CN115565310A - 面向老年人的atm交易方法及装置 - Google Patents

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CN115565310A CN202211156199.8A CN202211156199A CN115565310A CN 115565310 A CN115565310 A CN 115565310A CN 202211156199 A CN202211156199 A CN 202211156199A CN 115565310 A CN115565310 A CN 115565310A
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Abstract

本申请公开了一种面向老年人的ATM交易方法及装置，涉及金融领域和风险预警技术领域。该方法包括：采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证；获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作；若是，则基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话；根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分；根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作。本申请可避免用户遗忘银行卡密码而无法进行交易的情况，基于多模态特征实时监测交易场景，提高了风险预警的客观性和有效性。

Description

面向老年人的ATM交易方法及装置
技术领域
本申请涉及金融领域和风险预警技术领域，具体涉及一种面向老年人的ATM交易方法及装置。
背景技术
涉及金融领域的非法行为，给人们的财产安全带来严重威胁。由于不法分子作案手段多样，仅仅靠人为作出主观判断难以预防，特别是老年人这些弱势群体。针对金融领域的非法行为，目前可通过反诈APP、微信公众号等进行线上预防，但是对于ATM、银行柜面等线下渠道的预防仍然没有非常有效的方法，更多地是通过银行业务员的人为观察进行主观预判，无法实时、及时快速地向用户给出预警提示，防诈反诈效果有限。现有技术中也有通过语音文本识别和持卡人的表情情感分析等方式进行反诈预警，但是上述方法皆只能通过单一特征进行预测，缺乏综合性。由于大部分老年人仍然选择ATM等线下渠道进行资金交易，这使得针对ATM侧的防诈显得尤为重要。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，第一方面，本申请提供一种面向老年人的ATM交易方法，包括：
采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证；
获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作；
若是，则基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话；
根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分；
根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作。
在一实施例中，所述采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证，包括：
对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息；
采集用户的当前人脸信息；
判断所述基准人脸信息和所述当前人脸信息是否一致；
若是，则确定用户身份验证通过，提醒用户进行交易操作；若否，则确定用户身份验证失败。
在一实施例中，所述预警规则包括用户在预设时间内的交易次数超过预设次数以及用户的单笔交易金额超过预设金额阈值；
所述获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作，包括：
判断用户的交易操作信息中的交易操作类型是否为转账或取款、用户的交易金额是否超过预设金额阈值；以及判断用户在预设时间内的交易次数是否超过预设次数；
若用户的交易操作类型为转账或取款且用户的单笔交易金额超过预设金额阈值，或者用户在预设时间内的交易次数超过预设次数，则确定用户存在可疑操作。
在一实施例中，所述基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话，包括：
对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息；
根据所述基准人脸信息匹配对应的紧急联系人及其绑定的通话设备；
向所述通话设备上安装的手机银行APP发起视频通话。
在一实施例中，所述根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分，包括：
