CN115471327A - 银行业务办理的远程面签方法、装置、计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请提出了一种基于银行业务办理的远程面签方法、装置、计算机存储介质。远程面签装置响应于远程面签指令，获取客户的人脸特征；基于人脸特征检测客户的口型变化信息；在基于口型变化信息确认客户处于说话状态时，获取远程语音数据；获取远程语音数据的清晰度评分，在所述清晰度评分满足评分条件时，基于远程语音数据提取所述客户的进件信息；基于进件信息对客户进行远程签单。通过上述方式，能够判断客户是否处于说话状态，确保银行提供服务的合规性，保证客户面签意愿真实降低了后续发生纠纷事件的概率，提升银行业务办理的效率，节省人工成本。

Description

银行业务办理的远程面签方法、装置、计算机存储介质
技术领域
本申请主要涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种基于银行业务办理的远程面签方法、装置、计算机存储介质。
背景技术
目前，银行业务办理的签约方式通常是在柜面进行纸质签署，使用这种方式效率较低，无法同时开展大量的业务，对银行业务开展造成瓶颈，同时也加大了人工成本。客户体验不佳，办理时间长。对合同文本内容的保存要求较高，一旦损坏将无法回复。
使用录音录像的工具进行办理。这种方式可较大程度规避上述方式的问题，但这种方式存在以下风险或缺陷：在实际使用中，可能会出现客户对要办理的业务条款或内容，有时候不是特别清楚，远程客户询问客户的相关问题，由客户经理代为回答。客户亲自确认的内容，过一段时间后由于某些原因遗忘，而录音录像中无法明确客户当时亲自确认的内容，导致出现纠纷等风险。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请提供了一种基于银行业务办理的远程面签方法、装置及计算机可读存储介质。
为解决上述技术问题，本申请提供了一种基于银行业务办理的远程面签方法，所述基于银行业务办理的远程面签方法包括：
响应于远程面签指令，获取客户的人脸特征；
基于人脸特征检测所述客户的口型变化信息；
在基于所述口型变化信息确认所述客户处于说话状态时，获取远程语音数据；
获取所述远程语音数据的清晰度评分，在所述清晰度评分满足评分条件时，基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息；
基于所述进件信息对所述客户进行远程签单。
其中，所述按获取所述远程语音数据的清晰度评分，包括：
将所述远程语音数据输入语音处理模型，获取所述语音处理模型输出的清晰度评分；
所述语音处理模型包括信号模型、SVM模型以及iVector模型中的一个或多个；所述语音处理模型的清晰度评分由所述语音处理模型中的SVM测试、LFA测试和/或iVector测试中每一测试的评分结果得到的融合结果输出决定。
其中，所述评分条件为所述远程语音数据的最高清晰度评分大于等于预设得分阈值。
其中，所述获取所述远程语音数据的清晰度评分之后，所述远程面签方法还包括：
在所述清晰度评分不满足评分条件时，输出提醒重新回答的信息。
其中，所述基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息，包括：
识别所述远程语音数据的远程语音特征；
利用所述远程语音特征匹配语音特征库的预存语音特征，所述预存语音特征包括客户经理的第一预存语音特征和/或客户的第二预存语音特征；
在所述远程语音特征与所述预存语音特征的匹配结果满足面签规则的情况下，基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息。
其中，所述利用所述远程语音特征匹配语音特征库的预存语音特征之后，所述远程面签方法还包括：
在所述远程语音特征与所述第一预存语音特征成功匹配时，确认所述远程语音数据不合规，输出提醒重新回答的信息。
其中，所述在所述远程语音特征与所述预存语音特征的匹配结果满足面签规则的情况下，基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息，包括：
在所述远程语音特征与所述第二预存语音特征成功匹配，且与所述远程语音特征与所述第一预存语音特征匹配失败时，确认所述远程语音数据合规，基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息。
其中，所述基于所述进件信息对所述客户进行远程签单，包括：
将所述进件信息与远程面签的预设答案进行匹配；
在匹配结果为不匹配时，输出提醒重新回答的信息；
在匹配结果为匹配时，完成所述客户的远程签单。
为解决上述技术问题，本申请还提出一种远程面签装置，所述远程面签装置包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；
其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述的远程面签方法。
为解决上述技术问题，本申请还提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被计算机执行时，用以实现上述的远程面签方法。
