CN114841799A - 利用便携式银行终端办理业务的方法及装置 - Google Patents

利用便携式银行终端办理业务的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种利用便携式银行终端办理业务的方法及装置，涉及金融技术领域，该方法包括：接收预约客户的交易预约请求；根据银行存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；根据业务数据，确定预约业务对应的可控业务；当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。本发明可以提升便携式银行终端办理业务的安全性。

Description

利用便携式银行终端办理业务的方法及装置
技术领域
本发明涉及金融技术领域，尤其涉及一种利用便携式银行终端办理业务的方法及装置。
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。
目前，在对公业务中，银行工作人员经常需要携带便携式银行终端外出拓展业务。便携式银行终端是一种支持客户在银行网点的范围外办理业务的硬件设备，由于便携式银行终端脱离了银行网点，银行网点对于便携式银行终端的实际使用者及办理的业务类型也难以及时进行控制及干预，导致便携式银行终端办理业务的风险增加，所能办理的业务类型也因此受到限制。
发明内容
本发明实施例提供一种利用便携式银行终端办理业务的方法，用以对便携式银行终端办理业务的过程进行风险控制，及时发现业务办理过程中存在的风险，并及时终止便携式银行终端的业务办理过程，提升便携式银行终端办理业务的安全性，该方法包括：
接收预约客户的交易预约请求，交易预约请求中包含请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号；
根据银行存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；
根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；
根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务；
当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。
本发明实施例还提供一种利用便携式银行终端办理业务的装置，用以对便携式银行终端办理业务的过程进行风险控制，及时发现业务办理过程中存在的风险，并及时终止便携式银行终端的业务办理过程，提升便携式银行终端办理业务的安全性，该装置包括：
通信模块，用于接收预约客户的交易预约请求，所述交易预约请求中包含请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号；
确定模块，用于根据银行存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；
确定模块，还用于根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；
确定模块，还用于根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务；
业务办理模块，用于当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。
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利用便携式银行终端办理业务的方法。
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利用便携式银行终端办理业务的方法。
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利用便携式银行终端办理业务的方法。
本发明实施例中，当客户需要银行工作人员上门办理业务时，向银行发起交易预约请求，交易预约请求中携带了客户本次请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号。银行根据存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；之后，根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务；当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。通过上述方法，能够利用环境风险及交易地点的风险控制客户的人脸识别阈值，进而控制客户的身份认证过程的认证精准度；通过确定预约业务对应的可控业务，能够对预约业务办理过程的风险进行控制，从而在保证风险可控的前提下，支持便携式银行终端在银行网点外进行对公业务，极大的方便了对公客户。
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为本发明实施例中一种利用便携式银行终端办理业务的方法的流程图；
