一区域内存储有所有客服人员不同时段的客服语音信息，在从中大量的客服语音信息数据集中随机选取其中某一段的客服语音信息，所述选取的客服语音信息可以是完整的客服语音信息也可以是客服语音信息中随机的片段，这都不影响本发明的技术方案，在此不予赘述。

作为本发明的另一个变化例，所述步骤S101中的客服语音信息为基于一特定客服人员从该客服人员的客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息，在这样的实施例中，主要对其中某一个或者多个的客服人员进行随机抽样，确定该客服人员是否存在欺诈行为，进一步地，从该客服人员的客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息。

作为本发明的另一变化例，所述步骤S101中的客服语音信息为基于具有某一特征的被访问对象信息从一客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息，在这样的实施例中，所述某一特征的被访问对象可以为受害人，从事金融行业的人，某一特定区域的人亦或者某一特定职业的人等等，从此类人群中的客服通话中随机选取一段客服语音信息。

更为具体地，所述具有某一特征的被访问对象为来自同一个地域的金融支付行为发生频率超过第一阈值的，则所述地域中的所有被访问对象即为所述具有某一特征的被访问对象，在这样的实施例中，在同一个区域内，金融支付行为在某一时段的发生频率明显超过以往，此时需要从完成金融支付行为的被访问对象入手，随机选取一段客服语音信息。

而在另一个实施例中，所述具有某一特征的被访问对象为来自同一个地域的金融支付行为发生量比例占全部金融支付行为数量超过第二阈值的，则所述地域中的所有被访问对象即为所述具有某一特征的被访问对象，在这样的实施例中，某一地域的金融支付行为的发生量超过了占整体金融支付行为的比例的第二阈值，例如，某一地域的金融支付行为一直占整体金融支付行为的百分之5，而在某一时刻，所述地域的金融支付行为突然占整体金融支付行为的比例的百分之20，则从所述地域的被访问对象入手，随机选取一段客服语音信息。

然后，进入步骤S102，对所述文本信息进行质检处理，所述质检处理有很多中方式，可以通过人工质检或者智能质检的方式，人工质检即为通过质检人对客服语音信息的文本信息进行手动翻阅，查看在文本信息中是否存在诈骗的内容，核实文字信息。所述智能质检即为通过控制系统对文本信息中一定的关键词进行搜索定位，从而根据关键词信息对相应地文本信息进行评级，这些将在后述的具体实施方式中做进一步地描述，在此不予赘述。

最后，进入步骤S103，至少基于所述质检处理结果，判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险，本领域技术人员理解，所述质检处理结果可以为相应的评级结果，例如，所述欺诈风险评级分为0至100，其中，0代表安全无风险，而100代表存在欺诈，从0至100的过程即为从安全到存在欺诈的过程。

进一步地，本发明通过将客服语音信息转换为文本信息，对所述文本信息进行质检处理，最后基于所述质检处理结果，判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险，从而基于所述欺诈风险获取相应风险评级，传递给用户。

图2示出了本发明的第一实施例的，一种语音质检金融安全控制方法的具体流程示意图，本领域技术人员理解，本发明在图1示出的具体实施方式的基础上对本发明的具体实施方式进行了完善，具体地，包括如下步骤：

首先，进入步骤S201，将客服语音信息转换为文本信息，对客服语音信息进行标注，在步骤S201中，将客服语音信息转换为文本信息可以参考图1中的步骤S101，进一步地，对客服语音信息进行标注，在这样的实施例中，优选地将文本信息中的敏感字词、关键字词进行标注，例如“支付”、“转账”、“汇款”、“支付宝”、“余额”、“冻结”、“银行账户”等等，对上述文本信息中出现的关键字词做上标注。

然后，进入步骤S202，将所述文本信息与一关键词数据库进行比较，并基于所述比较结果获得所述质检处理结果，在这样的实施例中，优选地将步骤S201中的关键词与一关键词数据库进行比较，所述关键词数据库即为涵盖绝大多数可能涉及诈骗的关键词字眼，将文本信息中的每个关键词与所述关键词数据库进行比对，从而获取到文本信息中含有关键词占关键词数据库的比例多少，得出质检处理结果。