与现有技术相比，本申请的有益效果是：远程面签装置响应于远程面签指令，获取客户的人脸特征；基于人脸特征检测客户的口型变化信息；在基于口型变化信息确认客户处于说话状态时，获取远程语音数据；获取远程语音数据的清晰度评分，在所述清晰度评分满足评分条件时，基于远程语音数据提取所述客户的进件信息；基于进件信息对客户进行远程签单。通过上述方式，能够判断客户是否处于说话状态，确保银行提供服务的合规性，保证客户面签意愿真实降低了后续发生纠纷事件的概率，提升银行业务办理的效率，节省人工成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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。其中：
图1是本申请提供的基于银行业务办理的远程面签方法的一实施例的流程示意图；
图2是本申请提供的基于银行业务办理的远程面签方法的整体流程示意图；
图3是图1提供的基于银行业务办理的远程面签方法一实施例中步骤S14的子步骤的流程示意图；
图4是图1提供的基于银行业务办理的远程面签方法一实施例中步骤S15的子步骤的流程示意图；
图5是本申请提供的远程面签装置的一实施例的框架示意图；
图6是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图。
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，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，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。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
请参见图1和图2，图1是本申请提供的基于银行业务办理的远程面签方法的一实施例的流程示意图；图2是本申请提供的基于银行业务办理的远程面签方法的整体流程示意图。
如图1所示，其具体步骤如下：
步骤S11：响应于远程面签指令，获取客户的人脸特征。
具体地，当客户与银行进行远程面签时，远程面签装置响应于远程面签指令，触发对客户的人脸特征的自动采集功能。
进一步地，在本申请一实施例中，可以通过客户终端设备的摄像头获取客户的多帧人脸图像，对多帧人脸图像进行人脸特征提取，从而获取客户的人脸特征。在本申请提供的另一实施例中，可以通过实时监控的视频流使用AI技术进行实时特征提取，从而获取客户的人脸特征。
其中，远程面签装置对客户提取的人脸特征包括但不限于：五官特征、表情特征等。
其中，远程面签为通过语音视频通话、微信视频通话等方式进行的非面对面签署银行协议的工作模式，例如信用卡开通合同、贷款合同、购买基金合同等。
步骤S12：基于人脸特征检测客户的口型变化信息。
具体地，远程面签装置根据该客户的人脸特征，通过AI技术进行生物识别，提取客户人脸特征中的口型变化信息。其中，口型变化信息可以通过口型的变化情况得出客户是否处于说话状态。
步骤S13：在基于口型变化信息确认客户处于说话状态时，获取远程语音数据。
具体地，远程面签装置检测对客户的口型变化信息进行解析，当解析结果确认客户处于说话状态时候，开始采集客户在远程面签过程中的远程语音数据。
步骤S14：获取远程语音数据的清晰度评分，在清晰度评分满足评分条件时，基于远程语音数据提取客户的进件信息。
进一步地，如图2所示，远程面签装置通过语音处理模型获取远程语音数据的清晰度，并将清晰度数据通过信道模型进行评分。
具体地，远程面签装置将远程语音数据输入语音处理模型，获取语音处理模型输出的清晰度评分，进一步地，远程面签装置将语音处理模型输出的清晰度数据输入到评分信道模型中，由评分信道模型内置的评分条件模型对清晰度数据进行评分，得到清晰度评分。当清晰度评分满足预设的评分条件时，远程面签装置从远程语音数据中提取该客户的进件信息。
其中，客户的进件信息包括但不限于该客户的个人信息，例如，姓名、银行卡账号、身份信息、身份证号码。还包括客户与银行进行远程面签合同内容、面签语音内容、面签视频内容等。
其中，提取客户的进件信息的方式可以为语音识别、关键词提取、文本转换等自然语音处理技术。
其中，在本申请一实施例中，评分条件为远程语音数据的最高清晰度评分大于等于预设得分阈值。
其中，语音处理模型包括信号模型、SVM模型以及iVector模型中的一个或多个，如图2所示的实施例中，语音处理模型可以包括依次连接的信号模型、SVM模型以及iVector模型。
SVM（support vector machine）模型为支持向量机模型，常简称为SVM，又名支持向量网络。是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
iVector（Identity-Vector）为声纹识别模型，对说话人差异空间以与信道差异空间分别建模，基于I-Vector的方法是对全局差异进行建模，将其二者作为一个整体进行建模，这样处理放宽了对训练语料的限制，并且计算简单，性能优良。
