CN115100713B - 基于实时音视频的金融风控检测方法、装置及电子设备 - Google Patents

基于实时音视频的金融风控检测方法、装置及电子设备 Download PDF

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CN115100713B CN202210736172.XA CN202210736172A CN115100713B CN 115100713 B CN115100713 B CN 115100713B CN 202210736172 A CN202210736172 A CN 202210736172A CN 115100713 B CN115100713 B CN 115100713B
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Abstract

本申请涉及一种基于实时音视频的金融风控检测方法、装置及电子设备。该方法包括:实时获取用户录音录像的图像数据;基于人脸识别从所述图像数据读取用户的人脸信息;依据所述人脸信息进行异常评分;根据所述异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为;对用户进行存在异常行为提醒。本申请提供的方案,能够在双录过程中实时对用户的不合规行为进行检测,并在检测出异常行为后对用户进行提醒,减少金融业务不合规的情况发生,同时减少用户因双录过程存在异常行为导致的时间损耗,提高线上办理金融业务过程的用户体验。

Description

基于实时音视频的金融风控检测方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及人脸识别技术领域,尤其涉及基于实时音视频的金融风控检测方法、装置及电子设备。
背景技术
随着互联网的发展,为了提高用户的业务办理效率,金融机构推出用于线上自助办理业务的客户端和程序,例如自助业务办理柜员机、手机APP、微信小程序,用户通过上述方式进行线上的金融业务办理。在线上办理金融业务时,需要对用户进行录音录像,利用上述双录手段对金融业务的办理过程进行严格监督,同时记录金融业务办理的关键环节,以避免出现纠纷无法确定责任等问题。
相关技术中,双录过程一般是通过语音提示指定用户在有效录制范围内进行相关的脸部或头部动作,完成整体的双录过程后,再提交后台服务器进行审核。用户在双录过程中,容易存在遮挡、离开录制范围等不合规的行为,导致双录过程不合规或后续审核流程不通过,需要用户在等待审核结果后进行重复办理业务,降低线上业务办理效率,影响用户体验。
发明内容
为解决或部分解决相关技术中存在的问题,本申请提供一种基于实时音视频的金融风控检测方法,能够在双录过程中实时对用户的不合规行为进行检测,减少金融业务不合规的情况发生,减少用户在审核不通过后再进行重复办理业务带来的时间损耗,提高用户体验。
本申请第一方面提供一种基于实时音视频的金融风控检测方法,包括:
实时获取用户录音录像的图像数据;
基于人脸识别从所述图像数据读取用户的人脸信息;
依据所述人脸信息进行异常评分;
根据所述异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为;
对用户进行存在异常行为提醒。
在一些实施例中,该方法还包括:
阻断当前业务办理流程。
在一些实施例中,该方法还包括:
在预设时间内依据所述人脸信息进行异常评分;
根据所述异常评分的结果落入合格阀值范围,确定用户异常行为消除;
恢复所述当前业务办理流程;或,
在预设时间内依据所述人脸信息进行异常评分;
根据所述异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户异常行为仍然存在;
关闭所述当前业务办理流程。
在一些实施例中,所述依据所述人脸信息进行异常评分,包括:
对所述人脸信息进行人脸五官特征定位;
根据所述人脸五官特征的定位结果,获取人脸特征评分;
依据人脸特征评分与异常评分之间的预设映射关系,获取异常评分。
在一些实施例中,所述根据所述人脸五官特征的定位结果获取人脸特征评分,包括:
获取位于检测窗口范围内的人脸五官特征的定位结果;
根据所述位于检测窗口范围内的人脸五官特征的定位结果,获取人脸特征评分。
在一些实施例中,所述对用户进行存在异常行为提醒,包括:
根据所述异常行为的种类对用户进行针对性提醒。
在一些实施例中,所述根据所述异常行为的种类对用户进行针对性提醒,包括:
对所述人脸信息进行人脸五官特征定位;
根据所述人脸五官特征的定位结果,获取异常行为种类;
根据所述异常行为种类对用户进行针对性提醒。