图2为本发明实施例中另一种利用便携式银行终端办理业务的方法的流程图；
图3为本发明实施例中另一种利用便携式银行终端办理业务的方法的流程图；
图4为本发明实施例中另一种利用便携式银行终端办理业务的方法的流程图；
图5为本发明实施例中另一种利用便携式银行终端办理业务的方法的流程图；
图6为本发明实施例中一种利用便携式银行终端办理业务的装置的结构示意图；
图7为本发明实施例中一种计算机设备的结构示意图。
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。
首先需要声明的是，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。
本发明实施例提供了一种利用便携式银行终端办理业务的方法，如图1所示，该方法包括：
步骤101、接收预约客户的交易预约请求，交易预约请求中包含请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号。
其中，交易地点和交易时间由客户指定，可以在银行网点之外；客户号用于识别客户身份。
步骤102、根据银行存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型。
环境风险类型就是银行交易中可能存在的风险类型，比如信息被盗风险，诈骗风险，非法交易风险，交易数据造假风险等等。
具体的，参见图2所示，根据银行存储的支付数据，确定交易地点存在的可能风险类型，可以执行为如下步骤201至步骤203：
步骤201、从银行存储的多个支付地点中，确定与交易地点的距离小于第二距离阈值的第二支付地点；
步骤202、获取在各个第二支付地点发生的第二支付数据，根据第二支付数据确定交易地点的环境风险类型以及交易地点关于各个环境风险类型的第二风险概率；
步骤203、对于每个环境风险类型，如果交易地点关于该环境风险类型对应的第二风险概率大于风险阈值，则将该环境风险类型确定为交易地点对应的可能风险类型。
其中，支付地点为使用本银行服务的商户，比如超市、饭店等，第二距离阈值和风险阈值的具体数值可以由银行设定，比如第二距离阈值可以设置为100米、200米等，风险阈值可以设置为0.001、0.0003等。
支付数据中包含一部分风险数据。银行后期处理支付数据时，会判断该支付数据是否存在风险(由计算机判断，或者人工判断)，如果存在，就会将该交易数据设置为风险数据，比如将该交易数据的风险标识设置为：有风险。
同时，风险数据会标识风险类型，一个风险类型对应的风险概率可以确定为支付数据对应的所有客户关于该风险类型的风险概率的均值，而，每一个客户关于该风险类型的风险概率等于该客户的交易数据中涉及该风险类型的交易数量和该客户的交易数据包含的交易数量的比值。
步骤103、根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
在确定了交易地点的环境风险类型和可能风险类型后，如图3所示，可以根据如下方法确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值：
步骤301、根据交易地点的环境风险类型构建交易地点的环境类别向量，环境类别向量中每一个分量对应一个环境风险类型，对于每个可能风险类型，将该可能风险类型对应的向量的分量值确定为交易地点关于该可能风险类型的第二风险概率，其他环境风险类型对应的向量的分量值确定为0；
步骤302、根据地图数据确定与交易地点的距离在指定范围内的多个银行网点；对于该多个银行网点中的每个银行网点，依据该银行网点的支付数据，确定该银行网点的环境风险类型以及该银行网点关于各个环境风险类型的第三风险概率，构建该银行网点的环境类别向量；
步骤303、基于环境类别向量，确定银行网点的偏序，其中，该偏序用于确定多个银行网点的任何两个银行网点中第一银行网点是否优于第二银行网点；
步骤304、依据银行网点对应的偏序，从多个银行网点中选取出多个极大银行网点，其中，极大银行网点是该偏序的极大元素；
步骤305、根据极大银行网点的人脸匹配数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
依据步骤201至步骤203中确定的环境风险类型和第二风险概率，可以构建交易地点的环境类别向量；根据指定范围内多个银行网点中每个银行网点的支付数据，可以确定每个银行网点的环境风险类型和各个环境风险类型的第三风险概率，进而构建每个银行网点的环境类别向量。之后，如图4所示，可以根据如下方法确定银行网点的偏序：
步骤401、对于多个银行网点中的每个银行网点，计算该银行网点的环境类别向量与交易地点的环境类别向量的差的绝对值，将该差的绝对值确定为该银行网点对应的差距值；
步骤402、根据每个银行网点对应的差距值确定该银行网点对应的偏序，其中，对于任何两个银行网点，计算该两个银行网点中的第一银行网点的差距值与第二银行网点的差距值的差，如果该差的每个分量都小于等于0，则确定该第一银行网点优于该第二银行网点。