紧接着，进入步骤S203，基于所述质检处理结果判断所述金融支付行为是否存在欺诈风险，进一步地，通过步骤S202中的比较，优选地得出相应的评级，评级结合上述实施例，在0至100之间，其中当评级结果在0至40之间时，视为欺诈风险较低，当评级结果在40至100之间时，视为欺诈风险较高，应及时将具体情况反馈给用户，进一步地，当视为欺诈风险较低时，优选地进入步骤S204。

在所述步骤S203中，若基于所述质检处理结果判断所述金融支付行为不存在欺诈风险，则进入步骤S204，对所述客服语音信息进行语调分析，并基于所述语调分析判断是否存在欺诈风险，本领域技术人员理解，语调分析即为通过客服语音信息的抑扬顿挫，平调、升调、上音、去音进行分析，通过将正常情况下客服发声的语调与在语音通话时发声的语调进行对比，是否存在明显的发声错误来判断是否存在欺诈风险。

而在另一个实施例中，还可以通过客服语音信息的说话速率、呼吸节奏、语调的平缓度等等方面进行分析，判断是否存在欺诈风险，更为具体地，可以通过客服语音信息中是否存在嘈杂的语音环境背景来分析，在这样的实施例中，一般的客服会在较为安静的环境下接听电话，而诈骗电话可能会在嘈杂的环境中进行。

进一步地，根据步骤S204，对所述客服语音信息进行语调分析，并基于所述语调分析判断是否存在欺诈风险，若判断不存在欺诈风险，则优选地进入步骤S205，若存在欺诈风险，则相应地计算出欺诈风险评级，并告知用户。

最后，进入步骤S205，对所述客服语音信息进行音量分析，并基于所述音量分析进一步判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险，所谓音量分析，即为通过在整个客服语音信息中，寻找明显高于平均音量或者明显低于平均音量的关键词的过程，本领域技术人员理解，在一般的客服语音信息中，客服的语音会一直处于在某一音量，不会突然变大或变小，而在具有欺诈风险的客服电话中，诈骗者往往会在说话的关键部位提高音量或者降低音量，用来强调或者混淆用户，本步骤基于此原理设置对客服语音信息进行音量分析，并基于所述音量分析进一步判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险，当根据步骤S201至步骤S205分析，所述客服语音信息不存在欺诈风险时，即视为所述客服电话为正常客服电话，反之，在上述步骤中任一步骤存在欺诈风险，均传递给语音质检金融安全控制系统，并反馈给用户。

进一步地，对于所述文本信息中发生关键词的语音部分进行所述语调分析或音量分析，所述发生关键词的语音部分即为在文本信息中，存在的敏感词汇或者不清晰词语，在这样的实施例中，单独将所述发生关键词的语音部分进行语调分析或者音量分析，亦或者同时进行语调分析以及音量分析，能准确、有效的对文本信息中关键部分进行防欺诈质检，从而校验所述文本信息是否存在欺诈风险。

图3示出了本发明的第二实施例的，在所述语音质检金融安全控制方法中，对所述文本信息中发生关键词的语音部分进行定位的具体流程示意图，作为本发明的第二实施例，主要通过如下步骤对所述文本信息中发生关键词的语音部分进行定位：

首先，进入步骤S2041，确定所述文本信息中发生的关键词，在这样的实施例中，优选地将所述文本信息中的关键词进行定位，确定所述文本信息中具有多少关键词，所述关键词在哪个地方，进一步地，根据步骤S202，在关键词数据库中，并没有出现文本信息中的发生的关键词，而在文本信息中的发生的关键词是可能存在诈骗的词语，或者难以辨别的文字信息亦或者很少出现的词汇等等，将以上标准作为查找依据，确定所述文本信息中发生的关键词。

然后，进入步骤S2042，基于所述关键词、所述标注定位所述客服语音信息，并基于所述定位结果确定所述文本信息中发生关键词的语音部分，在这样的实施例中，所述关键词存在于客服语音信息中的哪个时刻，所述标注存在于所述客服语音信息中的哪个部分，并以此为寻找依据确定所述文本信息中发生关键词的语音部分，进一步地，在将客服语音信息转换为文本信息时，优选地根据客服语音信息的各个时刻的语音信息转换为相对应的文本信息中的每个文字，进一步地，基于所述定位结果确定所述文本信息中发生关键词的文字信息，并对应于相应地客服语音信息的某一时段。