本申请第二方面提供一种金融风控检测装置,包括:
图像获取读取模块,用于实时获取用户录音录像的图像数据;
人脸识别模块,用于基于人脸识别从所述图像获取读取模块获取的图像数据读取用户的人脸信息;
评分模块,用于依据所述人脸识别模块的人脸信息进行异常评分;
判定模块,用于根据所述评分模块的异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为;
提醒模块,用于所述判定模块确定用户存在异常行为后,对用户进行存在异常行为提醒。
本申请第三方面提供一种电子设备,包括:
处理器;以及
存储器,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被所述处理器执行时,使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时,使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本申请技术方案在双录过程中,可实时对用户的不合规行为进行检测,并在检测出异常行为后对用户进行提醒,减少金融业务不合规的情况发生,减少用户因双录过程存在异常行为导致的时间损耗,提高线上办理金融业务过程的用户体验。
进一步的,本申请技术方案在检测到异常行为后会进行阻断当前业务办理流程,防止不合规的金融业务产生,实现对用户的异常行为进行快速响应;本申请技术方案还在阻断当前业务办理流程后,还会允许用户对异常行为进行纠正,并根据纠正是否完成对当前业务办理流程进行恢复,可避免用户对相同业务进行重复办理,提高线上业务办理效率,进一步提高用户的使用体验。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细地描述,本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本申请示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的基于实时音视频的金融风控检测方法的流程示意图;
图2是本申请实施例示出的基于实时音视频的金融风控检测方法的另一流程示意图;
图3是本申请实施例示出的基于实时音视频的金融风控检测方法的另一流程示意图;
图4是本申请实施例示出的金融风控检测装置的结构示意图;
图5是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整,并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
相关技术中,线上办理金融业务时,需要用户自助进行录音录像(简称双录),用户在双录过程中,容易存在遮挡、离开录制范围等不合规的行为,导致金融业务不合规或后续审核流程不通过,需要用户在等待审核结果后进行重复办理业务,降低线上业务办理效率,影响用户体验。
针对上述问题,本申请实施例提供一种基于实时音视频的金融风控检测方法方法,能够在双录过程中实时对用户的不合规行为进行检测,减少金融业务不合规的情况发生,减少用户在审核不通过后再进行重复办理业务带来的时间损耗,提高用户体验。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请实施例示出的基于实时音视频的金融风控检测方法的流程示意图。
参见图1,该方法包括:
S110,实时获取用户录音录像的图像数据。
在该步骤中,通过客户端实时获取用户录音录像的图像数据,即获取用户的双录数据。实时获取图像数据的方式可以是同步获取或按预设间隔帧数获取,例如同步获取客户端实时进行双录过程的图像数据,又例如以间隔3帧的方式获取双录过程的图像数据,通过客户端获取正在进行双录的图形数据。
需要说明的是,本申请技术方案的应用客户端可以包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
S120,基于人脸识别从图像数据读取用户的人脸信息。
在该步骤中,通过人脸识别技术从步骤S110获取的图像数据中,读取出用户的人脸信息,其中人脸信息主要包括用户的人脸五官特征信息,其中通过人脸信息的读取,再利用上述人脸信息应用至人脸识别中,可作为验证用户是否活体本人操作的手段。
S130,依据人脸信息进行异常评分。
在该步骤中,通过步骤S120获得的人脸信息,对用户的行为进行异常评分。其中异常评分主要用于评估用户在双录过程中,是否存在人脸上有遮挡、离开有效录音录像范围、存在多目标个体等异常行为。