环境类别向量的差可以按照现有的数学方法进行计算，对于具体的计算过程，在此不做赘述。在计算得到银行网点与交易地点的环境类别向量的差(也是一个向量)之后，对该差的每个分量取绝对值，得到该差的绝对值。本发明实施例中，将该差的绝对值确定为银行网点对应的差距值。
需要说明的是，偏序的极大元素就是在偏序对应的集合中，不存在其他元素优于该极大元素。本发明实施例中，利用银行网点对应的差距值来确定银行网点的偏序。比如说，与交易地点的距离在指定范围内存在多个银行网点，可以确定任何两个网点(网点A和网点B)之间的偏序关系，可能是网点A优于网点B(计算A的差距值与B的差距值的差，如果差的每个分量都小于等于0，则确定A网点优于B网点)，有可能是网点B优于网点A，还有可能是网点A和网点B之间互相都不优于对方。
在确定银行网点的偏序后，按照极大元素的定义，对于该多个银行网点中的每个银行网点，确认是否存在多个银行网点中的其他银行网点，使得该其他银行网点优于该银行网点，如果不存在，则将该银行网点确认为极大银行网点。比如说，有三个网点A、网点B、网点C，对于网点A，由于网点B和网点C都不优于网点A，则将网点A确认为极大银行网点，以及对于网点B，由于网点A和网点C都不优于网点B，则将网点B也确认为极大银行网点。
需要说明的是，确定的极大银行网点的数量可以为多个。
当偏序对应的银行网点的个数比较少时，按照定义就可以容易的确定极大银行网点，当个数比较多时，按照定义确定极大银行网点的计算存在大量的冗余计算，复杂度比较高。
在一实施例中，步骤304依据银行网点对应的偏序，从多个银行网点中选取出多个极大银行网点，包括：
1、将待定银行网点集合和比较银行网点集合初始化为该多个银行网点，以及将极大银行网点集合初始化为空；
2、循环执行如下步骤，直到待定银行网点集合为空：
2.1、从待定银行网点集合中选取一个银行网点A，并对该银行网点A与比较银行网点集合中除该银行网点之外的每一银行网点B进行比较；
2.2、如果银行网点B优于该银行网点A，则将该银行网点A从待定银行网点集合中删除；如果该银行网点A优于银行网点B，则将银行网点B从待定银行网点集合中删除，并将银行网点B确定为该银行网点A的次银行网点；
2.3、如果确认比较银行网点中除该银行网点之外的每一银行网点B都不优于银行网点A，则将该银行网点A添加到极大银行网点集合中，并且将该银行网点A的所有次银行网点从比较银行网点集合中删除；
3、将极大银行网点集合中的银行网点作为该多个银行网点中的极大银行网点。
在确定极大银行网点之后，如图5所示，步骤305根据极大银行网点的人脸匹配数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值，可以执行为如下步骤501至步骤504：
步骤501、获取预设的多个参考人脸识别阈值，以及极大银行网点的人脸匹配数据；
步骤502、针对每个参考人脸识别阈值，从极大银行网点的人脸匹配数据中筛选出匹配值高于该参考人脸识别阈值的人脸匹配数据，将该筛选出的人脸匹配数据中，风险数据对应的人脸识别次数与该人脸匹配数据对应的人脸识别次数的比值确定为该参考人脸识别阈值对应的第四风险概率；
步骤503、确定预约客户所属的客户类别，获取该客户类别的所有客户的人脸匹配数据，依据该客户类别的所有客户的人脸匹配数据确定该预约客户的第五风险概率；
步骤504、比较第四风险概率与第五风险概率的大小，将小于第五风险概率的第四风险概率对应的参考人脸识别阈值中，最小参考人脸识别阈值作为该预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
人脸匹配数据是客户在进行人脸识别时产生的数据，包括：客户信息，人脸图像，匹配值，识别时间，识别地点，风险标识等。
在客户进行人脸识别时，都会将现场采集的人脸图像与服务器预存的人脸图像进行匹配，获得匹配值。在每一次采集人脸图像之后，银行将记录每一次采集人脸图像的匹配值。
客户类别，就是对客户集合聚类，获得多个客户子集合，每个客户子集合对应一个客户类别。
本发明实施例中，依据该客户类别的所有客户的人脸匹配数据确定该预约客户的第五风险概率，可以按照如下方法确定：对于该客户类别的每个客户，获取该客户的人脸匹配数据，将该客户的人脸匹配数据中，风险数据对应的人脸识别次数与该客户的人脸匹配数据对应的人脸识别次数的比值确定为该客户的人脸风险系数；将该预约客户的第五风险概率设置为该预约客户所属的客户类别的所有客户的人脸风险系数的均值。
通过计算人脸识别阈值，可以控制人脸识别的准确度，当人脸识别阈值高时，对于人脸识别的准确度更高；相反的，当人脸识别阈值低时，对于人脸识别的准确度相应较低。
步骤104、根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务。
具体的，获取预约客户所属客户类别中所有客户的银行业务数据，根据银行业务数据确定各项业务关于各个业务风险类型的第六风险概率；基于第六风险概率，确定业务的偏序，其中，对于任何的两个银行业务，如果对于任何业务风险类型，该两个银行业务中的第一银行业务关于该业务风险类型的第六风险概率都小于等于两个银行业务中的第二银行业务关于该业务风险类型的第六风险概率，则确定该第一银行业务强于该第二银行业务；依据业务的偏序，从所有银行业务中选取出强于预约业务的多个业务，将该多个业务作为预约业务对应的可控业务。
