CN114821707A - 一种业务处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了业务处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及人工智能领域，该方法包括：接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证；响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。通过采用人像识别，可解决冒名盗刷的技术问题，并且通过区块链技术，全面获取用户的信用信息，能够最大限度降低信贷风险。

Description

一种业务处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种业务处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

授信额度是指商业银行为用户核定的短期授信业务的存量管理指标，一般可分为单笔贷款授信额度、借款企业额度和集团借款企业额度。只要授信额度的余额不超过对应的业务品种指标，无论累计发放金额和发放次数为多少，商业银行业务部门均可快速向用户提供短期授信，即企业可便捷地循环使用银行的短期授信资金，从而满足用户对金融服务快捷性和便利性的要求。

在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下要解决的技术性的问题：

用户在多平台借款，并没有全部纳入征信系统，且存在非本人用户进行冒名盗刷授信额度的风险。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种业务处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够解决现有的用户在多平台借款，并没有全部纳入征信系统，且存在非本人用户进行冒名盗刷授信额度的风险的技术性的问题。

为实现上述目的，根据本申请实施例的一个方面，提供了一种业务处理方法，包括：

接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；

识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证；

响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。

可选地，业务处理方法还包括：

响应于验证失败，调用预警程序，以基于脸部区域数据生成预警信息；

发送预警信息至监管节点，以供监管节点基于预警信息执行对当前用户的处理。

可选地，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据，包括：

获取业务处理请求中携带的用户标识；

确定当前用户所处的位置信息，进而调用位置信息对应的摄像设备以获取包含当前用户的脸部区域的视频流数据。

可选地，识别脸部区域数据中的动作序列，包括：

调用人脸识别程序，以检测和跟踪视频流数据中的人脸，进而生成基于人脸的动作序列。

可选地，基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证，包括：

获取用户标识对应的用户的脸部区域数据对应的动作集合；

将动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作进行相似度匹配；

响应于动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作的相似度大于或等于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证通过；

响应于动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作的相似度小于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证不通过。

可选地，脸部区域数据包括3D脸部区域数据。

可选地，根据信用信息确定对应的授信额度，包括：

调用评分模型，以将信用信息输入评分模型，进而输出信用信息对应的评分；

根据评分确定信用信息对应的授信额度。

另外，本申请还提供了一种业务处理装置，包括：

接收单元，被配置成接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；

验证单元，被配置成识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证；

授信额度确定单元，被配置成响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。

可选地，业务处理装置还包括预警单元，被配置成：

响应于验证失败，调用预警程序，以基于脸部区域数据生成预警信息；

发送预警信息至监管节点，以供监管节点基于预警信息执行对当前用户的处理。

可选地，接收单元进一步被配置成：

获取业务处理请求中携带的用户标识；

确定当前用户所处的位置信息，进而调用位置信息对应的摄像设备以获取包含当前用户的脸部区域的视频流数据。

可选地，验证单元进一步被配置成：

调用人脸识别程序，以检测和跟踪视频流数据中的人脸，进而生成基于人脸的动作序列。

可选地，验证单元进一步被配置成：

获取用户标识对应的用户的脸部区域数据对应的动作集合；

将动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作进行相似度匹配；

响应于动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作的相似度大于或等于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证通过；

响应于动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作的相似度小于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证不通过。

可选地，脸部区域数据被配置成3D脸部区域数据。

可选地，授信额度确定单元进一步被配置成：

调用评分模型，以将信用信息输入评分模型，进而输出信用信息对应的评分；

根据评分确定信用信息对应的授信额度。

另外，本申请还提供了一种业务处理电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上述的业务处理方法。

另外，本申请还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现如上述的业务处理方法。

为实现上述目的，根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种计算机程序产品。

本申请实施例的一种计算机程序产品，包括计算机程序，程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的业务处理方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：本申请通过接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证；响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。通过采用人像识别，可解决冒名盗刷的技术问题，并且通过区块链技术，全面获取用户的信用信息，能够最大限度降低信贷风险。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本申请，不构成对本申请的不当限定。其中：

图1是根据本申请第一实施例的业务处理方法的主要流程的示意图；

图2是根据本申请第二实施例的业务处理方法的主要流程的示意图；

图3是根据本申请第三实施例的业务处理方法的应用场景示意图；

图4是根据本申请实施例的业务处理装置的主要单元的示意图；

图5是本申请实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图6是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。本申请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。