异常评分过程可以采用计分或评级的方式,例如当用户人脸存在遮挡,通过读取到的人脸特征信息进行异常评分为60分,又例如当用户人脸存在遮挡,用户的异常评分为C。本申请技术方案针对不同的异常评分方式,可采用不同的合格阀值范围,作为示例,当异常评分采用计分方式时,合格阀值范围可采用为[85,100],当异常评分小于85或大于100均为异常范围,作为示例,当异常评分采用评级方式时,合格阀值范围可采用[A,B],当异常评为A或B,则异常评分通过,其他等级评分则均为异常范围,例如异常评分为C。
S140,根据异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为。
在该步骤中,根据异常评分的结果未落入合格阀值范围时,确定用户此时在双录过程中存在异常行为。需要说明的是,未落入指的是不在合格阀值范围内,可以理解为异常评分的结果可以小于或大于合格阀值范围,例如阀值范围采用为[85,100],当异常评分为105说明用户存在多个目标的异常情况,即双录过程获取的人脸信息存在至少两个用户。
S150,对用户进行存在异常行为提醒。
在该步骤中,根据步骤S140确定用户存在异常行为,对用户进行存在异常行为提醒。其中,对用户的提醒可采用文字和\或语音的方式。
需要说明的是,本申请技术方案在对用户进行存在异常行为提醒之后,可以直接结束当前办理业务或待用户自身消除异常行为后继续进行当前办理业务,当然的,还可给予用户一定时间消除异常行为,若异常行为消除后则继续当前办理业务,若异常行为未消除直接结束当前办理业务。
该实施例中,本申请技术方案可在双录过程中实时对用户的不合规行为进行检测并对用户进行提醒,可减少金融业务不合规的情况发生,并且减少用户在审核不通过后再进行重复办理业务带来的时间损耗,提高线上金融业务的办理效率,同时提高用户体验。
图2是本申请实施例示出的基于实时音视频的金融风控检测方法的另一流程示意图。
参见图2,该方法包括:
S210,实时获取用户录音录像的图像数据。
S220,基于人脸识别从图像数据读取用户的人脸信息。
S230,依据人脸信息进行异常评分。
S240,根据异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为。
上述步骤S210至S240与前面所述实施例中步骤S110至S140相同,请参考前面相关的内容,此处不再对上述步骤210至S240进行赘述。
S250,根据异常行为的种类对用户进行针对性提醒。
在该步骤中,针对不同异常行为的种类对用户进行针对性的文字和\或语音的方式提醒。例如在客户端采用文字显示的方式进行提醒,如在APP界面显示“存在异常行为”的字样,又例如采用语音播报的方式播放“存在异常行为”的语音内容。
在一些实施例中,可通过对步骤S220中获取的人脸信息进行人脸五官特征定位,根据人脸五官特征的定位结果,获取异常行为种类,作为示例,通过对人脸五官特征的定位结果,容易知道用户的人脸上哪部分缺失或是否存在多个目标的情况,进而获取异常行为种类,实现对用户发出针对性提醒,如“眼部存在遮挡”、“嘴部存在遮挡”、“存在多个目标”等,使用户更加清楚、直观获取自身的异常情况,便于后续用户可针对异常行为进行快速响应。
S260,阻断当前业务办理流程。
在该步骤中,根据步骤S240确定用户存在异常行为,对当前业务办理流程进行阻断。其中阻断可以理解为对当前业务流程的暂停处理,即中断当前业务办理流程,避免不合规的业务产生。
其中步骤S260与步骤S250之间不分先后顺序。
S270,在预设时间内依据人脸信息进行异常评分。
在该步骤中,在预设时间内,依据人脸信息进行异常评分,其中该步骤中可采用与步骤S230相同的的异常评分过程,并且该步骤所用到的人脸信息为此时刻用户录音录像的图像数据中分析获取,例如采用人脸识别技术从此时刻用户录音录像的图像数据中分析获取。通过对当前的用户录音录像的图像数据分析,可以得知当前用户是否消除其异常行为。
S280,根据异常评分的结果,控制恢复或结束当前业务办理流程。
在该步骤中,根据步骤S270中的异常评分结果,控制当前业务办理流程恢复或直接结束。
在一些实施例中,步骤S280还可包括:根据异常评分的结果落入合格阀值范围,确定用户异常行为消除,恢复当前业务办理流程;或根据异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户异常行为仍然存在,关闭当前业务办理流程。通过根据异常评分的结果是否落入合格阀值范围,控制用户继续办理当前业务流程或结束当前业务流程,使用户在消除异常行为后可继续进行当前业务办理流程,无需重新操作办理对应业务,提高线上金融业务的办理效率。其中该步骤中判断异常评分的结果是否落入合格阀值范围的过程可以与步骤S240相同。
