CN113052612B - 认证方式的推荐方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种认证方式的推荐方法、装置、电子设备以及存储介质。在认证方式的推荐方法中，接收到用户的业务交易请求时，判断业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证。若判断出业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取业务的业务数据以及获取处理业务交易请求的业务人员的工作数据。将业务数据和工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值。将每一种交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成业务的交易认证方式的集合。本方法针对每一项业务，生成业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值，并按照分值进行排序生成集合提供给业务人员参考。

Description

认证方式的推荐方法、装置、电子设备以及存储介质
技术领域
本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种认证方式的推荐方法、装置、电子设备以及存储介质。
背景技术
目前，用户在办理银行的某些业务时，通常需要通过某一种交易认证方式来对目前办理的业务进行交易授权与认证。由于业务的种类有很多种，每一项业务需要执行的安全标准也不尽相同，有些业务只需要简单的签字认证就可以，有一些业务则需要用户进行人脸识别等安全性更高的方式来进行交易认证。
而在现有技术中，对于每一项业务的认证方式的选择通常由工作人员来选择，这就比较依赖工作人员的工作经验，如果工作人员经验不足，选择了不适合当前业务属性的交易认证方式，那么就有可能导致业务办理出错、延长了业务办理时间等情况，不仅无法确保业务安全，同时降低业务办理的效率，影响用户对业务办理的满意度。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种认证方式的推荐方法、装置、电子设备以及存储介质，以解决现有技术中对于每一项业务的认证方式比较依赖工作人员的工作经验，不仅无法确保业务安全，同时业务办理的效率较低，影响用户满意度的问题。
为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
本申请第一方面公开了一种认证方式的推荐方法，包括：
接收到用户的业务交易请求时，判断所述业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证；
若判断出所述业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取所述业务的业务数据以及获取处理所述业务交易请求的业务人员的工作数据；其中，所述业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；所述工作数据包括所述业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量；
将所述业务数据和所述工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合所述业务的交易认证方式以及每一个所述交易认证方式对应的分值；其中，所述智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到；
将每一个所述交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成所述业务的交易认证方式的集合。
可选的，上述的方法，所述获取所述业务的业务数据以及获取处理所述业务交易请求的业务人员的工作数据之后，还包括：
对所述业务数据以及所述工作数据进行数据预处理。
可选的，上述的方法，所述智能认证推荐模型的构建过程，包括：
获取历史业务交易数据；其中，所述历史业务交易数据包括历史业务数据、历史工作数据和历史业务实际对应的附带分值的交易认证方式的历史数据；
将所述历史业务数据和所述历史工作数据输入到初始模型中进行运算，得到当前业务对应的附带分值的交易认证方式；
判断所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式是否一致；
若所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成所述智能认证推荐模型的构建；
若所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式不一致，则求出误差函数，并利用所述误差函数调整所述智能认证推荐模型的参数，直至输出的所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成所述智能认证推荐模型的构建。
可选的，上述的方法，所述接收到用户的业务交易请求时，判断所述业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证之后，还包括：
若判断出所述业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证，则生成所述业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证的提示信息。
本申请第二方面公开了一种认证方式的推荐装置，包括：
判断单元，用于接收到用户的业务交易请求时，判断所述业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证；
获取单元，用于若判断出所述业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取所述业务的业务数据以及获取处理所述业务交易请求的业务人员的工作数据；其中，所述业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；所述工作数据包括所述业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量；
运算单元，用于将所述业务数据和所述工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合所述业务的交易认证方式以及每一个所述交易认证方式对应的分值；其中，所述智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到；
排序单元，用于将每一个所述交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成所述业务的交易认证方式的集合。
可选的，上述的装置，还包括：
数据处理单元，用于对所述业务数据以及所述工作数据进行数据预处理。
可选的，上述的装置，所述运算单元，包括：
获取子单元，用于获取历史业务交易数据；其中，所述历史业务交易数据包括历史业务数据、历史工作数据和历史业务实际对应的附带分值的交易认证方式的历史数据；
运算子单元，用于将所述历史业务数据和所述历史工作数据输入到初始模型中进行运算，得到当前业务对应的附带分值的交易认证方式；
判断子单元，用于判断所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式是否一致；
构建子单元，用于若所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成所述智能认证推荐模型的构建；
调参子单元，用于若所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式不一致，则求出误差函数，并利用所述误差函数调整所述智能认证推荐模型的参数，直至输出的所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成所述智能认证推荐模型的构建。