LFA（Local Face Analysis），局部特征分析方法，主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。进一步地，在本申请一实施例中，语音处理模型的清晰度评分由所述语音处理模型中的SVM测试、LFA测试和/或iVector测试中每一测试的评分结果得到的融合结果输出决定。
具体地，如图2所示，当语音处理模型获取远程语音数据后，进一步地，将远程语音数据进行预处理、支持向量机测试、局部特征测试、声纹识别测试，将测试结果融合输出，进入信道模型进行评分。
其中，上述测试方法由以下方式获得：语音处理模型将预存的训练语音通过预处理模型、信道模型、支持向量机模型、声纹识别模型分别进行预处理、信道训练、信道补偿、支持向量机训练、声纹识别训练获得。
在本申请一实施例中，远程面签装置获取远程语音数据的清晰度评分，当清晰度评分不满足评分条件时，输出提醒重新回答的信息。
具体地，评分条件为远程语音数据的最高清晰度评分大于等于预设得分阈值。
本申请还提出了一实施例，作为步骤S14基于远程语音数据提取客户的进件信息的子步骤，用于进一步提取客户的进件信息。具体请参见图3，图3是图1提供的基于银行业务办理的远程面签方法一实施例中步骤S14的子步骤的流程示意图。
如图3所示，其具体步骤如下：
步骤S141：识别远程语音数据的远程语音特征。
具体地，当清晰度评分满足上述实施例的评分条件时，远程面签装置识别远程语音数据的远程语音特征。
其中，远程语音特征包括但不限于韵律特征、谱特征、音调特征、频率特征等。
步骤S142：利用远程语音特征匹配语音特征库的预存语音特征。
具体地，远程面签装置根据远程语音特征与预存语音特征进行比对。
其中，预存语音特征包括客户经理或其他银行工作人员的第一预存语音特征和客户的第二预存语音特征。
具体地，远程面签装置设置有语音特征库，银行系统录入客户经理或其他银行工作人员的语音特征信息存入语音特征库。银行口袋APP中设置有语音识别功能，当客户进行远程面签时，远程面签装置对客户语音的特征进行提取，存入语音特征库。
步骤S143：在远程语音特征与预存语音特征的匹配结果满足面签规则的情况下，基于远程语音数据提取客户的进件信息。
通过步骤S141-步骤S143，远程面签装置能够识别多种远程语音数据的远程语音特征，并与语音特征库中的预设语音进行对比，进一步判断远程面签过程是否有客户经理或其他银行工作人员介入回答相关问题，确保银行提供服务的合规性，保证客户对条款足够清晰，降低了后续发生纠纷事件的概率，提升银行业务办理的效率。
具体地，利用远程语音特征匹配语音特征库的预存语音特征之后，远程面签装置对远程语音特征进行解析，当检测到远程语音特征与第一预存语音特征匹配失败，即未识别到该远程语音中存在客户经理或其他银行工作人员的声音，确认远程语音数据合规，基于远程语音数据提取客户的进件信息。
进一步地，在本申请另一实施例中，在远程语音特征与第二预存语音特征成功匹配，且与远程语音特征与第一预存语音特征匹配失败时，确认远程语音数据合规，基于远程语音数据提取所述客户的进件信息。
具体地，在判断远程语音特征中不存在客户经理或其他银行工作人员的声音之后，重新对客户本人语音特征进行识别。通过语音特征库判断该语音特征是否与客户本人匹配。当远程语音特征与预设客户本人匹配，提取客户的进件信息，并继续执行步骤S15。该语音特征是否与客户本人不匹配，则判断该远程语音数据不合规，进一步确定该客户的此次申请不具备签约条件，远程面签装置输出提醒重新回答的信息。
在本申请另一实施例中，在远程语音特征与第一预存语音特征成功匹配时，确认远程语音数据不合规，输出提醒重新回答的信息。
具体地，利用远程语音特征匹配语音特征库的预存语音特征之后，远程面签装置对远程语音特征进行解析，当检测到远程语音特征与第一预存语音特征成功匹配时，即识别到该远程语音中存在客户经理或其他银行工作人员的声音，远程面签装置判定该场景为违规场景，进一步确认远程语音数据不合规，远程面签装置输出提醒重新回答的信息。
步骤S15：基于进件信息对客户进行远程签单。
通过步骤S11-步骤S15，能够判断客户是否处于说话状态，确保银行提供服务的合规性，保证客户面签意愿真实降低了后续发生纠纷事件的概率，提升银行业务办理的效率，节省人工成本。
本申请还提出一实施例，作为S15的子步骤，用于判断客户的进件信息是否与预设答案匹配。具体请参见图4。图4是图1提供的基于银行业务办理的远程面签方法一实施例中步骤S15的子步骤的流程示意图。
如图4所示，其具体步骤如下：
步骤S151：将进件信息与远程面签的预设答案进行匹配。
具体地，远程面签装置将客户进件信息与银行系统中远程面签的预设答案进行匹配。
其中，客户进件信息预设答案包括但不限于该客户对于远程面签协议的关键信息认知，例如时间、期限、金额等信息。
步骤S152：在匹配结果为不匹配时，输出提醒重新回答的信息。
步骤S153：在匹配结果为匹配时，完成客户的远程签单。
通过步骤S151-步骤S153，能够进一步判断客户是否对相关业务了解充分，对条款足够清晰确保客户回答内容符合相应业务的要求，提高银行与客户的面签质量，进一步降低后续发生纠纷事件的概率，提升银行业务办理的效率。
为实现上述实施例中的远程面签方法，本申请还提供一种远程面签装置，请参阅图5，图5是本申请提供的远程面签装置的一实施例的框架示意图。
本申请实施例的变量配置装置500包括处理器51、存储器52、输入输出设备53以及总线54。