图4示出了根据本发明的第三实施例的，在一个优选实施中的一种语音质检金融安全控制方法的具体流程示意图。在本实施例中，与上述图2所示实施例相比较，省略了图2所示步骤S204，即在步骤S203之后若基于文本分析判断并不存在欺诈风险，则进一步地根据音量判断是否存在欺诈风险，该步骤S205的实施仍然参考图2所示实施例描述。

基于图4所示实施例，本领域技术人员理解，在本发明提供的技术方案中，只要基于交谈者的声音分析或其他因素分析，能够确认其存在欺诈风险即可，并不强求一定将所有判断步骤都执行一遍。

进一步地，结合上述图2至图4所示实施例，本领域技术人员理解，在本发明提供的技术方案中，优选地对被访问者的语音、语调、音量进行分析，次优地对于访问者的语音、语调、音量进行分析，再次还可能对于被访问者以及访问者的语音、语调、音量均进行分析。这样的处理方式，可以通过技术手段比较彻底地规避了外部欺诈以及内部外部合作欺诈的风险，从而最大限度地抵制金融诈骗风险。

更进一步地，本领域技术人员理解，在本发明的优选实施例中，系统会对被访问者的语调、音量进行记录，并建立一个临时语料库，然后将该临时语料库的内容作为比对基准，通过逐段分析的方式进行比较，从而确认被访问者是否存在语调、音量突然变化的情况，进而得出其是否存在欺诈风险的可能。更为具有创造性的是，通过在关键词部位的语音分析，使得智能机器系统可以清晰地判断在这些关键词部位该被访者的情绪是否发生突然的变化，从而增加欺诈判断的准确度。

相类似地，针对每一个电话访问者，也就是金融系统后台的客服人员，本发明提供的控制装置或者金融系统中的智能机器系统会学习这些客服人员的正常语音数据，然后将其在工作状态时的语调、音量、语速、音频等信息进行比较，从而可以判断其是否存在工作异常。

更进一步地，当针对一个特定关键词区域，例如“我申请贷款是用于XX”时，通过对电话访问者、被访者的综合对比，更加可以准确得出本次申请是否存在欺诈的技术判断结果，从而有效防止金融欺诈。

本领域技术人员理解，被访问者通常是一个金融项目的申请者、申请人，而电话访问者通常是与这个金融项目有关的金融系统的后台客服人员，在此不予赘述。

图5示出了本发明的具体实施方式的，一种语音质检金融安全控制系统的模块连接示意图，所述控制系统将结合本发明图1至图4中示出的优选实施例，实现基于客服语音信息进行防欺诈校验，具体的，包括转换模块1，所述转换模块1用于将客服语音信息转换为文本信息，对应步骤S101。所述控制系统还包括处理模块2，用于对所述文本信息进行质检处理，所述处理模块2对应步骤S102。进一步地，还包括判断模块3，用于判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险，所述判断模块3对应步骤S103，在此不予赘述，其中，所述处理模块2分别连接所述转换模块1以及所述判断模块3，结合步骤S101至步骤S103，通过将客服语音信息转换为文本信息，对所述文本信息进行质检处理，基于所述质检处理结果，判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。

进一步地，所述处理模块2包括比较模块21，所述比较模块21用于将所述文本信息与一关键词数据库进行比较，并基于所述比较结果获得所述质检处理结果，所述比较模块21对应于步骤S202，优选地将步骤S201中的关键词与一关键词数据库进行比较，所述关键词数据库即为涵盖绝大多数可能涉及诈骗的关键词字眼，将文本信息中的每个关键词与所述关键词数据库进行比对，从而获取到文本信息中含有关键词占关键词数据库的比例多少，得出质检处理结果。

进一步地，所述控制系统还包括第一分析模块4以及第二分析模块5，用于对所述客服语音信息进行语调分析以及音量分析，所述第一分析模块4对应步骤S204，所述第一分析模块5对应步骤S205，其中，所述判断模块3分别连接所述第一分析模块4以及所述第二分析模块5。