可选的，上述的装置还包括：
信息生成单元，用于若判断出所述业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证，则生成所述业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证的提示信息。
本申请第三方面公开了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如本发明第一方面中任意一项所述的方法。
本申请第四方面公开了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面中任意一项所述的方法。
从上述技术方案可以看出，本申请提供的一种认证方式的推荐方法中，接收到用户的业务交易请求时，判断业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证。若判断出业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取业务的业务数据以及获取处理业务交易请求的业务人员的工作数据。其中，业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；工作数据包括业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量。将业务数据和工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值。其中，智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到。将每一种交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成业务的交易认证方式的集合。由此可知，利用本申请的方法，可以针对每一项业务，综合考虑业务的业务数据以及业务人员的业务熟练度，生成业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值，同时按照分值进行排序生成集合提供给业务人员参考，业务人员可以快速选择最合适当前业务的交易认证方式。解决了现有技术中对于每一项业务的认证方式比较依赖工作人员的工作经验，不仅无法确保业务安全，同时业务办理的效率较低，影响用户满意度的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种认证方式的推荐方法的流程图；
图2为本申请另一实施例公开的智能认证推荐模型的构建过程的一种实施方式的流程图；
图3为本申请另一实施例公开的一种认证方式的推荐装置的示意图；
图4为本申请另一实施例公开的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
并且，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
由背景技术可知，在现有技术中，对于每一项业务的认证方式的选择通常由工作人员来选择，这就比较依赖工作人员的工作经验，如果工作人员经验不足，选择了不适合当前业务属性的交易认证方式，那么就有可能导致业务办理出错、延长了业务办理时间等情况，不仅无法确保业务安全，同时降低业务办理的效率，影响用户对业务办理的满意度。
鉴于此，本申请提供一种认证方式的推荐方法、装置、电子设备以及存储介质，以解决现有技术中对于每一项业务的认证方式比较依赖工作人员的工作经验，不仅无法确保业务安全，同时业务办理的效率较低，影响用户满意度的问题。
本申请实施例提供了一种认证方式的推荐方法，可参见图1，该方法具体包括：
S101、接收到用户的业务交易请求时，判断业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证。
需要说明的是，在接收到用户提交的业务交易请求时，根据当前业务交易请求对应的业务的信息，判断当前需要办理的业务是否需要进行交易认证才能完成该业务的办理。
可选的，在本申请的另一实施例中，执行上述步骤S101之后，还可以包括：
若判断出业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证，则生成业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证的提示信息。
S102、若判断出业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取业务的业务数据以及获取处理业务交易请求的业务人员的工作数据；其中，业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；工作数据包括业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量。
需要说明是，如果判断出业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，那么就获取当前业务的业务数据，其中，业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型，具体地，可以进一步细分为业务的要素名称、各要素值、要素重要程度、业务交易量、业务历史出错次数、交易类型(如查询类、账务类等)。由这些业务数据可以知道当前需要办理的业务的重要性，业务的安全性要求以及业务的类型。同时获取处理当前业务交易请求的业务人员的工作数据，其中，业务人员的工作数据包括业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量。由业务人员的工作数据可以知道该业务人员的业务熟练度以及工作经验等信息。
可选的，在本申请的另一实施例中，执行上述步骤S102之后，还可以包括：
对业务数据以及工作数据进行数据预处理。
需要说明的是，获取业务的业务数据以及获取处理业务交易请求的业务人员的工作数据之后，为了能够更好将这些数据放入申请网络模型中进行运算，可以对这些数据进行数据预处理，将这些数据按照同一标准进行转换，提升智能认证推荐模型中数据运算时的收敛速度和效果。
S103、将业务数据和工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值；其中，智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到。
需要说明的是，在获取到业务交易请求对应的业务的业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型等业务数据以及处理当前业务交易请求的业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量等工作数据之后，将业务数据和工作数据输入到智能认证推荐模型中进行运算，就可以得到符合当前业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值。其中，智能认证推荐模型为预先根据历史业务交易数据构建得到的神经网络模型。该智能认证推荐模型不仅能运算出符合当务的交易认证方式，同时还会输出每一种交易认证方式的分值，该分值越高，说明其对应的交易认证方式越适合作为当前业务的交易认证方式。
具体的，在保证交易认证方符合当前的安全性的要求下，处理速率越快，则分值越高。其中，交易认证方式的处理速率会受到本身认证的方式影响，例如一般情况下用户直接点击确认按键会比对用户进行人脸识别进行认证的速率更快。同时交易认证方式的处理速率也会受到业务人员的业务熟练度影响，业务人员由于自身处理业务的工作经历，可能对于某些认证方式的处理流程更加熟练，这也会影响交易认证方式的处理速率，因此需要结合业务人员的工作数据对每一种交易认证方式进行打分。
可选的，在本申请的另一实施例中，步骤S103中神智能认证推荐模型的构建过程的一种实施方式，如图2所示，具体包括：
S201、获取历史业务交易数据；其中，历史业务交易数据包括历史业务数据、历史工作数据和历史业务实际对应的附带分值的交易认证方式的历史数据。