图1是根据本申请第一实施例的业务处理方法的主要流程的示意图，如图1所示，业务处理方法包括：

步骤S101，接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据。

本实施例中，业务处理方法的执行主体(例如，可以是服务器)可以通过有线连接或无线连接的方式，接收业务处理请求。具体地，业务处理请求可以是用户提出的授信申请请求。执行主体在接收到业务处理请求后，可以获取该请求中携带的用户标识。用户标识，例如可以是用户的手机尾号、用户的身份证号、用户的身份证号后四位等，本申请实施例对用户标识的具体内容不做限定。脸部区域数据，例如可以是包含眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等区域的数据。本申请实施例对于脸部区域具体所包含的部位不做具体限定。

具体地，脸部区域数据包括3D脸部区域数据。

示例的，本申请实施例中的脸部区域数据可以是三维立体的脸部区域数据，以进一步增强防御攻击能力。

具体地，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据，包括：获取业务处理请求中携带的用户标识；确定当前用户所处的位置信息，进而调用位置信息对应的摄像设备以获取包含当前用户的脸部区域的视频流数据。

执行主体获取的业务处理请求中携带的用户标识，可以是真实用户的手机号、身份证号等。当前用户，例如可以是用业务处理请求中携带的用户标识(例如手机尾号为7122的用户A)进行授信申请的用户a。该用户a可能是用户A，也可能是除了A以外的其他用户。执行主体可以通过当前用户手持终端的发射信号位置确定当前用户所处的位置信息，该位置信息可以是当前用户的坐标。执行主体在确定当前用户所处的位置信息后，可以调用该位置信息所关联的摄像设备(例如，摄像机或摄像头)采集包含当前用户的脸部区域的视频流数据。当然，执行主体还可以通过摄像设备采集包含当前用户的脸部区域的图像。本申请实施例对摄像设备所采集的当前用户的脸部区域数据的数据形式不做具体限定。

步骤S102，识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证。

具体地，识别脸部区域数据中的动作序列，包括：

调用人脸识别程序，以检测和跟踪视频流数据中的人脸，进而生成基于人脸的动作序列。

人脸识别程序可以对视频流中的人脸进行检测和跟踪，将跟踪的人脸数据根据时间进行排序，以得到视频流数据中基于人脸的动作序列。示例的，在上午10:01检测到的视频流中的人脸发生张嘴动作，在上午10:05检测到的视频流中的人脸发生点头动作，在上午10:12检测到的视频流中的人脸发生眨眼动作，在上午10:15检测到的视频流中的人脸发生摇头动作，则最终得到的基于人脸的动作序列为：张嘴动作图像、点头动作图像、眨眼动作图像、摇头动作图像。

具体地，基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证，包括：

获取用户标识对应的用户的脸部区域数据对应的动作集合；将动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作进行相似度匹配；响应于动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作的相似度大于或等于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证通过；响应于动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作的相似度小于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证不通过。

在用户标识对应的动作集合中包含一个动作图像或多个动作的组合图像。执行主体在基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证时，可以将得到的动作序列与预先存储的用户标识对应的真实的用户的动作集合进行对比，例如将张嘴动作图像与预存的用户标识对应的动作集合中的张嘴动作图像进行对比匹配，如果相似度大于预设相似度阈值，则可以确定动作序列中的张嘴动作图像与预存的用户标识对应的动作集合中的张嘴动作图像是匹配的。

可以理解的是，执行主体可以将动作序列中的单张动作图像与预存的用户标识对应的动作集合中的动作图像进行匹配，也可以将动作序列中的动作图像进行任意组合，将任意组合后的组合动作图像与用户标识对应的动作集合中的一个或多个动作的组合图像进行匹配。当执行主体确定动作序列中的一个动作图像或多个动作的组合图像中的动作与动作集合中的动作的相似度大于或等于预设相似度阈值，则确定对当前用户的验证通过。当执行主体确定动作序列中的一个动作图像或多个动作的组合图像与动作集合中的动作的相似度小于预设相似度阈值，则确定对当前用户的验证不通过。预设相似度阈值可以为0.5、0.6、0.7等，本申请实施例对预设相似度阈值的数值不做具体限定。