进一步地，还包括定位模块6，所述定位模块6用于确定所述文本信息中发生关键词的语音部分，所述定位模块对应步骤S2041至步骤S2042,在这样的实施例中，确定所述文本信息中发生的关键词，优选地将所述文本信息中的关键词进行定位，确定所述文本信息中具有多少关键词，所述关键词在哪个地方，然后基于所述关键词、所述标注定位所述客服语音信息，并基于所述定位结果确定所述文本信息中发生关键词的语音部分，在这样的实施例中，所述关键词存在于客服语音信息中的哪个时刻，所述标注存在于所述客服语音信息中的哪个部分，并以此为寻找依据确定所述文本信息中发生关键词的语音部分，进一步地，在将客服语音信息转换为文本信息时，优选地根据客服语音信息的各个时刻的语音信息转换为相对应的文本信息中的每个文字，进一步地，基于所述定位结果确定所述文本信息中发生关键词的文字信息，并对应于相应地客服语音信息的某一时段。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (13)

1.一种语音质检金融安全控制方法，用于在金融安全控制系统中基于客服语音信息进行防欺诈校验，其特征在于，包括如下步骤：

a.将客服语音信息转换为文本信息；

b.对所述文本信息进行质检处理；

c.至少基于所述质检处理结果，判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述步骤b包括如下步骤：

b1.将所述文本信息与一关键词数据库进行比较，并基于所述比较结果获得所述质检处理结果。

3.根据权利要求1或2所述的控制方法，其特征在于，在所述步骤c中，若基于所述质检处理结果判断所述金融支付行为不存在欺诈风险，则继续执行如下步骤:

d.对所述客服语音信息进行语调分析，并基于所述语调分析进一步判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。

4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，在所述步骤d中还包括如下步骤：对所述客服语音信息进行音量分析，并基于所述音量分析进一步判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险。

5.根据权利要求3或4所述的控制方法，其特征在于，在所述步骤d中，对于所述文本信息中发生关键词的语音部分进行所述语调分析和/或音量分析。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的控制方法，其特征在于，在所述步骤a中还包括如下步骤：

-对客服语音信息进行标注，其中，所述标注与所述文本信息对应。

7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，在所述步骤d中，通过如下步骤对所述文本信息中发生关键词的语音部分进行定位：

-确定所述文本信息中发生的关键词；

-基于所述关键词、所述标注定位所述客服语音信息，并基于所述定位结果确定所述文本信息中发生关键词的语音部分。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的控制方法，其特征在于，所述步骤a中的客服语音信息通过如下步骤中的任一个或任多个确定：

-从一客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息；

-基于一特定客服人员从该客服人员的客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息；以及

-基于具有某一特征的被访问对象信息从一客服语音信息数据集中随机选取一段客服语音信息。

9.根据权利要求8所述的控制方法，其特征在于，所述具有某一特征的被访问对象为如下对象中的任一个或任多个：

-来自同一个地域的金融支付行为发生频率超过第一阈值的，则所述地域中的所有被访问对象即为所述具有某一特征的被访问对象；

-来自同一个地域的金融支付行为发生量比例占全部金融支付行为数量超过第二阈值的，则所述地域中的所有被访问对象即为所述具有某一特征的被访问对象。

10.一种语音质检金融安全控制系统，基于客服语音信息进行防欺诈校验，其特征在于，包括：

转换模块(1)：用于将客服语音信息转换为文本信息；

处理模块(2)：用于对所述文本信息进行质检处理；

判断模块(3)：用于判断与所述客服语音信息对应的金融支付行为是否存在欺诈风险；

其中，所述处理模块(2)分别连接所述转换模块(1)以及所述判断模块(3)。

11.根据权利要求10所述的控制系统，其特征在于，所述处理模块(2)包括比较模块(21)，所述比较模块(21)用于将所述文本信息与一关键词数据库进行比较，并基于所述比较结果获得所述质检处理结果。

12.根据权利要求10所述的控制系统，其特征在于，还包括：

第一分析模块(4)：用于对所述客服语音信息进行语调分析；

第二分析模块(5)：用于对所述客服语音信息进行音量分析；

其中，所述判断模块(3)分别连接所述第一分析模块(4)以及所述第二分析模块(5)。

13.根据权利要求10至12中任一项所述的控制系统，其特征在于，还包括：

定位模块(6)：用于确定所述文本信息中发生关键词的语音部分。