CN114022154A - 银行智能柜台交易风险控制方法及装置 - Google Patents

银行智能柜台交易风险控制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种银行智能柜台交易风险控制方法及装置，涉及网络安全技术领域，其中该方法包括：在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。本发明可以有效控制客户在银行智能柜台进行交易时交易风险。

Description

银行智能柜台交易风险控制方法及装置
技术领域
本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种银行智能柜台交易风险控制方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
随着智能柜台的发展和无人网点的进一步推进，银行无人智能化成为银行未来的发展趋势。作为服务行业，客户的交易安全是智能产品发展优化的重要基石，目前对于客户在智能柜台上的交易，均是通过2D人脸识别对客户身份识别，进而达到控制交易风险的目的，传统的2D人脸识别技术相对简单，但是对于风险较高的交易，并不能达到有效的交易风险控制。
发明内容
本发明实施例提供一种银行智能柜台交易风险控制方法，用以有效控制客户在银行智能柜台进行交易时交易风险，该方法包括：
在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；
根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；
根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；
根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；
根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，所述交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。
本发明实施例还提供一种银行智能柜台交易风险控制装置，用以有效控制客户在银行智能柜台进行交易时交易风险，该装置包括：
交易信息获取模块，用于在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；
交易风险数据确定模块，用于根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；
客户风险数据确定模块，用于根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；
交易风险等级确定模块，用于根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；
交易风险控制方式确定模块，用于根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，所述交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。
本发明实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行智能柜台交易风险控制方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行智能柜台交易风险控制方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行智能柜台交易风险控制方法。
本发明实施例中，在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。与现有技术中全部使用2D人脸识别的交易风险控制方式相比，本发明实施例根据本次交易的交易风险数据和客户对应的客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级，从而可以根据本次交易的交易风险等级，来确定是使用2D人脸识别的交易风险控制方式或3D人脸识别的交易风险控制方式，从而可以对高风险交易做出进一步防控，实现有效的交易风险控制。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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。在附图中：
图1为本发明实施例中提供的一种银行智能柜台交易风险控制方法的流程图；
图2为本发明实施例中提供的又一种银行智能柜台交易风险控制方法的流程图；
图3为本发明实施例中提供的又一种银行智能柜台交易风险控制方法的流程图；
图4为本发明实施例中提供的又一种银行智能柜台交易风险控制方法的流程图；
图5为本发明实施例中提供的一种银行智能柜台交易风险控制装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
目前对于用户在智能柜台上的交易全是通过2D人脸识别技术进行检测，以实现交易风险控制，但是对于一些风险较高的交易，2D人脸识别技术并不能达到有效的交易风险控制。经研究发现，3D人脸识别技术更加安全，但是数据点和算法也更加复杂，如果都使用3D人脸识别进行交易风险控制，其交易风险控制的成本也较高。
本发明实施例提供的一种银行智能柜台交易风险控制方法及装置，可以对交易风险进行划分，根据不同的交易风险等级选择交易风险控制方式，从而达到在有效控制交易风险的同时，节省交易风险控制成本。
如图1所示，为本发明实施例提供的一种银行智能柜台交易风险控制方法的流程图，该方法包括以下步骤：
步骤101，在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；
步骤102，根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；
步骤103，根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；
步骤104，根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；
步骤105，根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，所述交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。
本发明实施例中，在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。与现有技术中全部使用2D人脸识别的交易风险控制方式相比，本发明实施例根据本次交易的交易风险数据和客户对应的客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级，从而可以根据本次交易的交易风险等级，来确定是使用2D人脸识别的交易风险控制方式或3D人脸识别的交易风险控制方式，从而可以对高风险交易做出进一步防控，实现有效的交易风险控制。
在上述步骤101中，在客户通过银行智能柜台进行交易时，可以获取当前交易信息，当前交易信息可以包括交易流程信息、交易金额、交易方式和交易类型等信息。