对所述视频通话内容进行特征提取，得到用户的语音文本特征以及语音情感特征；
获取用户视频通话过程中的人脸图像并对所述人脸图像进行特征提取，得到用户的微表情特征；
将所述语音文本特征、所述语音情感特征以及所述微表情特征分别输入至对应的特征分析模型中，得到语音文本异常分值、语音情感异常分值以及微表情分值；
根据所述语音文本异常分值、所述语音情感异常分值、所述微表情分值以及预设的权重系数得到所述风险预警评分。
在一实施例中，所述根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作，包括：
判断所述风险预警评分是否大于或等于所述风险预警阈值；
若是，则向紧急联系人、银行卡的持卡人以及银行监控中心发送风险预警提示。
在一实施例中，所述面向老年人的ATM交易方法还包括：
接收紧急联系人发送的终止交易信号；
根据所述终止交易信号终止交易，并触发报警信号。
第二方面，本申请提供一种面向老年人的ATM交易装置，包括：
用户身份验证模块，用于采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证；
交易操作监控模块，用于获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作；
视频通话模块，用于若存在可疑操作，基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话；
风险预警评分模块，用于根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分；
风险预警模块，用于根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作。
在一实施例中，所述用户身份验证模块包括：
基准人脸信息读取单元，用于对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息；
当前人脸信息采集单元，用于采集用户的当前人脸信息；
人脸比对单元，用于判断所述基准人脸信息和所述当前人脸信息是否一致；
身份验证结果确定单元，用于若基准人脸信息和当前人脸信息一致，则确定用户身份验证通过，提醒用户进行交易操作；若基准人脸信息和当前人脸信息不一致，则确定用户身份验证失败。
在一实施例中，所述预警规则包括用户在预设时间内的交易次数超过预设次数以及用户的单笔交易金额超过预设金额阈值；
所述交易操作监控模块包括：
判断单元，用于判断用户的交易操作信息中的交易操作类型是否为转账或取款、用户的交易金额是否超过预设金额阈值；以及判断用户在预设时间内的交易次数是否超过预设次数；
可疑操作确定单元，用于若用户的交易操作类型为转账或取款且用户的单笔交易金额超过预设金额阈值，或者用户在预设时间内的交易次数超过预设次数，则确定用户存在可疑操作。
在一实施例中，所述视频通话模块包括：
用户信息确定单元，用于对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息；
紧急联系人确定单元，用于根据所述基准人脸信息匹配对应的紧急联系人及其绑定的通话设备；
视频通话单元，用于向所述通话设备上安装的手机银行APP发起视频通话。
在一实施例中，所述风险预警评分模块包括：
视频通话内容特征提取单元，用于对所述视频通话内容进行特征提取，得到用户的语音文本特征以及语音情感特征；
人脸图像特征提取单元，用于获取用户视频通话过程中的人脸图像并对所述人脸图像进行特征提取，得到用户的微表情特征；
特征分析单元，用于将所述语音文本特征、所述语音情感特征以及所述微表情特征分别输入至对应的特征分析模型中，得到语音文本异常分值、语音情感异常分值以及微表情分值；
风险预警评分确定单元，用于根据所述语音文本异常分值、所述语音情感异常分值、所述微表情分值以及预设的权重系数得到所述风险预警评分。
在一实施例中，所述风险预警模块包括：
分数比较单元，用于判断所述风险预警评分是否大于或等于所述风险预警阈值；
风险预警提示单元，用于若风险预警评分大于或等于风险预警阈值，则向紧急联系人、银行卡的持卡人以及银行监控中心发送风险预警提示。
在一实施例中，所述面向老年人的ATM交易装置还包括交易终止模块，用于：
接收紧急联系人发送的终止交易信号；
根据所述终止交易信号终止交易，并触发报警信号。
第三方面，本申请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本申请提供的任一面向老年人的ATM交易方法。
第四方面，本申请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本申请提供的任一面向老年人的 ATM交易方法。
本申请的面向老年人的ATM交易方法及装置通过人脸信息进行身份验证，避免了用户遗忘银行卡密码而无法进行交易的情况；通过实时监测交易操作是否可疑辅助视频通话功能，快速为用户提供预警和帮助；通过视频通话内容和用户表情特征分析的多模态实时监测交易场景，提高了风险预警的客观性和有效性。同时，本申请结合多种用户“无感”的监测手段对交易过程进行监测和保护，无需用户本人主动执行特定操作，可更加方便地为老年人等弱势群体提供帮助。