在该实施例中,本申请技术方案在检测到异常行为后会进行阻断当前业务办理流程,防止不合规的金融业务产生,实现对用户的异常行为进行快速响应,并且产生阻断后还会根据用户对异常行为是否完成纠正而对当前业务办理流程进行恢复,有效节省用户办理业务的损耗时间,提高线上业务办理效率。
图3是本申请实施例示出的基于实时音视频的金融风控检测方法的另一流程示意图。
参见图3,该方法包括步骤S301至步骤S312,其中步骤S301、S302、S306、S310、S311、S312分别与前面所述实施例中的步骤S210、S220、S240、S260、S270、S280对应相同,以下不再对相同的步骤进行赘述。
具体的,该方法包括:
S301,实时获取用户录音录像的图像数据。
S302,基于人脸识别从图像数据读取用户的人脸信息。
S303,对人脸信息进行人脸五官特征定位。
在该步骤中,利用人脸信息进行人脸五官特征定位,例如采用AI人力识别技术实现人脸五官特征定位,从而获取用户在双录过程中人脸信息,可用于判断用户的脸部是否存在遮、存在多个活体目标的情况等。
S304,根据人脸五官特征的定位结果,获取人脸特征评分。
在该步骤中,根据步骤S305的定位结果,进行人脸特征评分,其中人脸特征评分用于评估人脸信息的完整性,人脸特征评分与人脸信息完整性呈正比关系,例如人脸信息完整时,人脸特征评分为100,例如人脸遮挡了嘴部时,人脸信息识别缺乏,人脸特征评分为70,又例如存在多个活体时,图像内出现两个人脸,人脸信息识别过多,人脸特征评分为130。
在一些实施例中,步骤304可以包括:
S3041,获取位于检测窗口范围内的人脸五官特征定位。
在该步骤中,通过预设的检测窗口,使得本申请技术方案筛除检测窗口范围以外的人脸五官特征定位,实现对用户进行双录过程时的位置进行限制,使用户进行双录过程的人脸位置处于稳定的范围内。其中在双录过程中还可通过以方框的形式显示检测窗口范围,让用户清楚、直观的获知有效的检测窗口范围,进一步便于用户规范其自身的人脸位置。
S3042,根据位于检测窗口范围内的人脸五官特征的定位结果,获取人脸特征评分。
在该步骤中,根据步骤S3041筛选出的人脸五官特征定位进行人脸特征评分,获取人脸特征评分更加稳定。
S305,依据人脸特征评分与异常评分之间的预设映射关系,获取异常评分。
在该步骤中,通过预设人脸特征评分与异常评分之间的预设映射关系,通过人脸特征评分,获取异常评分。
例如,异常评分过程采用计分方式,人脸特征评分与异常评分之间的预设映射关系为一一对应,当用户眼睛存在部分遮挡,人脸特征评分为86分,异常评分为86分,其中合格阀值范围为[85,100],上述异常评分落入合格阀值范围,认定用户不存在异常行为,可以理解为,用户的眼睛存在的部分遮挡对当前业务办理不存在影响。
又例如,异常评分过程采用等级评定方式,人脸特征评分与异常评分之间的预设映射关系为:人脸特征评分的95至100分对应异常评分的等级A,人脸特征评分的85至94分对应异常评分的等级B,人脸特征评分其他分数对应异常评分的等级C。其中异常评分的合格阀值范围为A或B,当用户佩戴口罩进行双录,人脸特征评分为60,异常评分为C,上述异常评分未落入合格阀值范围,认定用户存在异常行为,可以理解为,用户佩戴口罩造成的遮挡对当前业务办理造成影响。
S306,根据异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为。
S307,对人脸信息进行人脸五官特征定位。
在该步骤中,根据人脸识别技术对步骤S302获取的人脸信息进行人脸五官特征定位,通过对人脸五官特征定位,实现评估人脸信息的完整性,并且获取缺少或多出的部分。
S308,根据人脸五官特征的定位结果,获取异常行为种类。
在该步骤中,通过对人脸五官特征的定位结果,容易知道用户的人脸上哪部分缺失或是否存在多个目标的情况,进而获取异常行为种类,例如眼部特征缺失,对应“眼部存在遮挡”的异常行为,例如嘴部特征缺失,对应“嘴部存在遮挡”的异常行为,又例如,人脸五官特征定位识别到两个嘴部特征,对应“存在多个目标”的异常行为。
S309,根据异常行为种类对用户进行针对性提醒。
在该步骤中,根据步骤S308获取的异常行为种类,对用户发出针对性的文字和\或语音的方式提醒,可以理解为,针对不同异常行为种类,发出不同的提醒,例如“眼部存在遮挡”、“嘴部存在遮挡”、“存在多个目标”等。
S310,阻断当前业务办理流程。
S311,在预设时间内依据人脸信息进行异常评分。
S312,根据异常评分的结果,控制恢复或结束当前业务办理流程。
在该实施例中,本申请技术方案在对进行异常评分及对对用户进行针对性提醒均采用对人脸信息进行人脸五官特征定位,利用人脸五官特征定位可有效评估用户人脸位置、遮挡及数量的情况,进而实现高效的异常评估或针对性提醒,提高本申请技术方案的响应速度。