步骤S103，响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。

分布式账本(Distributed ledger)，在网络成员之间共享、复制和同步。分布式账本是一种数据库。分布式账本记录网络参与者之间的交易，比如资产或数据的交换。分布式共享账本降低了因调解不同账本所产生的时间和开支成本。

当执行主体确定对当前用户的身份验证通过后，可以通过区块链技术，调用分布式账本以全面获取用户标识对应的用户的信用信息，以基于全面获取的信息信息分析得到授信额度，从而能够最大限度降低风险。

具体地，根据信用信息确定对应的授信额度，包括：

调用评分模型，以将信用信息输入评分模型，进而输出信用信息对应的评分；根据评分确定信用信息对应的授信额度。

评分模型，可以为线性辨别模型、线性概率模型、Probit模型或Logit模型，本申请实施例对评分模型不做具体限定。

评分模型用于表征信用信息与评分的对应关系。信用模型也可以用于表征信用信息与授信额度的对应关系。

执行主体在通过分布式账本获取信用信息后，可以将信用信息输入至评分模型，以输出信用信息对应的评分，进而根据评分分析得到对应的授信额度。具体地，本申请实施例中，执行主体可以将评分与对应的授信额度以键值对的形式存储，以供在得到评分后，调用对应的键值对以确定得到的评分对应的授信额度。

作为本申请实施例的另一种实现方式，执行主体还可以将信用信息输入至评分模型中，进而输出对应的授信额度，也就是此时的评分模型用于直接表征信用信息与授信额度的对应关系。

本实施例通过接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证；响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。通过采用人像识别，可解决冒名盗刷的问题，并且通过区块链技术，全面获取用户的信用信息，能够最大限度降低信贷风险。

图2是根据本申请第二实施例的业务处理方法的主要流程示意图，如图2所示，业务处理方法包括：

步骤S201，接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据。

当前用户可以是与用户标识对应的真正的用户，也可以是冒用用户标识对应的用户发起业务处理请求的用户。

步骤S202，识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证。

步骤S203，响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。

步骤S204，响应于验证失败，调用预警程序，以基于脸部区域数据生成预警信息。

当执行主体基于动作序列和用户标识对当前用户验证失败，也即执行主体确定当前用户不是与用户标识对应的真正的用户，而是冒充用户标识对应的用户的用户。然后，执行主体可以调用预警程序，以根据当前用户的脸部区域数据生成预警信息。示例的，该预警信息可以是“发现异常用户，该用户的脸部区域数据为XXX，请立即进行拦截”。

作为另一种实现方式，在验证失败后，执行主体还可以基于脸部区域数据生成异步预警任务，发送至任务池中以供按时执行。在该预警任务执行之前，不生成业务处理请求对应的授信额度，直至预警任务执行完成后，根据执行结果处理业务处理请求。当执行结果为确认该当前用户为冒名用户时，则直接拦截该当前用户发起的业务处理请求；当执行结果为将当前用户纠正为与用户标识对应的真实用户时(也就是基于动作序列和用户标识对当前用户的验证出现错误时)，继续执行该当前用户发起的业务处理请求，调用分布式账本获取对应的信用信息，执行授信额度的确定并输出。

本申请实施例中，当执行结果为将当前用户纠正为与用户标识对应的真实用户时，可以是这样的场景：执行主体通过动态验证码的方式验证得到当前用户就是用户标识对应的真实用户。具体地，执行主体可以执行异步预警任务，以通过向预先存储的用户标识对应的用户的预留手机号码发送动态验证码，并在业务处理显示屏上弹出输入动态验证码的页面以供当前用户输入动态验证码，当执行主体确定发送的动态验证码与接收到的当前用户输入的动态验证码一致时，可以确定当前用户就是用户标识对应的真实用户。从而可以避免在动作序列不准确时发生的误判，保证每一个用户都能快速、准确地进行业务办理。

步骤S205，发送预警信息至监管节点，以供监管节点基于预警信息执行对当前用户的处理。

执行在生成预警信息后，可以将预警信息发送至监管节点(例如可以是公司的验证部门对应的节点或者可以是保安部门对应的节点)，以供监管节点进行二次验证，当二次验证失败时，执行主体在接收到二次验证失败的信息后，可以将当前用户移送公安机关进行处理或进行说服教育处理。当二次验证成功时，执行主体可以调用分布式账本获取对应的信用信息，进而进行授信额度的确定并输出。