在上述步骤102中，根据获取的当前交易信息以及本次交易的交易场景，可以确定本次交易的交易风险数据。
本发明实施例中，不同的交易场景，所对应的交易风险数据并不相同，因此，如图2所示，上述步骤102，具体可以包括：
步骤201，根据本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险项，所述交易风险项包括交易流程所需客户信息、交易金额、交易方式和交易类型中的至少一项；
步骤202，从当前交易信息中获取本次交易的交易风险项所对应的交易风险数据。
具体实施时，交易流程中涉及到需要提供客户身份证件等客户隐私信息，可以认为其交易风险较大；交易金额大的交易风险也较大；不同的交易类型对应的交易风险也不同；不同的交易方式对应的交易风险也不同。因此，可以针对不同的交易场景，设置不同的交易风险项，进而获取交易风险项对应的交易风险数据。
例如，在大额交易场景中，需要提供客户身份证件等客户隐私信息，交易金额也较大，可以将交易流程所需客户信息和交易金额确定为交易风险项；相反，在小额交易场景中，交易金额较小(例如，小于100元)，可能不需要提供客户身份证件等客户隐私信息，因此，交易风险项可以不包括交易流程所需客户信息。
这样，根据不同的交易场景的交易风险项，可以确定不同的交易风险数据，其得到的交易风险数据也更加准确。
需要说明的是，本发明实施例中，也可以考虑参考客户在历史交易过程中类似的交易所对应的交易风险数据，来确定本次交易的交易风险数据。
在上述步骤103中，可以根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的客户风险数据。
具体实施时，可以根据客户的历史交易数据，确定该客户是否存在异常交易行为，结合已有的客户风险评定数据(即历史客户风险数据)，确定本次交易的客户风险数据。
例如，根据客户的历史交易数据，发现客户的存在异常交易行为(例如，支付密码错误、交易金额不足等)，则该客户的客户风险较高；或者，可以采用客户风险积分，在客户出现一次异常交易，则客户风险积分增加，积分越多，客户风险越大等等。
又例如，可以通过主动建立客户风险评定问卷，根据客户的答卷情况确定客户的客户风险数据等等。
在上述步骤104中，可以根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级。
具体的，如图3所示，上述步骤104，具体可以包括；
步骤301，根据本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据和客户风险数据分别对应的权重；
步骤302，根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据分别对应的权重，对本次交易的交易风险数据和客户风险数据进行加权计算，根据加权计算结果确定本次交易的交易风险等级。
具体实施时，可以根据本次的交易场景，结合本次交易的特点，对本次交易的交易风险数据和客户风险数据设置对应的权重，例如，本次交易场景为小额交易，且客户之前存在异常交易行为，则客户风险数据的权重可以高于交易风险数据的权重。
其中，交易风险数据的权重还可以为多个交易风险项的交易风险数据的权重之和；客户风险数据的权重可以为不同的异常行为数据对应的权重之和。
具体实施时，对本次交易的交易风险数据和客户风险数据进行加权计算，根据加权计算结果确定本次交易的交易风险等级。例如，加权计算结果超过预设的阈值，则认为本次交易的交易风险等级为高风险，加权计算结果低于预设的阈值，则认为本次交易的交易风险等级为低风险。
这样，针对不同的交易风险等级，可以进行更有效的交易风险控制。
在上述步骤105中，根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式。
具体实施时，可以根据本次交易的交易风险等级、以及交易风险等级与交易风险控制方式的预设对应关系，确定本次交易的交易风险控制方式。
具体的，如图4所示，可以包括：
步骤401，在本次交易的交易风险等级对应于3D人脸识别方式时，确定本次交易的交易风险控制方式为采用3D人脸识别方式进行交易风险控制；
步骤402，在本次交易的交易风险等级对应于2D人脸识别方式时，确定本次交易的交易风险控制方式为采用2D人脸识别方式进行交易风险控制。
具体实施时，可以将高风险的交易风险等级的交易风险控制方式设置为3D人脸识别方式；可以将低风险的交易风险等级的交易风险控制方式设置为2D人脸识别方式。
这样，可以通过对交易风险的划分，选择不同的交易风险控制方式，在达到有效交易风险控制的同时，节约交易风险控制成本。
需要说明的是，本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
本发明实施例中还提供了一种银行智能柜台交易风险控制装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与银行智能柜台交易风险控制方法相似，因此该装置的实施可以参见银行智能柜台交易风险控制方法的实施，重复之处不再赘述。
如图5所示，为本发明实施例提供的一种银行智能柜台交易风险控制装置的示意图，所述装置包括：
交易信息获取模块501，用于在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；
交易风险数据确定模块502，用于根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；
客户风险数据确定模块503，用于根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；
交易风险等级确定模块504，用于根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；
交易风险控制方式确定模块505，用于根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，所述交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。
本发明实施例中，交易风险数据确定模块502，具体用于：
根据本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险项，所述交易风险项包括交易流程所需客户信息、交易金额、交易方式和交易类型中的至少一项；
从当前交易信息中获取本次交易的交易风险项所对应的交易风险数据。
本发明实施例中，交易风险等级确定模块504，具体用于：
根据本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据和客户风险数据分别对应的权重；
根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据分别对应的权重，对本次交易的交易风险数据和客户风险数据进行加权计算，根据加权计算结果确定本次交易的交易风险等级。
本发明实施例中，交易风险控制方式确定模块505，具体用于：
根据本次交易的交易风险等级、以及交易风险等级与交易风险控制方式的预设对应关系，确定本次交易的交易风险控制方式。
本发明实施例中，交易风险控制方式确定模块505，具体还用于：
在本次交易的交易风险等级对应于3D人脸识别方式时，确定本次交易的交易风险控制方式为采用3D人脸识别方式进行交易风险控制；