需要说明的是，首先历史业务交易数据；其中，历史业务交易数据包括历史业务数据、历史工作数据和历史业务实际对应的附带分值的交易认证方式的历史数据。将这些数据作为训练数据，输入到智能认证推荐模型中进行训练。
S202、将历史业务数据和历史工作数据输入到初始模型中进行运算，得到当前业务对应的附带分值的交易认证方式。
S203、判断当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式是否一致。
需要说明的是，在初始运算模型中运算得到当前业务对应的附带分值的交易认证方式之后，将运算得到的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式进行对比，从而判断初始运算模型中运算得到的当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式是否准确。
S204、若当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成智能认证推荐模型的构建。
S205、若当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式不一致，则求出误差函数，并利用误差函数调整智能认证推荐模型的参数，直至输出的当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成智能认证推荐模型的构建。
需要说明的是，如果当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式不一致，则求出智能认证推荐模型的误差函数，利用误差函数调整智能认证推荐模型的参数，并重新进行新一轮的运算，直至输出的当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成智能认证推荐模型的构建。
S104、将每一种交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成业务的交易认证方式的集合。
需要说明的是，在智能认证推荐模型中运算得到符合当前业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值，为了更好呈现给业务人员，因此需要每一种交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成业务的交易认证方式的集合。这样，当业务人员收到这个业务的交易认证方式的集合时，能够一眼看出哪些交易认证方式更适应用于当前业务的办理，加快业务人员的处理速率。
本申请实施例提供的一种认证方式的推荐方法中，接收到用户的业务交易请求时，判断业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证。若判断出业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取业务的业务数据以及获取处理业务交易请求的业务人员的工作数据。其中，业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；工作数据包括业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量。将业务数据和工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值。其中，智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到。将每一种交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成业务的交易认证方式的集合。由此可知，利用本申请的方法，可以针对每一项业务，综合考虑业务的业务数据以及业务人员的业务熟练度，生成业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值，同时按照分值进行排序生成集合提供给业务人员参考，业务人员可以快速选择最合适当前业务的交易认证方式。解决了现有技术中对于每一项业务的认证方式比较依赖工作人员的工作经验，不仅无法确保业务安全，同时业务办理的效率较低，影响用户满意度的问题。
本申请另一实施例还公开了一种认证方式的推荐装置，如图3所示，具体包括：
判断单元301，用于接收到用户的业务交易请求时，判断业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证。
获取单元302，用于若判断出业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取业务的业务数据以及获取处理业务交易请求的业务人员的工作数据；其中，业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；工作数据包括业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量。
运算单元303，用于将业务数据和工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值；其中，智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到。
排序单元304，用于将每一种交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成业务的交易认证方式的集合。
本实施例中，判断单元301、获取单元302、运算单元303、排序单元304的具体执行过程，可参见对应图1的方法实施例内容，此处不再赘述。
本申请实施例提供的一种认证方式的推荐装置中，接收到用户的业务交易请求时，判断单元301判断业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证。若判断出业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，获取单元302则获取业务的业务数据以及获取处理业务交易请求的业务人员的工作数据。其中，业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；工作数据包括业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量。运算单元303将业务数据和工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值。其中，智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到。排序单元304将每一种交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成业务的交易认证方式的集合。由此可知，利用本申请的方法，可以针对每一项业务，综合考虑业务的业务数据以及业务人员的业务熟练度，生成业务的交易认证方式以及每一种交易认证方式对应的分值，同时按照分值进行排序生成集合提供给业务人员参考，业务人员可以快速选择最合适当前业务的交易认证方式。解决了现有技术中对于每一项业务的认证方式比较依赖工作人员的工作经验，不仅无法确保业务安全，同时业务办理的效率较低，影响用户满意度的问题。
可选的，在本申请的另一实施例中，上述认证方式的推荐装置，还可以包括：
数据处理单元，用于对业务数据以及工作数据进行数据预处理。
本实施例中，数据处理单元的具体执行过程，可参见对应上述方法实施例内容，此处不再赘述。
可选的，在本申请的另一实施例中，运算单元303的一种实施方式，可以包括：
获取子单元，用于获取历史业务交易数据；其中，历史业务交易数据包括历史业务数据、历史工作数据和历史业务实际对应的附带分值的交易认证方式的历史数据。
运算子单元，用于将历史业务数据和历史工作数据输入到初始模型中进行运算，得到当前业务对应的附带分值的交易认证方式。
判断子单元，用于判断当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式是否一致。