图3是根据本申请第三实施例的业务处理方法的应用场景示意图。本申请实施例的业务处理方法，可以应用于用户要进行授信额度的申请的场景。如图3所示，当执行主体接收到用户提出的业务处理请求，例如用户提出的授信申请请求，首先执行主体可以校验该用户是否是本人，具体可以通过授信申请请求中携带的用户标识来校验。若该用户是本人，则调用分布式账本获取该用户的信用信息，根据信用信息判断是否可以授信，例如如果信用信息中有大于预设次数的逾期记录，则执行主体可以确定该用户不可以授信，如果信用信息中逾期记录在预设次数以下，则执行主体可以确定可以对该用户进行授信。本申请实施例对根据信用信息判断是否可以授信的方法不做具体限定。如果执行主体确定可以对该用户进行授信，则可以调用评分模型以基于获取到的信用信息确定该用户可以获得的授信额度，完成授信并输出该用户对应的授信额度，结束业务处理进程。

本申请实施例所用到的人工智能应用了人脸识别技术和区块链技术。其中，人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。区块链：区块链是一个信息技术领域的术语，按照时间顺序，将数据区块以顺序相连的方式组合成的链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或者信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。具体的处理流程为：人脸识别：是在身份验证场景中确定对象真实生理特征的方法。通过视频通话，识别视频中的动作序列，并进行防伪检测，支持动作有张嘴、点头、眨眼、摇头，可进行任意组合，与对预先存储的用户标识对应的用户的动作集合进行比对，确认被采集人员身份，若为用户本人，即进行后续工作。本申请实施例基于深度学习算法与大量数据积累；人脸识别算法小而快，能直接透过可见光或红外数据做检测识别，也可以输入3D信息进一步增加防攻击能力；抵御各种攻击元素的组合。本申请实施例中，由去中心化节点管理分布式账本。去中心化节点：去中心化节点的自由与平等包含两个层面，一是节点的权利平等，二是进入和退出的自由。节点的操作权限是平等的，无管理节点；进入规则一致，节点代码一致，开放源码；任何节点无需审批和认证过程；不会因为某个节点损失导致系统变化。本申请实施例采用人像识别，可解决冒名盗刷的技术问题，并且通过区块链技术，全面获取用户的信用信息，能够最大限度降低风险。

图4是根据本申请实施例的业务处理装置的主要单元的示意图。如图4所示，业务处理装置400包括接收单元401、验证单元402和授信额度确定单元403。

接收单元401，被配置成接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据。

验证单元402，被配置成识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证。

授信额度确定单元403，被配置成响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。

在一些实施例中，业务处理装置还包括图4中未示出的预警单元，被配置成：响应于验证失败，调用预警程序，以基于脸部区域数据生成预警信息；发送预警信息至监管节点，以供监管节点基于预警信息执行对当前用户的处理。

在一些实施例中，接收单元401进一步被配置成：获取业务处理请求中携带的用户标识；确定当前用户所处的位置信息，进而调用位置信息对应的摄像设备以获取包含当前用户的脸部区域的视频流数据。

在一些实施例中，验证单元402进一步被配置成：调用人脸识别程序，以检测和跟踪视频流数据中的人脸，进而生成基于人脸的动作序列。

在一些实施例中，验证单元402进一步被配置成：获取用户标识对应的用户的脸部区域数据对应的动作集合；将动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作进行相似度匹配；响应于动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作的相似度大于或等于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证通过；响应于动作序列中的一个或多个动作与动作集合中的动作的相似度小于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证不通过。

在一些实施例中，脸部区域数据被配置成3D脸部区域数据。

在一些实施例中，授信额度确定单元403进一步被配置成：调用评分模型，以将信用信息输入评分模型，进而输出信用信息对应的评分；根据评分确定信用信息对应的授信额度。

需要说明的是，在本申请业务处理方法和业务处理装置在具体实施内容上具有相应关系，故重复内容不再说明。

图5示出了可以应用本申请实施例的业务处理方法或业务处理装置的示例性系统架构500。

如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种通讯用户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱用户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备501、502、503可以是具有业务处理屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503所提交的业务处理请求提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证；响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。通过采用人像识别，可解决冒名盗刷的技术问题，并且通过区块链技术，全面获取用户的信用信息，能够最大限度降低信贷风险。