在本次交易的交易风险等级对应于2D人脸识别方式时，确定本次交易的交易风险控制方式为采用2D人脸识别方式进行交易风险控制。
本发明实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行智能柜台交易风险控制方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行智能柜台交易风险控制方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行智能柜台交易风险控制方法。
本发明实施例中，在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。与现有技术中全部使用2D人脸识别的交易风险控制方式相比，本发明实施例根据本次交易的交易风险数据和客户对应的客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级，从而可以根据本次交易的交易风险等级，来确定是使用2D人脸识别的交易风险控制方式或3D人脸识别的交易风险控制方式，从而可以对高风险交易做出进一步防控，实现有效的交易风险控制。
本发明实施例提供的一种银行智能柜台交易风险控制方法及装置，可以对交易风险进行划分，根据不同的交易风险选择交易风险控制方式，从而达到在有效控制交易风险的同时，节省交易风险控制成本。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种银行智能柜台交易风险控制方法，其特征在于，包括：
在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；
根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；
根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；
根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；
根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，所述交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据，包括：
根据本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险项，所述交易风险项包括交易流程所需客户信息、交易金额、交易方式和交易类型中的至少一项；
从当前交易信息中获取本次交易的交易风险项所对应的交易风险数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级，包括：
根据本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据和客户风险数据分别对应的权重；
根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据分别对应的权重，对本次交易的交易风险数据和客户风险数据进行加权计算，根据加权计算结果确定本次交易的交易风险等级。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，包括：
根据本次交易的交易风险等级、以及交易风险等级与交易风险控制方式的预设对应关系，确定本次交易的交易风险控制方式。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据本次交易的交易风险等级、以及交易风险等级与交易风险控制方式的预设对应关系，确定本次交易的交易风险控制方式，包括：
在本次交易的交易风险等级对应于3D人脸识别方式时，确定本次交易的交易风险控制方式为采用3D人脸识别方式进行交易风险控制；
在本次交易的交易风险等级对应于2D人脸识别方式时，确定本次交易的交易风险控制方式为采用2D人脸识别方式进行交易风险控制。
6.一种银行智能柜台交易风险控制装置，其特征在于，包括：
交易信息获取模块，用于在客户通过银行智能柜台进行交易时，获取当前交易信息；
交易风险数据确定模块，用于根据当前交易信息以及本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据；
客户风险数据确定模块，用于根据客户的历史交易数据和历史客户风险数据，确定本次交易的的客户风险数据；
交易风险等级确定模块，用于根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据，确定本次交易的交易风险等级；
交易风险控制方式确定模块，用于根据本次交易的交易风险等级，确定本次交易的交易风险控制方式，所述交易风险控制方式包括2D人脸识别方式或3D人脸识别方式。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，交易风险数据确定模块，具体用于：
根据本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险项，所述交易风险项包括交易流程所需客户信息、交易金额、交易方式和交易类型中的至少一项；
从当前交易信息中获取本次交易的交易风险项所对应的交易风险数据。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，交易风险等级确定模块，具体用于：
根据本次交易的交易场景，确定本次交易的交易风险数据和客户风险数据分别对应的权重；
根据本次交易的交易风险数据和客户风险数据分别对应的权重，对本次交易的交易风险数据和客户风险数据进行加权计算，根据加权计算结果确定本次交易的交易风险等级。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，交易风险控制方式确定模块，具体用于：
根据本次交易的交易风险等级、以及交易风险等级与交易风险控制方式的预设对应关系，确定本次交易的交易风险控制方式。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，交易风险控制方式确定模块，具体还用于：
在本次交易的交易风险等级对应于3D人脸识别方式时，确定本次交易的交易风险控制方式为采用3D人脸识别方式进行交易风险控制；
在本次交易的交易风险等级对应于2D人脸识别方式时，确定本次交易的交易风险控制方式为采用2D人脸识别方式进行交易风险控制。
11.一种计算机设备，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计算机程序时实现权利要求1至5任一所述方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一所述方法。
13.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一所述方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114971040A (zh) * 2022-06-01 2022-08-30 中国银行股份有限公司 无人银行网点风险控制方法及装置

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