CN109858917A - 一种基于人工智能的反欺诈系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
为了解决传统的银行信用卡电话核卡过程中的反欺诈的问题，本发明提出一种基于人工智能的反欺诈系统其包括：银行终端设备、用户终端设备、通信模块、自动应答系统、对话系统和数据库；其中，银行终端设备和用户终端设备通过通信模块建立通话；银行终端设备和自动应答系统通过通信模块连接；对话系统与用户终端设备通过通信模块连接；自动应答系统与对话系统建立连接；数据库中包含用户基本信息、用户标签、用户声纹库、号码黑名单、声纹库黑名单、对话数据库信息；自动应答系统中包括第一确认模块、至第四确认模块，对话系统中包含语音识别模块、对话系统模块和语音合成模块，对话系统中的语音识别模块与自动应答系统中的第四确认模块连接。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，较为具体的，涉及到一种基于人工智能的反欺诈系统及其方法，所述的基于人工智能的反欺诈系统为基于语音识别、声纹识别、语义理解、语音合成等技术的自动电话信息核验的反欺诈系统。
背景技术
目前银行信用卡业务欺诈频发，尤其是诈骗分子通过虚假身份证办理信用卡实施诈骗，使得银行很难防范。一般银行传统的信用卡核卡流程为由人工坐席通过电话向用户去电，根据用户预留信息核查用户信息真伪。由于之前技术有限，无法对来电内容进行分析处理，仅能对用户姓名、身份证号码、家庭住址等简单信息进行核验，通过人工无法识别出其中的诈骗分子。
发明内容
有鉴于此，为了解决传统的银行信用卡电话核卡过程中的反欺诈的问题，本发明提出一种基于人工智能的反欺诈系统，所述的基于人工智能的反欺诈系统能够做到对用户电话对话内容进行分析，不但可以自动有效的核实用户身份，同时又能够识别欺诈分子；同时，本发明还公开了所述的基于人工智能的反欺诈系统的运行方法。
本发明提出一种基于人工智能的反欺诈系统，其包括：银行终端设备、用户终端设备、通信模块、自动应答系统、对话系统和数据库；
其中，银行终端设备和用户终端设备通过通信模块建立通话；
银行终端设备和自动应答系统通过通信模块连接；
对话系统与用户终端设备通过通信模块连接；
自动应答系统与对话系统建立连接；
数据库中包含用户基本信息、用户标签、用户声纹库、号码黑名单、声纹库黑名单、对话数据库信息；
自动应答系统中包括第一确认模块，其可以将用户号码和号码黑名单进行比对，确认用户号码是否属于号码黑名单，若用户号码属于号码黑名单，则第一确认模块给出诈骗风险警示，若用户号码不属于号码黑名单，第一确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
自动应答系统中还包括第二确认模块，其可以将本次通话过程中用户的声纹与数据库中用户声纹库中的声纹进行比对，确认本次通话的用户的声纹是否与以前存储在用户声纹库中的声音一致，若本次通话的用户的声纹与以前存储在用户声纹库中的声音一致，则判定为本次通话确定为本人，第二确认模块暂且不给出诈骗风险警示，若本次通话的用户的声纹与以前存储在用户声纹库中的声音不一致，则判定为本次通话不是本人，同时第二确认模块给出诈骗风险警示；
自动应答系统中还包括第三确认模块，其可以将本次通话过程中用户的声纹与数据库中声纹库黑名单中的声纹逐一比对，确认本次通话的用户的声纹是否属于现有的声纹库黑名单，若本次通话过程中用户的声纹属于声纹库黑名单，则第三确认模块给出诈骗风险警示，若本次通话过程中用户的声纹不属于声纹库黑名单，则第三确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
自动应答系统中还包括第四确认模块，其可以将本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的用户基本信息、用户标签和对话数据库中的应答文本等信息进行比对，确认本次通话过程中用户应答信息的真实性，若本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的以上信息不一致，则第四确认模块给出诈骗风险警示，若本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的以上信息完全一致，则第四确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