与前述应用功能实现方法实施例相对应,本申请还提供了一种金融风控检测装置、电子设备及相应的实施例。
图4是本申请实施例示出的金融风控检测装置的结构示意图。
参见图4,本申请提供一种金融风控检测装置400,包括:图像获取读取模块410、人脸识别模块420、评分模块430、判定模块440、提醒模块450。
图像获取读取模块410,用于实时获取用户录音录像的图像数据。
人脸识别模块420,用于基于人脸识别从图像获取读取模块410获取的图像数据读取用户的人脸信息。
评分模块430,用于依据人脸识别模块420的人脸信息进行异常评分。
其中评分模块430进行异常评分过程可以采用计分或评级的方式,例如当用户人脸存在遮挡,通过读取到的人脸特征信息进行异常评分为60分,又例如当用户人脸存在遮挡,用户的异常评分为C。本申请技术方案针对不同的异常评分方式,可采用不同的合格阀值范围,作为示例,当异常评分采用计分方式时,合格阀值范围可采用为[85,100],当异常评分小于85或大于100均为异常范围,作为示例,当异常评分采用评级方式时,合格阀值范围可采用[A,B],当异常评为A或B,则异常评分通过,其他等级评分则均为异常范围,例如异常评分为C。
判定模块440,用于根据评分模块430的异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为。
提醒模块450,用于判定模块440确定用户存在异常行为后对用户进行存在异常行为提醒。
其中提醒模块450在对用户进行存在异常行为提醒之后,可以直接结束当前办理业务或待用户自身消除异常行为后继续进行当前办理业务,当然的,还可给予用户一定时间消除异常行为,若异常行为消除后则继续当前办理业务,若异常行为未消除直接结束当前办理业务。
在一些实施例中,金融风控检测装置还包括:阻断模块460。
阻断模块460,用于根据判定模块440确定用户存在异常行为后阻断当前业务办理流程。其中阻断模块460进行阻断可以理解为对当前业务流程的暂停处理,即中断当前业务办理流程,避免不合规的业务产生。
在一些实施例中,金融风控检测装置还包括:纠正模块470。
纠正模块470,用于根据判定模块440确定用户存在异常行为后,在预设时间内依据人脸识别模块420的人脸信息进行异常评分,根据异常评分的结果落入合格阀值范围,确定用户异常行为消除,并且恢复当前业务办理流程;或,在预设时间内依据人脸信息进行异常评分,根据异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户异常行为仍然存在,关闭当前业务办理流程。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不再做详细阐述说明。
图5是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
参见图5,电子设备1000包括存储器1010和处理器1020。
处理器1020可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器1010可以包括各种类型的存储单元,例如系统内存、只读存储器(ROM)和永久存储装置。其中,ROM可以存储处理器1020或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中,永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中,永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备,例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外,存储器1010可以包括任意计算机可读存储媒介的组合,包括各种类型的半导体存储芯片(例如DRAM,SRAM,SDRAM,闪存,可编程只读存储器),磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中,存储器1010可以包括可读和/或写的可移除的存储设备,例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM,双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等)、磁性软盘等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器1010上存储有可执行代码,当可执行代码被处理器1020处理时,可以使处理器1020执行上文述及的方法中的部分或全部。