构建子单元，用于若当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成智能认证推荐模型的构建。
调参子单元，用于若当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式不一致，则求出误差函数，并利用误差函数调整智能认证推荐模型的参数，直至输出的当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成智能认证推荐模型的构建。
本实施例中，获取子单元、运算子单元、判断子单元、构建子单元以及调参子单元的具体执行过程，可参见对应图2的方法实施例内容，此处不再赘述。
可选的，在本申请的另一实施例中，上述认证方式的推荐装置，还可以包括：
信息生成单元，用于若判断出业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证，则生成业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证的提示信息。
本实施例中，信息生成单元的具体执行过程，可参见对应上述方法实施例内容，此处不再赘述。
本申请另一实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，具体包括：
一个或多个处理器401。
存储装置402，其上存储有一个或多个程序。
当一个或多个程序被一个或多个处理器401执行时，使得一个或多个处理器401实现如上述实施例中任意一项方法。
本申请另一实施例还提供了计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任意一项方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种认证方式的推荐方法，其特征在于，包括：
接收到用户的业务交易请求时，判断所述业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证；
若判断出所述业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取所述业务的业务数据以及获取处理所述业务交易请求的业务人员的工作数据；其中，所述业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；所述工作数据包括所述业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量；
将所述业务数据和所述工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合所述业务的交易认证方式以及每一个所述交易认证方式对应的分值；其中，所述智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到，所述分值表征各个交易认证方式适合作为当前业务的交易认证方式的程度；
将每一个所述交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成所述业务的交易认证方式的集合。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述业务的业务数据以及获取处理所述业务交易请求的业务人员的工作数据之后，还包括：
对所述业务数据以及所述工作数据进行数据预处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能认证推荐模型的构建过程，包括：
获取历史业务交易数据；其中，所述历史业务交易数据包括历史业务数据、历史工作数据和历史业务实际对应的附带分值的交易认证方式的历史数据；
将所述历史业务数据和所述历史工作数据输入到初始模型中进行运算，得到当前业务对应的附带分值的交易认证方式；
判断所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式是否一致；
若所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成所述智能认证推荐模型的构建；
若所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式不一致，则求出误差函数，并利用所述误差函数调整所述智能认证推荐模型的参数，直至输出的所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成所述智能认证推荐模型的构建。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收到用户的业务交易请求时，判断所述业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证之后，还包括：
若判断出所述业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证，则生成所述业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证的提示信息。
5.一种认证方式的推荐装置，其特征在于，包括：
判断单元，用于接收到用户的业务交易请求时，判断所述业务交易请求对应的业务是否需要进行交易认证；
获取单元，用于若判断出所述业务交易请求对应的业务需要进行交易认证，则获取所述业务的业务数据以及获取处理所述业务交易请求的业务人员的工作数据；其中，所述业务数据包括业务名称、业务要素、业务重要程度以及业务类型；所述工作数据包括所述业务人员的总业务处理量以及当前业务处理量；
运算单元，用于将所述业务数据和所述工作数据输入到智能认证推荐模型中，得到符合所述业务的交易认证方式以及每一个所述交易认证方式对应的分值；其中，所述智能认证推荐模型预先根据历史业务交易数据构建得到，所述分值表征各个交易认证方式适合作为当前业务的交易认证方式的程度；
排序单元，用于将每一个所述交易认证方式按照各自对应的分值大小进行排序，生成所述业务的交易认证方式的集合。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
数据处理单元，用于对所述业务数据以及所述工作数据进行数据预处理。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述运算单元，包括：
获取子单元，用于获取历史业务交易数据；其中，所述历史业务交易数据包括历史业务数据、历史工作数据和历史业务实际对应的附带分值的交易认证方式的历史数据；
运算子单元，用于将所述历史业务数据和所述历史工作数据输入到初始模型中进行运算，得到当前业务对应的附带分值的交易认证方式；
判断子单元，用于判断所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式是否一致；
构建子单元，用于若所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成所述智能认证推荐模型的构建；
调参子单元，用于若所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式不一致，则求出误差函数，并利用所述误差函数调整所述智能认证推荐模型的参数，直至输出的所述当前业务对应的附带分值的交易认证方式与当前业务实际对应的附带分值的交易认证方式一致，则完成所述智能认证推荐模型的构建。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
信息生成单元，用于若判断出所述业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证，则生成所述业务交易请求对应的业务不需要进行交易认证的提示信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法。
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