自动应答系统中的第一确认模块的优先级高于第二确认模块，第二确认模块的优先级高于第三确认模块，第三确认模块的优先级高于第四确认模块，且第一确认模块、第二确认模块、第三确认模块和第四确认模块，按照优先级高的在前启动，优先级低的在后启动的顺序依次进行工作；
对话系统中包含语音识别模块、对话系统模块和语音合成模块，语音识别模块与对话系统模块相连，对话系统模块与语音合成模块相连，所述的语音识别模块用于将语音转成文本；所述的对话系统模块用于将文本进行语义处理和分析，并对其做出响应，从对话数据库中抽取出与之相对应的应答文本；所述的语音合成模块用于将应答文本转换为语音；
对话系统中的语音识别模块与自动应答系统中的第四确认模块连接。
同时，本发明还提出上述基于人工智能的反欺诈系统的运行方法，其包括如下步骤：
S1，银行终端设备基于通信模块对用户终端设备发起电话呼叫，同时启动存储在服务器中的自动应答系统，由银行终端设备通过自动应答系统和用户建立起通话；
S2，在自动应答系统与用户终端设备建立起通话后，自动应答系统的第一确认模块将用户号码和号码黑名单进行比对，确认用户号码是否属于号码黑名单，若用户号码属于号码黑名单，则第一确认模块给出诈骗风险警示，若用户号码不属于号码黑名单，第一确认模块暂且不给出诈骗风险警示，并启动第二确认模块；
S3，第二确认模块从数据库中调出对应的用户声纹库，并将本次通话过程中用户的声纹与用户声纹库中的声纹进行比对，确认本次通话的用户的声纹是否与以前存储在用户声纹库中的声音一致，若本次通话的用户的声纹与以前存储在用户声纹库中的声音一致，则判定为本次通话确定为本人，第二确认模块暂且不给出诈骗风险警示，若本次通话的用户的声纹与以前存储在用户声纹库中的声音不一致，则判定为本次通话不是本人，同时第二确认模块给出诈骗风险警示；
S4，第二确认模块判定结束后，启动第三确认模块，第三确认模块将本次通话过程中用户的声纹与数据库中声纹库黑名单中的声纹逐一比对，确认本次通话的用户的声纹是否属于现有的声纹库黑名单，若本次通话过程中用户的声纹属于声纹库黑名单，则第三确认模块给出诈骗风险警示，若本次通话过程中用户的声纹不属于声纹库黑名单，则第三确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
S5，当第三确认模块触发不给出诈骗风险警示后，对话系统的语音识别模块来将用户通话语音转换成文本，并将文本数据同时传输给自动应答系统的第四确认模块和对话系统的对话系统模块；
S6，自动应答系统中的第四确认模块开始工作，其将本次通话过程中用户的文本数据形成用户标签，并从文本中抽出，存储在数据库中，并与数据库中的用户基本信息、用户标签和对话数据库中的应答文本等信息进行比对，确认本次通话过程中用户应答信息的真实性，若本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的以上信息不一致，则第四确认模块给出诈骗风险警示，若本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的以上信息完全一致，则第四确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
S7，对话系统的对话系统模块基于步骤S5中语音识别模块转换的文本进行语义处理和分析，并对其做出响应，从对话数据库中抽取出与之相对应的应答文本，并将该应答文本传输给语音合成模块；
S8，应答文本经过对话系统的语音合成模块转换成语音后，通过通信模块发送给用户终端设备进行解析和播报；
所述的基于人工智能的反欺诈系统，不断重复步骤S4～步骤S8，直至本次通话结束。
进一步的，所述的终端设备包括手机、固话或者网络电话中的至少一种。
进一步的，所述的通信模块采用GSM、CDMA、LTE、WIFI等通讯协议中的至少一种通信协议。
