CN111899085A - 一种身份交叉验证方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本说明书一个或多个实施例提供一种身份交叉验证方法及装置，将待测客户的身份信息、税务信息和工商信息输入身份信息验证模型，得到对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量，根据以上词向量的相似度，判断身份验证是否成功。本公开采用线上采集和线上验证的方式，通过Word2Vec模型算法将文本信息转换成向量信息，通过对比向量信息的一致性进行身份验证，准确、快速且高效。
Description
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及身份验证技术领域，尤其涉及一种身份交叉验证方法及装置。
背景技术
在金融信贷业务中，客户的身份验证作为业务审核流程的一个环节，具有重要地位。随着互联网以及大数据技术的发展，金融信贷业务逐渐由传统的线下模式向线上模式转变，相应的，金融信贷业务的业务审核流程也由线下审核逐渐向线上审核转变。
现有方案对于客户的身份核验，通常采用线下资料采集和线下验证的方式，需要客户携带相关材料到业务现场办理，身份验证流程时间长，人力成本高，客户体验差。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种身份交叉验证方法及装置，以解决现有的身份验证方案流程时间长，人力成本高，客户体验差的问题。
基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种身份交叉验证方法，包括：
获取待测客户的身份信息；
获取待测客户的税务信息和工商信息；
将身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，得到对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量；
确定第一词向量、第二词向量和第三词向量的相似度；
根据相似度，判断待测客户的身份验证是否成功。
可选的，获取待测客户的身份信息，包括：
接收待测客户输入的身份信息；
或，
从身份信息数据库中获取待测客户的身份信息。
可选的，身份信息、税务信息和工商信息，均包括：
自然人姓名、自然人身份证号码、企业名称和企业证件号码。
可选的，企业证件号码，包括以下至少一种：
企业统一社会信用代码、纳税识别号、工商注册号。
可选的，将身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，包括：
身份信息验证模型采用Word2Vec模型；
对于任一自然人姓名、自然人身份证号码、企业名称和企业证件号码，生成对应于身份信息的第一特征向量，对应于税务信息的第二特征向量，以及对应于工商信息的第三特征向量；
将第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量输入身份信息验证模型。
可选的，确定第一词向量、第二词向量和第三词向量的相似度，包括：
计算第一词向量、第二词向量和第三词向量两两之间的欧式距离，根据欧式距离判断词向量两两之间的相似度。
可选的，根据相似度，判断待测客户的身份验证是否成功，包括：
如果任一相似度为不相似，则判断待测客户的身份验证失败。
可选的，在判断待测客户的身份验证失败之后，还包括：
输出再次获取待测客户的身份信息的请求。
基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例提供了一种身份交叉验证装置，包括：
身份信息获取模块，用于获取待测客户的身份信息；
税务和工商信息获取模块，用于获取待测客户的税务信息和工商信息；
词向量生成模块，用于将身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，得到对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量；
相似度确定模块，用于确定第一词向量、第二词向量和第三词向量的相似度；
身份验证判断模块，用于根据相似度，判断待测客户的身份验证是否成功。
从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的身份交叉验证方法及装置，将待测客户的身份信息、税务信息和工商信息输入身份信息验证模型，得到对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量，根据以上词向量的相似度，判断身份验证是否成功。本公开采用线上采集和线上验证的方式，通过Word2Vec模型算法将文本信息转换成向量信息，通过对比向量信息的一致性进行身份验证，准确、快速且高效。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例提供的身份交叉验证方法的第一种流程示意图；
图2为本说明书一个或多个实施例提供的身份交叉验证方法的第二种流程示意图；
图3为本说明书一个或多个实施例提供的身份交叉验证装置的一种结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
为了达到上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种身份交叉验证方法及装置，该方法及装置可以应用于各种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，本公开对此不做具体限定。