预约业务就是客户请求办理的目标业务类型。但是实际当中，客户可能会办理请求办理的目标业务类型之外的业务类型。可控业务的风险弱于预约业务的风险，因为银行会事先对预约业务进行一定的风险控制，所以让客户在办理完目标业务类型后，再办理可控业务时，银行也可以有效的控制风险。
进一步的，为了对预约业务的办理过程中的风险进行控制，在本发明实施例中，还可以根据预约客户办理预约业务中每一项业务的业务数据，构建风险控制模型，该风险控制模型为一机器学习模型；利用风险控制模型实时评估预约业务以及预约业务的可控业务在办理过程中的办理风险，当办理风险超过预设阈值时，控制该预约业务以及预约业务的可控业务的办理。其中，控制预约业务以及预约业务的可控业务的办理包括停止处理该交易，也包括对该客户进行其他身份认证，比如验证手机号，证件等，在验证通过后继续办理业务。
其中，利用风险控制模型实时评估预约业务中可控业务办理过程中的办理风险，当办理风险超过预设阈值时，控制该预约业务以及预约业务的可控业务的办理，可以具体执行为如下方法：
当与便携式银行终端之间的网络连接通畅时，实时接收便携式银行终端发送的交易数据，利用风险控制模型对预约业务以及预约业务的可控业务进行风险评估，得到办理风险；当办理风险超过预设阈值时，向便携式银行终端发送控制通知，以供便携式银行终端根据控制通知控制该预约业务以及预约业务的可控业务的办理。
或者，当与便携式银行终端之间的网络连接通畅时，将风险控制模型下发至便携式银行终端；当与便携式银行终端之间的网络连接断开时，由便携式银行终端利用风险控制模型实时评估预约业务以及预约业务的可控业务的办理风险，当办理风险超过预设阈值时，由便携式银行终端自行控制该预约业务以及预约业务的可控业务的办理。
其中，在将风险控制模型下发至便携式银行终端时，可以利用密钥进行加密，以保证风险控制模型在发送过程中的安全性。
步骤105、当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。
需要说明的是，对预约客户进行人脸识别时，获取预约客户的人脸图像，将该人脸图像与预存的客户人脸图像进行匹配，如果匹配值高于该人脸识别阈值，则确定该预约客户的人脸识别通过，否则为不通过。
为了提升工作人员携带便携式银行终端前往交易地点时，路途之中的安全性，本发明实施例中，在接收预约客户的交易预约请求之后，还可以对从银行网点至交易地点的多条路线进行风险评估，确定前往交易地点的目标路线；当工作人员携带便携式银行终端前往交易地点办理业务时，实时接收便携式银行终端反馈的位置数据；当根据位置数据确定工作人员偏离目标路线时，向工作人员所属的银行网点发出路线偏离预警。
具体的，根据如下方法确定前往交易地点的目标路线：根据地图数据，确定从银行网点至交易地点的多条路线；针对每条路线，从银行存储的支付地点中，确定与该条路线的距离小于第一距离阈值的第一支付地点，其中，支付地点为支持利用本银行的银行卡支付的商户；获取在第一支付地点发生的第一支付数据，筛选第一支付数据中的风险数据；将风险数据数量占第一支付数据总量的比例确定为该条路线的第一风险概率；选择第一风险概率最小的路线作为前往交易地点的目标路线。
在一实施例中，还可以根据如下方法确定前往交易地点的目标路线：
在获取了在第一支付地点发生的第一支付数据后，将该第一支付数据按照时间先后顺序拆分成多个支付数据子集；
对于每个支付数据子集，从该支付数据子集中筛选出风险数据，将该筛选出的风险数据包含的支付交易数量与该支付数据子集包含的支付交易数量的比例确定为该条路线的风险概率样本；
基于该条路线的风险概率样本(同一分布的多个样本)，确定该条路线对应的样本数量、样本方差和样本均值；
将该条路线的风险概率确定为该条路线对应的样本均值；
将该条路线的风险概率对应的误差上界值确定为该条路线对应的样本方差的平方与该条路线对应的样本数量的商；
从确定的多条路线中，选取出对应的风险概率小于概率阈值，且对应的风险概率对应的误差上界值小于设定阈值的多条路线；
将选取出的多条路线作为前往交易地点的目标路线。
其中，误差上界值可以按照如下方法确定：
设置可以接受的风险概率误差极大值，以及可以接受的风险概率误差大于该风险概率误差极大值的概率；
将误差上界值确定为可以接受的风险概率误差极大值的平方与可以接受的风险概率误差大于风险概率误差极大值的概率的乘积。
本发明实施例中，为了保障客户信息及业务办理信息的安全性，客户提交的所有重要信息都需要用该客户的私钥进行数字签名，并存储到区块链中。所有的业务办理数据记录到区块链中。
本发明实施例中，当客户需要银行工作人员上门办理业务时，向银行发起交易预约请求，交易预约请求中携带了客户本次请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号。银行根据存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；之后，根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务；当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。通过上述方法，能够利用环境风险及交易地点的风险控制客户的人脸识别阈值，进而控制客户的身份认证过程的认证精准度；通过确定预约业务对应的可控业务，能够对预约业务办理过程的风险进行控制，从而在保证风险可控的前提下，支持便携式银行终端在银行网点外进行对公业务，极大的方便了对公客户。