进一步的，所述的用户基本信息包括用户姓名、用户身份证号码、用户手机号、用户性别、用户联系地址、用户工作单位、用户收入情况、用户亲属情况。
进一步的，步骤S3中，第二确认模块从数据库中调出对应的用户声纹库可以基于手机号码、用户名字、身份证号码等信息来确定。
进一步的，用户声纹库或者声纹库黑名单中的声纹库指用于存储所有用户声纹信息的数据库，该数据库中包括但不限于保存有用户录音文件、解析后的文本文件、声纹特征文件。
进一步的，号码黑名单为银行历年评估存在诈骗风险或有诈骗历史的用户号码，银行将该号码放入到号码黑名单中，用以防范诈骗风险。
附图说明
图1为本发明的基于人工智能的反欺诈系统的示意图。
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
具体实施案例1：
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种基于人工智能的反欺诈系统，其包括：银行终端设备、用户终端设备、通信模块、自动应答系统、对话系统和数据库；
其中，银行终端设备和用户终端设备通过通信模块建立通话；
银行终端设备和自动应答系统通过通信模块连接；
对话系统与用户终端设备通过通信模块连接；
自动应答系统与对话系统建立连接；
数据库中包含用户基本信息、用户标签、用户声纹库、号码黑名单、声纹库黑名单、对话数据库信息；
自动应答系统中包括第一确认模块，其可以将用户号码和号码黑名单进行比对，确认用户号码是否属于号码黑名单，若用户号码属于号码黑名单，则第一确认模块给出诈骗风险警示，若用户号码不属于号码黑名单，第一确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
自动应答系统中还包括第二确认模块，其可以将本次通话过程中用户的声纹与数据库中用户声纹库中的声纹进行比对，确认本次通话的用户的声纹是否与以前存储在用户声纹库中的声音一致，若本次通话的用户的声纹与以前存储在用户声纹库中的声音一致，则判定为本次通话确定为本人，第二确认模块暂且不给出诈骗风险警示，若本次通话的用户的声纹与以前存储在用户声纹库中的声音不一致，则判定为本次通话不是本人，同时第二确认模块给出诈骗风险警示；
自动应答系统中还包括第三确认模块，其可以将本次通话过程中用户的声纹与数据库中声纹库黑名单中的声纹逐一比对，确认本次通话的用户的声纹是否属于现有的声纹库黑名单，若本次通话过程中用户的声纹属于声纹库黑名单，则第三确认模块给出诈骗风险警示，若本次通话过程中用户的声纹不属于声纹库黑名单，则第三确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
自动应答系统中还包括第四确认模块，其可以将本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的用户基本信息、用户标签和对话数据库中的应答文本等信息进行比对，确认本次通话过程中用户应答信息的真实性，若本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的以上信息不一致，则第四确认模块给出诈骗风险警示，若本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的以上信息完全一致，则第四确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
自动应答系统中的第一确认模块的优先级高于第二确认模块，第二确认模块的优先级高于第三确认模块，第三确认模块的优先级高于第四确认模块，且第一确认模块、第二确认模块、第三确认模块和第四确认模块，按照优先级高的在前启动，优先级低的在后启动的顺序依次进行工作；
对话系统中包含语音识别模块、对话系统模块和语音合成模块，语音识别模块与对话系统模块相连，对话系统模块与语音合成模块相连，所述的语音识别模块用于将语音转成文本；所述的对话系统模块用于将文本进行语义处理和分析，并对其做出响应，从对话数据库中抽取出与之相对应的应答文本；所述的语音合成模块用于将应答文本转换为语音；