图1为本说明书一个或多个实施例提供的身份交叉验证方法的第一种流程示意图，身份交叉验证方法，包括：
S101、获取待测客户的身份信息。
在一些实施方式中，待测客户的身份信息是客户实时输入的。
本公开可以提供客户输入身份信息的界面，例如登录窗口或者请求窗口，在客户登录时或者办理业务时发起获取身份信息的请求，客户可以通过这个窗口界面，以文本形式输入身份信息。接收客户实时输入的身份信息的方式，安全性及时效性较好，且尤其适合第一次登录的新客户或者较长时间未进行相关业务的原有客户。对于第一次登录的新客户，接收客户实时输入的身份信息是获取身份信息的重要方式。对于较长时间未进行相关业务的原有客户，身份信息可能已经变化，接收客户实时输入的身份信息更准确，且有助于更新维护身份信息。
在一些实施方式中，待测客户的身份信息是从身份信息数据库中获取的。
本公开可以设置有身份信息数据库，在接收到客户输入的身份信息时，将身份信息存入身份信息数据库，在客户再次登录或者办理相关业务时，调取身份信息数据库中存储的相应的身份信息。从身份信息数据库中获取身份信息的方式，方便快捷，且可以在后台自动进行，非异常状态不会打扰客户，客户的使用过程较为流畅。
S102、获取待测客户的税务信息和工商信息。
在一些实施方式中，税务信息和工商信息是通过实时查询得到的。在获取到待测客户的身份信息后，根据身份信息同时查询获取待测客户的税务信息和工商信息。工商信息可以是企业工商照面信息，税务信息可以是税务系统的纳税人基本信息。
在一些实施方式中，身份信息、税务信息和工商信息，均包括：
自然人姓名、自然人身份证号码、企业名称和企业证件号码。以上这些信息，能有效表征客户的身份。
其中，企业证件号码，包括以下至少一种：
企业统一社会信用代码、纳税识别号、工商注册号。
S103、将身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，得到对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量。
在一些实施方式中，身份信息验证模型采用Word2Vec模型。
对于Word2Vec模型来说，其原理是，输入一个特定的词的特征向量，会得到这个特定词对应的词向量。
在一些实施方式中，身份信息验证模型通过训练集训练得到。训练集可以是来自于身份信息数据库、税务信息数据库和工商信息数据库的信息数据集合。
那么，将身份信息、税务信息和工商信息中的一个词，比如企业名称，输入身份信息验证模型时，基于这个词所处的语言环境，生成一个词向量。因为一个客户对应的身份信息、税务信息和工商信息中的身份信息是相同的，那么，该身份信息在身份信息、税务信息和工商信息中所处的语言环境是相同的，所以生成的词向量是相同的。
所以，训练得到的身份信息验证模型，能够较好的反映分别来自于身份信息、税务信息和工商信息中的信息所处的语言环境是否相同，进而判断这些信息是否属于同一个客户。
对于任一自然人姓名、自然人身份证号码、企业名称和企业证件号码，生成对应于身份信息的第一特征向量，对应于税务信息的第二特征向量，以及对应于工商信息的第三特征向量。
在一些实施方式中，对于任一自然人姓名、自然人身份证号码、企业名称和企业证件号码，特征向量用one-hot编码向量表示。
将第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量输入身份信息验证模型。
身份信息验证模型输出对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量。
S104、确定第一词向量、第二词向量和第三词向量的相似度。
在一些实施方式中，包括：
相似度可以用空间内的两个向量的距离来度量，距离越大，表示两个向量越不相似。
计算第一词向量、第二词向量和第三词向量两两之间的欧式距离，根据欧式距离判断词向量两两之间的相似度，距离越大，表示两个向量越不相似。
S105、根据相似度，判断待测客户的身份验证是否成功。
在一些实施方式中，包括：
如果任一相似度为不相似，则判断待测客户的身份验证失败。
如果两个词向量不相似，表明这两个词向量不属于同一个用户，即身份信息、税务信息和工商信息中的信息内容不一致，身份验证失败。
本说明书一个或多个实施例提供的身份交叉验证方法，将待测客户的身份信息、税务信息和工商信息输入身份信息验证模型，得到对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量，根据以上词向量的相似度，判断身份验证是否成功。本公开采用线上采集和线上验证的方式，通过Word2Vec模型算法将文本信息转换成向量信息，通过对比向量信息的一致性进行身份验证，准确、快速且高效。
可以理解，该方法可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台、设备集群来执行。
图2为本说明书一个或多个实施例提供的身份交叉验证方法的第二种流程示意图，身份交叉验证方法，包括：
S201、获取待测客户的身份信息。
S202、获取待测客户的税务信息和工商信息。
S203、将身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，得到对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量。