本发明实施例中还提供了一种利用便携式银行终端办理业务的装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与利用便携式银行终端办理业务的方法相似，因此该装置的实施可以参见利用便携式银行终端办理业务的方法的实施，重复之处不再赘述。
如图6所示，该装置600包括：
通信模块601，用于接收预约客户的交易预约请求，交易预约请求中包含请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号；
确定模块602，用于根据银行存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；
确定模块602，还用于根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；
确定模块602，还用于根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务；
业务办理模块603，用于当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。
在本发明实施例的一种实现方式中，装置还包括路线评估模块，用于：
对从银行网点至交易地点的多条路线进行风险评估，确定前往交易地点的目标路线；
当工作人员携带便携式银行终端前往交易地点办理业务时，实时接收便携式银行终端反馈的位置数据；
当根据位置数据确定工作人员偏离目标路线时，向工作人员所属的银行网点发出路线偏离预警。
在本发明实施例的一种实现方式中，路线评估模块，用于：
根据地图数据，确定从银行网点至交易地点的多条路线；
针对每条路线，从银行存储的支付地点中，确定与该条路线的距离小于第一距离阈值的第一支付地点，其中，支付地点为支持利用本银行的银行卡支付的商户；
获取在第一支付地点发生的第一支付数据，筛选第一支付数据中的风险数据；
将风险数据数量占第一支付数据总量的比例确定为该条路线的第一风险概率；
选择第一风险概率最小的路线作为前往交易地点的目标路线。
在本发明实施例的一种实现方式中，确定模块，用于：
从银行存储的多个支付地点中，确定与交易地点的距离小于第二距离阈值的第二支付地点；
获取在各个第二支付地点发生的第二支付数据，根据第二支付数据确定交易地点的环境风险类型以及交易地点关于各个环境风险类型的第二风险概率；
对于每个环境风险类型，如果交易地点关于该环境风险类型对应的第二风险概率大于风险阈值，则将该环境风险类型确定为交易地点对应的可能风险类型。
在本发明实施例的一种实现方式中，确定模块，用于：
根据交易地点的环境风险类型构建交易地点的环境类别向量，环境类别向量中每一个分量对应一个环境风险类型，对于每个可能风险类型，将该可能风险类型对应的向量的分量值确定为交易地点关于该可能风险类型的第二风险概率，其他环境风险类型对应的向量的分量值确定为0；
根据地图数据确定与交易地点的距离在指定范围内的多个银行网点；对于该多个银行网点中的每个银行网点，依据该银行网点的支付数据，确定该银行网点的环境风险类型以及该银行网点关于各个环境风险类型的第三风险概率，构建该银行网点的环境类别向量；
基于环境类别向量，确定银行网点的偏序，其中，该偏序用于确定多个银行网点的任何两个银行网点中第一银行网点是否优于第二银行网点；
依据银行网点对应的偏序，从多个银行网点中选取出多个极大银行网点，其中，极大银行网点是该偏序的极大元素；
根据极大银行网点的人脸匹配数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
在本发明实施例的一种实现方式中，确定模块，用于：
对于多个银行网点中的每个银行网点，计算该银行网点的环境类别向量与交易地点的环境类别向量的差的绝对值，将该差的绝对值确定为该银行网点对应的差距值；
根据每个银行网点对应的差距值确定该银行网点对应的偏序，其中，对于任何两个银行网点，计算该两个银行网点中的第一银行网点的差距值与第二银行网点的差距值的差，如果该差的每个分量都小于等于0，则确定该第一银行网点优于该第二银行网点。
在本发明实施例的一种实现方式中，确定模块，用于：
获取预设的多个参考人脸识别阈值，以及极大银行网点的人脸匹配数据；
针对每个参考人脸识别阈值，从极大银行网点的人脸匹配数据中筛选出匹配值高于该参考人脸识别阈值的人脸匹配数据，将该筛选出的人脸匹配数据中，风险数据对应的人脸识别次数与该人脸匹配数据对应的人脸识别次数的比值确定为该参考人脸识别阈值对应的第四风险概率；
确定预约客户所属的客户类别，获取该客户类别的所有客户的人脸匹配数据，依据该客户类别的所有客户的人脸匹配数据确定该预约客户的第五风险概率；