对话系统中的语音识别模块与自动应答系统中的第四确认模块连接。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的反欺诈系统，其特征在于：所述的终端设备包括手机、固话或者网络电话中的至少一种。
3.如权利要求1所述的基于人工智能的反欺诈系统，其特征在于：所述的通信模块采用GSM、CDMA、LTE、WIFI等通讯协议中的至少一种通信协议。
4.如权利要求1所述的基于人工智能的反欺诈系统，其特征在于：所述的用户基本信息包括用户姓名、用户身份证号码、用户手机号、用户性别、用户联系地址、用户工作单位、用户收入情况、用户亲属情况。
5.如权利要求1所述的基于人工智能的反欺诈系统，其特征在于：用户声纹库或者声纹库黑名单中的声纹库指用于存储所有用户声纹信息的数据库，该数据库中包括但不限于保存有用户录音文件、解析后的文本文件、声纹特征文件。
6.如权利要求1所述的基于人工智能的反欺诈系统，其特征在于：号码黑名单为银行历年评估存在诈骗风险或有诈骗历史的用户号码。
7.如权利要求1所述的基于人工智能的反欺诈系统的运行方法，其包括如下步骤：
S1，银行终端设备基于通信模块对用户终端设备发起电话呼叫，同时启动存储在服务器中的自动应答系统，由银行终端设备通过自动应答系统和用户建立起通话；
S2，在自动应答系统与用户终端设备建立起通话后，自动应答系统的第一确认模块将用户号码和号码黑名单进行比对，确认用户号码是否属于号码黑名单，若用户号码属于号码黑名单，则第一确认模块给出诈骗风险警示，若用户号码不属于号码黑名单，第一确认模块暂且不给出诈骗风险警示，并启动第二确认模块；
S3，第二确认模块从数据库中调出对应的用户声纹库，并将本次通话过程中用户的声纹与用户声纹库中的声纹进行比对，确认本次通话的用户的声纹是否与以前存储在用户声纹库中的声音一致，若本次通话的用户的声纹与以前存储在用户声纹库中的声音一致，则判定为本次通话确定为本人，第二确认模块暂且不给出诈骗风险警示，若本次通话的用户的声纹与以前存储在用户声纹库中的声音不一致，则判定为本次通话不是本人，同时第二确认模块给出诈骗风险警示；
S4，第二确认模块判定结束后，启动第三确认模块，第三确认模块将本次通话过程中用户的声纹与数据库中声纹库黑名单中的声纹逐一比对，确认本次通话的用户的声纹是否属于现有的声纹库黑名单，若本次通话过程中用户的声纹属于声纹库黑名单，则第三确认模块给出诈骗风险警示，若本次通话过程中用户的声纹不属于声纹库黑名单，则第三确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
S5，当第三确认模块触发不给出诈骗风险警示后，对话系统的语音识别模块来将用户通话语音转换成文本，并将文本数据同时传输给自动应答系统的第四确认模块和对话系统的对话系统模块；
S6，自动应答系统中的第四确认模块开始工作，其将本次通话过程中用户的文本数据形成用户标签，并从文本中抽出，存储在数据库中，并与数据库中的用户基本信息、用户标签和对话数据库中的应答文本等信息进行比对，确认本次通话过程中用户应答信息的真实性，若本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的以上信息不一致，则第四确认模块给出诈骗风险警示，若本次通话过程中用户的文本数据与数据库中的以上信息完全一致，则第四确认模块暂且不给出诈骗风险警示；
S7，对话系统的对话系统模块基于步骤S5中语音识别模块转换的文本进行语义处理和分析，并对其做出响应，从对话数据库中抽取出与之相对应的应答文本，并将该应答文本传输给语音合成模块；
S8，应答文本经过对话系统的语音合成模块转换成语音后，通过通信模块发送给用户终端设备进行解析和播报；
所述的基于人工智能的反欺诈系统，不断重复步骤S4～步骤S8，直至本次通话结束。
8.如权利要求7所述的基于人工智能的反欺诈系统的运行方法，其特征在于：步骤S3中，第二确认模块从数据库中调出对应的用户声纹库可以基于手机号码、用户名字、身份证号码等信息来确定。
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