需要说明的是，本申请实施例所提供的业务处理方法一般由服务器505执行，相应地，业务处理装置一般设置于服务器505中。

应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM603中，还存储有计算机系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶征信授权查询处理器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本申请公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括接收单元、验证单元和授信额度确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；识别脸部区域数据中的动作序列，进而基于动作序列和用户标识对当前用户进行验证；响应于验证通过，调用分布式账本以获取用户标识对应的信用信息，进而根据信用信息确定对应的授信额度并输出。

本申请的计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本申请实施例中的业务处理方法。

根据本申请实施例的技术方案，通过采用人像识别，可解决冒名盗刷的问题，并且通过区块链技术，全面获取用户的信用信息，能够最大限度降低信贷风险。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (16)

1.一种业务处理方法，其特征在于，包括：

接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；

识别所述脸部区域数据中的动作序列，进而基于所述动作序列和所述用户标识对所述当前用户进行验证；

响应于验证通过，调用分布式账本以获取所述用户标识对应的信用信息，进而根据所述信用信息确定对应的授信额度并输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于验证失败，调用预警程序，以基于所述脸部区域数据生成预警信息；

发送所述预警信息至监管节点，以供所述监管节点基于所述预警信息执行对所述当前用户的处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据，包括：

获取所述业务处理请求中携带的用户标识；

确定当前用户所处的位置信息，进而调用所述位置信息对应的摄像设备以获取包含所述当前用户的脸部区域的视频流数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别所述脸部区域数据中的动作序列，包括：

调用人脸识别程序，以检测和跟踪所述视频流数据中的人脸，进而生成基于所述人脸的动作序列。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述动作序列和所述用户标识对所述当前用户进行验证，包括：

获取所述用户标识对应的用户的脸部区域数据对应的动作集合；

将所述动作序列中的一个或多个动作与所述动作集合中的动作进行相似度匹配；

响应于所述动作序列中的一个或多个动作与所述动作集合中的动作的相似度大于或等于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证通过；

响应于所述动作序列中的一个或多个动作与所述动作集合中的动作的相似度小于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证不通过。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脸部区域数据包括3D脸部区域数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信用信息确定对应的授信额度，包括：

调用评分模型，以将所述信用信息输入所述评分模型，进而输出所述信用信息对应的评分；

根据所述评分确定所述信用信息对应的授信额度。

8.一种业务处理装置，其特征在于，包括：

接收单元，被配置成接收业务处理请求，获取对应的用户标识和当前用户的脸部区域数据；

验证单元，被配置成识别所述脸部区域数据中的动作序列，进而基于所述动作序列和所述用户标识对所述当前用户进行验证；

授信额度确定单元，被配置成响应于验证通过，调用分布式账本以获取所述用户标识对应的信用信息，进而根据所述信用信息确定对应的授信额度并输出。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括预警单元，被配置成：

响应于验证失败，调用预警程序，以基于所述脸部区域数据生成预警信息；

发送所述预警信息至监管节点，以供所述监管节点基于所述预警信息执行对所述当前用户的处理。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述接收单元进一步被配置成：

获取所述业务处理请求中携带的用户标识；

确定当前用户所处的位置信息，进而调用所述位置信息对应的摄像设备以获取包含所述当前用户的脸部区域的视频流数据。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述验证单元进一步被配置成：

调用人脸识别程序，以检测和跟踪所述视频流数据中的人脸，进而生成基于所述人脸的动作序列。

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述验证单元进一步被配置成：

获取所述用户标识对应的用户的脸部区域数据对应的动作集合；

将所述动作序列中的一个或多个动作与所述动作集合中的动作进行相似度匹配；

响应于所述动作序列中的一个或多个动作与所述动作集合中的动作的相似度大于或等于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证通过；

响应于所述动作序列中的一个或多个动作与所述动作集合中的动作的相似度小于预设相似度阈值，确定对当前用户的验证不通过。

13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述脸部区域数据被配置成3D脸部区域数据。

14.一种业务处理电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

15.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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