比较第四风险概率与第五风险概率的大小，将小于第五风险概率的第四风险概率对应的参考人脸识别阈值中，最小参考人脸识别阈值作为该预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
在本发明实施例的一种实现方式中，确定模块，用于：
获取预约客户所属客户类别中所有客户的银行业务数据，根据银行业务数据确定各项业务关于各个业务风险类型的第六风险概率；
基于第六风险概率，确定业务的偏序，其中，对于任何的两个银行业务，如果对于任何业务风险类型，该两个银行业务中的第一银行业务关于该业务风险类型的第六风险概率都小于等于两个银行业务中的第二银行业务关于该业务风险类型的第六风险概率，则确定该第一银行业务强于该第二银行业务；
依据业务的偏序，从所有银行业务中选取出强于预约业务的多个业务，将该多个业务作为预约业务对应的可控业务。
本发明实施例中，当客户需要银行工作人员上门办理业务时，向银行发起交易预约请求，交易预约请求中携带了客户本次请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号。银行根据存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；之后，根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务；当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。通过上述方法，能够利用环境风险及交易地点的风险控制客户的人脸识别阈值，进而控制客户的身份认证过程的认证精准度；通过确定预约业务对应的可控业务，能够对预约业务办理过程的风险进行控制，从而在保证风险可控的前提下，支持便携式银行终端在银行网点外进行对公业务，极大的方便了对公客户。
本发明实施例还提供一种计算机设备，图7为本发明实施例中计算机设备的示意图，该计算机设备能够实现上述实施例中的利用便携式银行终端办理业务的方法中全部步骤，该计算机设备具体包括如下内容：
处理器(processor)701、存储器(memory)702、通信接口(CommunicationsInterface)703和通信总线704；
其中，所述处理器701、存储器702、通信接口703通过所述通信总线704完成相互间的通信；所述通信接口703用于实现相关设备之间的信息传输；
所述处理器701用于调用所述存储器702中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的利用便携式银行终端办理业务的方法。
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利用便携式银行终端办理业务的方法。
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利用便携式银行终端办理业务的方法。
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 (19)

1.一种利用便携式银行终端办理业务的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收预约客户的交易预约请求，所述交易预约请求中包含请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号；
根据银行存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；
根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；
根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务；
当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收预约客户的交易预约请求之后，所述方法还包括：
对从银行网点至所述交易地点的多条路线进行风险评估，确定前往交易地点的目标路线；
当工作人员携带便携式银行终端前往交易地点办理业务时，实时接收便携式银行终端反馈的位置数据；
当根据位置数据确定工作人员偏离目标路线时，向工作人员所属的银行网点发出路线偏离预警。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对从银行网点至所述交易地点的多条路线进行风险评估，确定前往交易地点的目标路线，包括：
根据地图数据，确定从银行网点至交易地点的多条路线；
针对每条路线，从银行存储的支付地点中，确定与该条路线的距离小于第一距离阈值的第一支付地点，其中，支付地点为支持利用本银行的银行卡支付的商户；
获取在第一支付地点发生的第一支付数据，筛选第一支付数据中的风险数据；
将风险数据数量占第一支付数据总量的比例确定为该条路线的第一风险概率；
选择第一风险概率最小的路线作为前往交易地点的目标路线。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据银行存储的支付数据，确定交易地点存在的可能风险类型，包括：