该处理器51、存储器52、输入输出设备53分别与总线54相连，该存储器52中存储有程序数据，处理器51用于执行程序数据以实现上述实施例所述的远程面签方法。
在本申请实施例中，处理器51还可以称为CPU（Central Processing Unit，中央处理单元）。处理器51可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器51还可以是通用处理器、数字信号处理器（DSP，Digital Signal Process）、专用集成电路（ASIC，Application Specific Integrated Circuit）、现场可编程门阵列（FPGA，FieldProgrammable Gate Array）或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器51也可以是任何常规的处理器等。
本申请还提供一种计算机存储介质，请继续参阅图6，图6是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图，该计算机存储介质600中存储有计算机程序61，该计算机程序61在被处理器执行时，用以实现上述实施例的远程面签方法。
本申请的实施例以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，方式利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于银行业务办理的远程面签方法，其特征在于，所述远程面签方法包括：
响应于远程面签指令，获取客户的人脸特征；
基于所述人脸特征检测所述客户的口型变化信息；
在基于所述口型变化信息确认所述客户处于说话状态时，获取远程语音数据；
获取所述远程语音数据的清晰度评分，在所述清晰度评分满足评分条件时，基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息；
基于所述进件信息对所述客户进行远程签单。
2.根据权利要求1所述的远程面签方法，其特征在于，
所述获取所述远程语音数据的清晰度评分，包括：
将所述远程语音数据输入语音处理模型，获取所述语音处理模型输出的清晰度评分；
所述语音处理模型包括信号模型、SVM模型以及iVector模型中的一个或多个；所述语音处理模型的清晰度评分由所述语音处理模型中的SVM测试、LFA测试和/或iVector测试中每一测试的评分结果得到的融合结果输出决定。
3.根据权利要求2所述的远程面签方法，其特征在于，
所述评分条件为所述远程语音数据的最高清晰度评分大于等于预设得分阈值。
4.根据权利要求1-3任一项所述的远程面签方法，其特征在于，
所述获取所述远程语音数据的清晰度评分之后，所述远程面签方法还包括：
在所述清晰度评分不满足评分条件时，输出提醒重新回答的信息。
5.根据权利要求1所述的远程面签方法，其特征在于，
所述基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息，包括：
识别所述远程语音数据的远程语音特征；
利用所述远程语音特征匹配语音特征库的预存语音特征，所述预存语音特征包括客户经理的第一预存语音特征和/或客户的第二预存语音特征；
在所述远程语音特征与所述预存语音特征的匹配结果满足面签规则的情况下，基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息。
6.根据权利要求5所述的远程面签方法，其特征在于，
所述利用所述远程语音特征匹配语音特征库的预存语音特征之后，所述远程面签方法还包括：
在所述远程语音特征与所述第一预存语音特征成功匹配时，确认所述远程语音数据不合规，输出提醒重新回答的信息。
7.根据权利要求6所述的远程面签方法，其特征在于，
所述在所述远程语音特征与所述预存语音特征的匹配结果满足面签规则的情况下，基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息，包括：
在所述远程语音特征与所述第二预存语音特征成功匹配，且与所述远程语音特征与所述第一预存语音特征匹配失败时，确认所述远程语音数据合规，基于所述远程语音数据提取所述客户的进件信息。
8.根据权利要求1所述的远程面签方法，其特征在于，
所述基于所述进件信息对所述客户进行远程签单，包括：
将所述进件信息与远程面签的预设答案进行匹配；
在匹配结果为不匹配时，输出提醒重新回答的信息；
在匹配结果为匹配时，完成所述客户的远程签单。
9.一种远程面签装置，其特征在于，所述远程面签装置包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；
其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1至8任一项所述的远程面签方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被计算机执行时，用以实现如权利要求1至8任一项所述的远程面签方法。
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