此外,根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品,该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者,本申请还可以实施为一种计算机可读存储介质(或非暂时性机器可读存储介质或机器可读存储介质),其上存储有可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码),当可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码)被电子设备(或服务器等)的处理器执行时,使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
以上已经描述了本申请的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (8)

1.一种基于实时音视频的金融风控检测方法,其特征在于,包括:
实时获取用户录音录像的图像数据;
基于人脸识别从所述图像数据读取用户的人脸信息;
依据所述人脸信息进行异常评分;
根据所述异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为;
对用户进行存在异常行为提醒;
阻断当前业务办理流程;其中阻断为对当前业务流程的暂停处理;
在预设时间内依据所述人脸信息进行异常评分;根据所述异常评分的结果落入合格阀值范围,确定用户异常行为消除;
恢复所述当前业务办理流程;或,
在预设时间内依据所述人脸信息进行异常评分;
根据所述异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户异常行为仍然存在;
关闭所述当前业务办理流程。
2.根据权利要求1所述的基于实时音视频的金融风控检测方法,其特征在于,所述依据所述人脸信息进行异常评分,包括:
对所述人脸信息进行人脸五官特征定位;
根据所述人脸五官特征的定位结果,获取人脸特征评分;
依据人脸特征评分与异常评分之间的预设映射关系,获取异常评分。
3.根据权利要求2所述的基于实时音视频的金融风控检测方法,其特征在于,所述根据所述人脸五官特征的定位结果,获取人脸特征评分,包括:
获取位于检测窗口范围内的人脸五官特征的定位结果;
根据所述位于检测窗口范围内的人脸五官特征的定位结果,获取人脸特征评分。
4.根据权利要求1所述的基于实时音视频的金融风控检测方法,其特征在于,所述对用户进行存在异常行为提醒,包括:
根据所述异常行为的种类对用户进行针对性提醒。
5.根据权利要求4所述的基于实时音视频的金融风控检测方法,其特征在于,所述根据所述异常行为的种类对用户进行针对性提醒,包括:
对所述人脸信息进行人脸五官特征定位;
根据所述人脸五官特征的定位结果,获取异常行为种类;
根据所述异常行为种类对用户进行针对性提醒。
6.一种金融风控检测装置,其特征在于,包括:
图像获取读取模块,用于实时获取用户录音录像的图像数据;
人脸识别模块,用于基于人脸识别从所述图像获取读取模块获取的图像数据读取用户的人脸信息;
评分模块,用于依据所述人脸识别模块的人脸信息进行异常评分;
判定模块,用于根据所述评分模块的异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户存在异常行为;
提醒模块,用于所述判定模块确定用户存在异常行为后,对用户进行存在异常行为提醒
所述金融风控检测装置还包括:阻断模块以及纠正模块;
所述阻断模块,用于根据判定模块确定用户存在异常行为后阻断当前业务办理流程;其中阻断为对当前业务流程的暂停处理;
所述纠正模块,用于根据判定模块确定用户存在异常行为后,在预设时间内依据人脸识别模块的人脸信息进行异常评分,根据异常评分的结果落入合格阀值范围,确定用户异常行为消除,并且恢复当前业务办理流程;或,在预设时间内依据人脸信息进行异常评分,根据异常评分的结果未落入合格阀值范围,确定用户异常行为仍然存在,关闭当前业务办理流程。
7.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被所述处理器执行时,使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时,使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
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