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为本申请提供的面向老年人的ATM交易方法的一种示意图。
图2为本申请提供的面向老年人的ATM交易方法的另一种示意图。
图3为本申请提供的面向老年人的ATM交易方法的另一种示意图。
图4为本申请提供的面向老年人的ATM交易方法的另一种示意图。
图5为本申请提供的面向老年人的ATM交易方法的另一种示意图。
图6为本申请提供的面向老年人的ATM交易方法的另一种示意图。
图7为本申请提供的面向老年人的ATM交易装置的一种示意图。
图8为本申请提供的面向老年人的ATM交易装置的另一种示意图。
图9为本申请提供的面向老年人的ATM交易装置的另一种示意图。
图10为本申请提供的面向老年人的ATM交易装置的另一种示意图。
图11为本申请提供的面向老年人的ATM交易装置的另一种示意图。
图12为本申请提供的面向老年人的ATM交易装置的另一种示意图。
图13为本申请提供的面向老年人的ATM交易装置的另一种示意图。
图14为本申请提供的一种计算机设备的示意图。
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。
需要说明的是，本申请的面向老年人的ATM交易方法及装置可用于金融领域和风险预警技术领域，也可用于除金融领域和风险预警技术领域之外的任意领域，本申请对面向老年人的ATM交易方法及装置的应用领域不做限定。
本申请中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。
本申请实施例中的用户信息均是通过合法合规途径获得，并且对用户信息的获取、存储、使用、处理等经过客户授权同意的。
第一方面，本申请提供一种面向老年人的ATM交易方法。如图1所示，该方法包括步骤S101至步骤S106：
步骤S101，采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证。
本步骤中，用户将银行卡插入ATM后，ATM系统自动读取银行卡信息，除银行卡号、银行卡余额等常用信息之外，银行卡信息中还包含持卡人开卡时预留的基准人脸信息，该基准人脸信息可存储于银行卡芯片的存储模块中，或者存储于银行卡内置的RFID芯片内，RFID芯片具有读写功能，通过读写器，可将采集的人脸数据写入 RFID芯片内。基准人脸信息是在获得持卡人本人同意及合法合规的情况下采集和存储的。
本步骤通过比对用户(这里指携带银行卡到ATM机办理业务的用户)的当前人脸信息与银行卡内预存的基准人脸信息即可实现对用户身份的验证。
需要说明的是，本步骤的人脸信息验证方式仅为银行卡多种验证方式中的一种，银行卡原有的通过输入银行卡密码进行验证的方式可同时存在。用户办理业务时，可自由选择已开通的验证方式之一进行身份验证。当用户忘记银行卡密码时，可选择本步骤的人脸信息验证方式进行身份验证，无需再输入银行卡密码，验证通过后即可正常进行后续的交易操作。本申请提供的验证方式可避免因忘记银行卡密码无法办理业务的情况，提高了ATM业务办理的灵活性和便捷性。
步骤S102，获取用户身份验证通过后的交易操作信息。
可以理解的是，步骤S101重点用户身份验证通过后，用户才能使用ATM办理业务。本步骤的交易操作信息指用户身份验证通过后执行的取款、转账、存款、查询余额等交易操作的信息。
步骤S103，根据所述交易操作信息以及预设的预警规则判断是否存在可疑操作。
具体地，本步骤基于预设的预警规则判断交易操作信息中是否存在可疑操作。这里的预警规则可由持卡人自行设置。例如，所述预警规则包括但不限于用户在第一预设时间内的交易次数超过预设次数、用户的单笔交易金额超过第一预设金额阈值、用户在第二预设时间内的总交易金额超过第二预设金额阈值等。用户可设置一条预警规则，也可同时设置多条预警规则，只要用户的交易操作信息满足其中一条预警规则，就表明用户的交易操作信息中存在可疑操作，具体的判断步骤将在后续实施例中说明。
步骤S104，若存在可疑操作，则基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话。
首先需要说明的是，本步骤是在判断用户存在可疑操作的情况下执行的，若用户不存在可疑操作，则持续监测用户的交易操作信息即可，无需执行本步骤以及后续步骤。
本步骤中的紧急联系人指持卡人开卡时绑定的联系人，紧急联系人应是除持卡人之外的其他人。ATM具有远程视频通话的模块，通过远程视频通话模块向紧急联系人的移动设备发起视频通话，以实现辅助风险判断。实际应用中，可借助紧急联系人移动设备中的手机银行APP发起视频通话。
步骤S105，根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分。
具体地，本步骤的视频通话内容指ATM向用户绑定的紧急联系人成功建立视频通话后，用户与紧急联系人的视频通话内容，包括语音内容和画面内容。用户的微表情则是在用户与紧急联系人进行视频通话的过程中，通过ATM上的图像采集设备实时采集到的。