从银行存储的多个支付地点中，确定与交易地点的距离小于第二距离阈值的第二支付地点；
获取在各个第二支付地点发生的第二支付数据，根据第二支付数据确定交易地点的环境风险类型以及交易地点关于各个环境风险类型的第二风险概率；
对于每个环境风险类型，如果交易地点关于该环境风险类型对应的第二风险概率大于风险阈值，则将该环境风险类型确定为交易地点对应的可能风险类型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值，包括：
根据交易地点的环境风险类型构建交易地点的环境类别向量，所述环境类别向量中每一个分量对应一个环境风险类型，对于每个可能风险类型，将该可能风险类型对应的向量的分量值确定为交易地点关于该可能风险类型的第二风险概率，其他环境风险类型对应的向量的分量值确定为0；
根据地图数据确定与交易地点的距离在指定范围内的多个银行网点；对于该多个银行网点中的每个银行网点，依据该银行网点的支付数据，确定该银行网点的环境风险类型以及该银行网点关于各个环境风险类型的第三风险概率，构建该银行网点的环境类别向量；
基于环境类别向量，确定银行网点的偏序，其中，该偏序用于确定所述多个银行网点的任何两个银行网点中第一银行网点是否优于第二银行网点；
依据银行网点对应的偏序，从所述多个银行网点中选取出多个极大银行网点，其中，极大银行网点是该偏序的极大元素；
根据极大银行网点的人脸匹配数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于环境类别向量，确定银行网点的偏序，包括：
对于所述多个银行网点中的每个银行网点，计算该银行网点的环境类别向量与交易地点的环境类别向量的差的绝对值，将该差的绝对值确定为该银行网点对应的差距值；
根据每个银行网点对应的差距值确定该银行网点对应的偏序，其中，对于任何两个银行网点，计算该两个银行网点中的第一银行网点的差距值与第二银行网点的差距值的差，如果该差的每个分量都小于等于0，则确定该第一银行网点优于该第二银行网点。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据极大银行网点的人脸匹配数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值，包括：
获取预设的多个参考人脸识别阈值，以及极大银行网点的人脸匹配数据；
针对每个参考人脸识别阈值，从极大银行网点的人脸匹配数据中筛选出匹配值高于该参考人脸识别阈值的人脸匹配数据，将该筛选出的人脸匹配数据中，风险数据对应的人脸识别次数与该人脸匹配数据对应的人脸识别次数的比值确定为该参考人脸识别阈值对应的第四风险概率；
确定预约客户所属的客户类别，获取该客户类别的所有客户的人脸匹配数据，依据该客户类别的所有客户的人脸匹配数据确定该预约客户的第五风险概率；
比较第四风险概率与第五风险概率的大小，将小于第五风险概率的第四风险概率对应的参考人脸识别阈值中，最小参考人脸识别阈值作为该预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务，包括：
获取预约客户所属客户类别中所有客户的银行业务数据，根据所述银行业务数据确定各项业务关于各个业务风险类型的第六风险概率；
基于第六风险概率，确定业务的偏序，其中，对于任何的两个银行业务，如果对于任何业务风险类型，该两个银行业务中的第一银行业务关于该业务风险类型的第六风险概率都小于等于两个银行业务中的第二银行业务关于该业务风险类型的第六风险概率，则确定该第一银行业务强于该第二银行业务；
依据业务的偏序，从所有银行业务中选取出强于预约业务的多个业务，将该多个业务作为预约业务对应的可控业务。
9.一种利用便携式银行终端办理业务的装置，其特征在于，所述装置包括：
通信模块，用于接收预约客户的交易预约请求，所述交易预约请求中包含请求办理的预约业务、交易时间、交易地点和客户号；
确定模块，用于根据银行存储的支付数据，确定交易地点的环境风险类型及可能风险类型；
确定模块，还用于根据环境风险类型、可能风险类型以及银行网点的交易数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值；
确定模块，还用于根据预约客户所属的客户类别中所有客户的业务数据，确定预约业务对应的可控业务；
业务办理模块，用于当工作人员使用便携式银行终端为预约客户办理预约业务以及预约业务的可控业务时，利用银行中已存储的预约客户的人脸信息以及预约客户办理预约业务的人脸识别阈值对预约客户进行人脸识别；当人脸识别通过后，进行预约业务以及预约业务的可控业务的办理。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括路线评估模块，用于：
对从银行网点至所述交易地点的多条路线进行风险评估，确定前往交易地点的目标路线；
当工作人员携带便携式银行终端前往交易地点办理业务时，实时接收便携式银行终端反馈的位置数据；