S204、确定第一词向量、第二词向量和第三词向量的相似度。
S205、根据相似度，判断待测客户的身份验证是否成功。
S206、在判断待测客户的身份验证失败之后，输出再次获取待测客户的身份信息的请求。
在一些实施方式中，在判断待测客户的身份验证失败之后，本公开可以再次弹出请求客户输入身份信息的界面，再次获取身份信息进行验证。
另外，在一些实施方式中，在根据待测客户的身份信息获取待测客户的税务信息和工商信息失败时，表明身份信息有误，可以再次弹出请求客户输入身份信息的界面，再次获取身份信息进行验证。
上述实施例的方法具有与前述实施例的方法相同的有益效果，在此不再赘述。
需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
图3为本说明书一个或多个实施例提供的身份交叉验证装置的一种结构示意图，身份交叉验证装置，包括：
身份信息获取模块1，用于获取待测客户的身份信息。
一种实施方式中，身份信息获取模块1，也可以用于在判断待测客户的身份验证失败之后，输出再次获取待测客户的身份信息的请求。
税务和工商信息获取模块2，用于获取待测客户的税务信息和工商信息。
词向量生成模块3，用于将身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，得到对应于身份信息的第一词向量，对应于税务信息的第二词向量，以及对应于工商信息的第三词向量。
相似度确定模块4，用于确定第一词向量、第二词向量和第三词向量的相似度。
身份验证判断模块5，用于根据相似度，判断待测客户的身份验证是否成功。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本说明书一个或多个实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本说明书一个或多个实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种身份交叉验证方法，其特征在于，包括：
获取待测客户的身份信息；
获取所述待测客户的税务信息和工商信息；
将所述身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，得到对应于所述身份信息的第一词向量，对应于所述税务信息的第二词向量，以及对应于所述工商信息的第三词向量；
确定所述第一词向量、所述第二词向量和所述第三词向量的相似度；
根据所述相似度，判断所述待测客户的身份验证是否成功。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测客户的身份信息，包括：
接收待测客户输入的身份信息；
或，
从身份信息数据库中获取待测客户的身份信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身份信息、税务信息和工商信息，均包括：
自然人姓名、自然人身份证号码、企业名称和企业证件号码。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述企业证件号码，包括以下至少一种：
企业统一社会信用代码、纳税识别号、工商注册号。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，包括：
所述身份信息验证模型采用Word2Vec模型；
对于任一所述自然人姓名、自然人身份证号码、企业名称和企业证件号码，生成对应于所述身份信息的第一特征向量，对应于所述税务信息的第二特征向量，以及对应于所述工商信息的第三特征向量；
将所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量输入所述身份信息验证模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一词向量、所述第二词向量和所述第三词向量的相似度，包括：
计算所述第一词向量、所述第二词向量和所述第三词向量两两之间的欧式距离，根据所述欧式距离判断所述词向量两两之间的相似度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度，判断所述待测客户的身份验证是否成功，包括：
如果任一所述相似度为不相似，则判断所述待测客户的身份验证失败。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在判断所述待测客户的身份验证失败之后，还包括：
输出再次获取所述待测客户的身份信息的请求。
9.一种身份交叉验证装置，其特征在于，包括：
身份信息获取模块，用于获取待测客户的身份信息；
税务和工商信息获取模块，用于获取所述待测客户的税务信息和工商信息；
词向量生成模块，用于将所述身份信息、税务信息和工商信息输入预先训练的身份信息验证模型，得到对应于所述身份信息的第一词向量，对应于所述税务信息的第二词向量，以及对应于所述工商信息的第三词向量；
相似度确定模块，用于确定所述第一词向量、所述第二词向量和所述第三词向量的相似度；
身份验证判断模块，用于根据所述相似度，判断所述待测客户的身份验证是否成功。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任意一项所述的方法。
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