本步骤的预先创建的特征分析模型为三个，包括语音文本特征分析模型、语音情感特征分析模型以及微表情特征分析模型，分别用于对语音文本、语音情感以及用户的微表情进行分析，得到三个评分值，最后将三个评分值加权求和即可得到最终的风险预警评分。其中，语音文本、语音情感和用户的微表情对应的权重系数是预先设置好的。
语音文本特征分析模型是预先使用大量的关键词样本和语句样本训练得到，语音情感特征分析模型是预先使用大量的语音情感样本数据训练得到，为标枪特征分析模型是预先使用大量的微表情样本训练得到。
步骤S106，根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作。
具体地，本步骤判断所述风险预警评分是否大于或等于所述风险预警阈值；
若是，则向紧急联系人、银行卡的持卡人以及银行监控中心发送风险预警提示；若否，则继续对用户的视频通话内容、用户的微表情等进行实时分析。
本申请通过视频通话内容和用户表情特征分析的多模态实时监测交易场景，提高了风险预警的客观性和有效性。
在一实施例中，如图2所示，步骤S101，采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证，包括：
步骤S1011，对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到银行卡中预存的基准人脸信息；基准人脸信息的读取可以通过ATM中内置的读取模组实现。
步骤S1012，采集用户的当前人脸信息。
这里可通过ATM的图像采集设备进行当前人脸信息的采集。若未在图像采集区域内检测到人脸信息，或采集到的人脸信息不合格，可以通过语音提醒的方式提示用户重新采集。
步骤S1013，判断所述基准人脸信息和所述当前人脸信息是否一致；若是，则执行步骤S1014；若否，则执行步骤S1015；
本步骤直接采用现有的人脸识别技术比对基准人脸信息与当前人脸信息的相似度，当相似度超过预设相似度阈值时，即可认为基准人脸信息与当前人脸信息一致，否则基准人脸信息与当前人脸信息不一致。
步骤S1014，确定用户身份验证通过，提醒用户进行交易操作；
步骤S1015，确定用户身份验证失败，提醒用户重新采集。
这里需要说明的是，为了保证人脸验证的准确性，采集基准人脸信息时需要尽可能使用高清图像采集设备，以保留持卡人较多的特征，这就导致图像数据量较大，存储空间占用多。而银行卡芯片或RFID芯片的存储能力有限，因此，可以对采集到的原始人脸数据进行压缩处理后得到基准人脸图像。
具体地，本申请使用压缩感知技术实现基准人脸信息的采集及原始人脸数据的重构。压缩感知技术不同于传统的先采样后压缩的过程，其可同步实现采样和压缩的操作，并能通过采集数量远小于传统采样技术所需的采样值重构原始信号。基于压缩感知的人脸图像压缩采样及重构可用下述数学模型表示：
令x为原始人脸数据信号，对x在Ψ稀疏基上进行稀疏表示，则有
x＝ψs (1)
其中Ψ为稀疏基，s为稀疏系数。因为一般的自然信号本身并不稀疏，需要在某种稀疏基上进行稀疏表示。而信号稀疏性是采用压缩感知技术的前提条件。
使用一个已知的测量矩阵φ对原始人脸数据信号x采样，进行降维观测，得到观测值y，即
y＝φx＝φψs (2)
本申请中，将原始人脸数据x对应的观测值y存储至银行卡的RFID芯片内。ATM 终端读取银行卡芯片内的观测值y并进行重构获取原始人脸数据x，并使用此重构值 x与实时获取的当前人脸信息进行比对。由于测量矩阵φ已知，显然观测值y也是已知的，且稀疏基Ψ也是已知的，进一步地对于公式(2)可表示为
y＝θs (3)
其中θ＝φψ，因此，信号的重构过程则为求解s。只要求解出稀疏系数s的值，则可通过公式(1)重构出原始人脸数据x。
进一步地，为了保证银行卡内芯片的数据的安全，需要对基准人脸信息加密存储。由上述内容可知，基于压缩感知技术采集到的人脸数据是先通过一个已知的测量矩阵进行降维获取，再在ATM终端读取然后重构出原始人脸数据。因此，可将测量矩阵作为密钥，人脸数据采样过程视作加密过程，信号重构过程视为解密过程。
本申请使用压缩感知技术同时实现数据的采样压缩和加密存储，无需使用额外的压缩和加密技术对原始数据再次处理。
前述实施例提到，所述预警规则包括但不限于用户在第一预设时间内的交易次数超过预设次数、用户的单笔交易金额超过第一预设金额阈值、用户在第二预设时间内的总交易金额超过第二预设金额阈值等。在一实施例中，以用户在预设时间内的交易次数超过预设次数以及用户的单笔交易金额超过预设金额阈值为例进行说明。
假设所述预警规则包括用户在预设时间内的交易次数超过预设次数以及用户的单笔交易金额超过预设金额阈值，则如图3所示，步骤S103，获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作，包括：
步骤S1031，判断用户的交易操作信息中的交易操作类型是否为转账或取款；若是，则执行步骤S1032；若否，则执行步骤S1035；
步骤S1032，判断用户的单笔交易金额是否超过预设金额阈值；若是，则执行步骤S1034；若否，则执行步骤S1033；