当根据位置数据确定工作人员偏离目标路线时，向工作人员所属的银行网点发出路线偏离预警。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，路线评估模块，用于：
根据地图数据，确定从银行网点至交易地点的多条路线；
针对每条路线，从银行存储的支付地点中，确定与该条路线的距离小于第一距离阈值的第一支付地点，其中，支付地点为支持利用本银行的银行卡支付的商户；
获取在第一支付地点发生的第一支付数据，筛选第一支付数据中的风险数据；
将风险数据数量占第一支付数据总量的比例确定为该条路线的第一风险概率；
选择第一风险概率最小的路线作为前往交易地点的目标路线。
12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，确定模块，用于：
从银行存储的多个支付地点中，确定与交易地点的距离小于第二距离阈值的第二支付地点；
获取在各个第二支付地点发生的第二支付数据，根据第二支付数据确定交易地点的环境风险类型以及交易地点关于各个环境风险类型的第二风险概率；
对于每个环境风险类型，如果交易地点关于该环境风险类型对应的第二风险概率大于风险阈值，则将该环境风险类型确定为交易地点对应的可能风险类型。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，确定模块，用于：
根据交易地点的环境风险类型构建交易地点的环境类别向量，所述环境类别向量中每一个分量对应一个环境风险类型，对于每个可能风险类型，将该可能风险类型对应的向量的分量值确定为交易地点关于该可能风险类型的第二风险概率，其他环境风险类型对应的向量的分量值确定为0；
根据地图数据确定与交易地点的距离在指定范围内的多个银行网点；对于该多个银行网点中的每个银行网点，依据该银行网点的支付数据，确定该银行网点的环境风险类型以及该银行网点关于各个环境风险类型的第三风险概率，构建该银行网点的环境类别向量；
基于环境类别向量，确定银行网点的偏序，其中，该偏序用于确定所述多个银行网点的任何两个银行网点中第一银行网点是否优于第二银行网点；
依据银行网点对应的偏序，从所述多个银行网点中选取出多个极大银行网点，其中，极大银行网点是该偏序的极大元素；
根据极大银行网点的人脸匹配数据，确定预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，确定模块，用于：
对于所述多个银行网点中的每个银行网点，计算该银行网点的环境类别向量与交易地点的环境类别向量的差的绝对值，将该差的绝对值确定为该银行网点对应的差距值；
根据每个银行网点对应的差距值确定该银行网点对应的偏序，其中，对于任何两个银行网点，计算该两个银行网点中的第一银行网点的差距值与第二银行网点的差距值的差，如果该差的每个分量都小于等于0，则确定该第一银行网点优于该第二银行网点。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，确定模块，用于：
获取预设的多个参考人脸识别阈值，以及极大银行网点的人脸匹配数据；
针对每个参考人脸识别阈值，从极大银行网点的人脸匹配数据中筛选出匹配值高于该参考人脸识别阈值的人脸匹配数据，将该筛选出的人脸匹配数据中，风险数据对应的人脸识别次数与该人脸匹配数据对应的人脸识别次数的比值确定为该参考人脸识别阈值对应的第四风险概率；
确定预约客户所属的客户类别，获取该客户类别的所有客户的人脸匹配数据，依据该客户类别的所有客户的人脸匹配数据确定该预约客户的第五风险概率；
比较第四风险概率与第五风险概率的大小，将小于第五风险概率的第四风险概率对应的参考人脸识别阈值中，最小参考人脸识别阈值作为该预约客户办理预约业务的人脸识别阈值。
16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，确定模块，用于：
获取预约客户所属客户类别中所有客户的银行业务数据，根据所述银行业务数据确定各项业务关于各个业务风险类型的第六风险概率；
基于第六风险概率，确定业务的偏序，其中，对于任何的两个银行业务，如果对于任何业务风险类型，该两个银行业务中的第一银行业务关于该业务风险类型的第六风险概率都小于等于两个银行业务中的第二银行业务关于该业务风险类型的第六风险概率，则确定该第一银行业务强于该第二银行业务；
依据业务的偏序，从所有银行业务中选取出强于预约业务的多个业务，将该多个业务作为预约业务对应的可控业务。
17.一种计算机设备，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8任一所述方法。
18.一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8任一所述方法。
19.一种计算机程序产品，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8任一所述方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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