步骤S1033，判断用户在预设时间内的交易次数是否超过预设次数；若是，则执行步骤S1034；若否，则执行步骤S1035；
步骤S1034，确定用户存在可疑操作。
步骤S1035，继续对用户的交易操作信息进行实时监测。
实际应用中，预警规则可有用户自行设定，用户可设置比上述实施例更多或更少的预设规则，也可设置与上述实施例相同或不同的预设规则，本申请对此不作限定。
在一实施例中，如图4所示，步骤S104，基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话，包括：
步骤S1041，对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息。
具体地，考虑到基准人脸信息是持卡人在开卡时预存的人脸信息，而携带银行卡到ATM办理业务的用户则不一定是持卡人本人，因此本步骤基于银行卡中存储的基准人脸信息确定紧急联系人。
步骤S1042，根据所述基准人脸信息匹配对应的紧急联系人及其绑定的通话设备。
具体地，紧急联系人也是由持卡人在开发时预留的，持卡人预留的紧急联系人和基准人脸信息的映射关系一并存储至银行系统中。当确定基准人脸信息后，即可根据映射关系得到紧急联系人。紧急联系人绑定的通话设备可以是紧急联系人绑定的通话设备(例如手机等移动设备)。
步骤S1043，向所述通话设备上安装的手机银行APP发起视频通话。
需要说明的是，可直接通过手机银行APP发起视频通话，也可调用通话设备的其他功能实现视频通话，本申请对此不作限定。
在一实施例中，如图5所示，步骤S105，根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分，包括步骤S1051至步骤S1054：
步骤S1051，对所述视频通话内容进行特征提取，得到用户的语音文本特征以及语音情感特征。
具体地，ATM终端实时采集用户与紧急联系人的视频通话内容，这里指视频通话的语音数据，并将语音数据加密上送给后端系统进行分析。
后端系统对语音数据解密后，对其中的语音转换为文本，并对文本进行分词等处理，得到多个语音文本特征；同时对用户的语音情感进行特征提取，得到语音情感特征。本步骤主要考虑到若用户处于金融风险中，可能会涉及相关的敏感词条，同时用户可能会出现不安、慌张、紧张等异常情绪，用户的语音情感可以在一定程度上反映出其情绪变化。
步骤S1052，获取用户视频通话过程中的人脸图像并对所述人脸图像进行特征提取，得到用户的微表情特征。
具体地，采集用户的视频通话过程中的人脸视频并加密上送给后端系统进行分析。后端系统对用户人脸视频解密后，对其中的视频帧进行分析和特征提取，得到用户的微表情特征。本步骤同样考虑到若用户处于金融风险中，可能会出现不安、慌张、紧张等异常情绪，用户的微表情可以在一定程度上反映出其情绪变化。语音情感和微表情的结合有助于提高风险检测结果的准确性。
步骤S1053，将所述语音文本特征、所述语音情感特征以及所述微表情特征分别输入至对应的特征分析模型中，得到语音文本异常分值、语音情感异常分值以及微表情分值。
具体地，将语音文本特征输入至预先创建的语音文本特征分析模型中，得到语音文本异常分值。文本包含的敏感词条越多，语音文本异常分值越高。由于紧急联系人和用户的对话具有时间性，是一个持续的过程，而为了提升风险预警的时效性，本申请的特征分析模型的检测是实时进行，不会等所有所有对话结束再一并进行预测。因此，本申请的特征分析模型会进行迭代预测。假设P为语音文本特征向量集，则输入语音文本特征分析模型的语音文本特征向量为
P＝{p1,p2,...,pi}
其中pi为采集的i段语音的文本内容。每当语音文本特征向量集有新的向量添加时，都会触发模型进行预测，得到语音文本特征分析模型输出的语音文本异常分值这里用Si表示。
同时，语音情感特征包括包含语速、音量、语调、间隔时间等声学特征，将语音情感特征输入至预先创建的语音情感特征分析模型中，得到语音情感异常分值，这里用Y表示。
类似地，将用户的人脸视频连续帧微表情特征输入到微表情特征分析模型中，得到微表情分值，这里用E表示。
考虑到人的情绪会在一个时间段内出现波动，视频通话过程又是一个持续的过程，语音情绪和微表情分析会持续进行，自然也会产生多个语音情感异常分值和微表情分值。因此本申请中的语音情感异常分值Y取多个语音情感异常分值中的最高值，微表情分值E也取多个微表情分值中的最高值。
步骤S1054，根据所述语音文本异常分值、所述语音情感异常分值、所述微表情分值以及预设的权重系数得到所述风险预警评分。
本步骤综合语音文本异常分值Si、语音情感异常分值Y和微表情分值E及其对应的权重系数μ1、μ2、μ3得到风险预警评分Zi：
Zi＝Siμ1+Yμ2+Eμ3
其中，μ1+μ2+μ3＝1。
得到风险预警评分后，即可判断风险预警评分是否超过预设的风险预警阈值，若是，则说明当前交易场景存在较高的风险，需尽快采取风险预警动作避免客户资金损失，同时，可停止采集视频通话内容和用户人脸图像。如果风险预警评分低于风险预警阈值，则说明当前交易场景风险较低，此时可继续采集视频通话内容和用户人脸图像，直至视频通话结束。
本实施例融合语音文本的检测结果与在语音情感及表情上检测的情绪结果，得到一个综合的风险预警评分，进一步与预设风险预警阈值结合判断用户是否出于金融风险当中。相比于通过语音或者表情的单一的分析，融合多模态的综合判断，有助于进一步提升风险预警的准确性，为用户提供更加客观的预警提示。
需要说明的是，考虑到现有技术中针对语音文本、语音情感以及微表情等单一特征进行风险预警分析的方案较多，因此本申请所用的语音文本特征分析模型、语音情感特征分析模型以及微表情特征分析模型可以直接采用已有的模型，节约模型训练成本。
在一实施例中，如图6所示，步骤S104，基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话之后，所述面向老年人的ATM交易方法还包括：
步骤S107，接收紧急联系人发送的终止交易信号；
步骤S108，根据所述终止交易信号终止交易，并触发报警信号。
具体地，与紧急联系人成功建立视频通话后，紧急联系人可通过视频判断用户是否为持卡人本人或其他可信的人员。若为陌生人，或者当前有损失资金的风险，紧急联系人可通过按下其通话设备的视频通话页面上的终止交易按钮，向ATM发送终止交易信号。ATM接收到紧急联系人终止交易的信号后，立即触发终止交易，并触发报警信号，向银行安保人员、银行监管中心甚至公安机关报警。
本申请的面向老年人的ATM交易方法通过人脸信息进行身份验证，避免了用户遗忘银行卡密码而无法进行交易的情况；通过实时监测交易操作是否可疑辅助视频通话功能，快速为用户提供预警和帮助；通过视频通话内容和用户表情特征分析的多模态实时监测交易场景，提高了风险预警的客观性和有效性。同时，本申请结合多种用户“无感”的监测手段对交易过程进行监测和保护，无需用户本人主动执行特定操作，可更加方便地为老年人等弱势群体提供帮助。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了面向老年人的ATM交易装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例所述。由于面向老年人的ATM 交易装置解决问题的原理与面向老年人的ATM交易方法相似，因此面向老年人的 ATM交易装置的实施可以参见面向老年人的ATM交易方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
本申请提供一种面向老年人的ATM交易装置，如图7所示，该装置包括：
用户身份验证模块201，用于采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证；
交易操作监控模块202，用于获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作；
视频通话模块203，用于若存在可疑操作，基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话；
风险预警评分模块204，用于根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分；
风险预警模块205，用于根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作。
在一实施例中，如图8所示，所述用户身份验证模块201包括：
基准人脸信息读取单元2011，用于对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息；
当前人脸信息采集单元2012，用于采集用户的当前人脸信息；
人脸比对单元2013，用于判断所述基准人脸信息和所述当前人脸信息是否一致；
身份验证结果确定单元2014，用于若基准人脸信息和当前人脸信息一致，则确定用户身份验证通过，提醒用户进行交易操作；若基准人脸信息和当前人脸信息不一致，则确定用户身份验证失败。
在一实施例中，如图9所示，所述预警规则包括用户在预设时间内的交易次数超过预设次数以及用户的单笔交易金额超过预设金额阈值；
所述交易操作监控模块202包括：
判断单元2021，用于判断用户的交易操作信息中的交易操作类型是否为转账或取款、用户的交易金额是否超过预设金额阈值；以及判断用户在预设时间内的交易次数是否超过预设次数；
可疑操作确定单元2022，用于若用户的交易操作类型为转账或取款且用户的单笔交易金额超过预设金额阈值，或者用户在预设时间内的交易次数超过预设次数，则确定用户存在可疑操作。
在一实施例中，如图10所示，所述视频通话模块203包括：
用户信息确定单元2031，用于对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息；
紧急联系人确定单元2032，用于根据所述基准人脸信息匹配对应的紧急联系人及其绑定的通话设备；
视频通话单元2033，用于向所述通话设备上安装的手机银行APP发起视频通话。
在一实施例中，如图11所示，所述风险预警评分模块204包括：
视频通话内容特征提取单元2041，用于对所述视频通话内容进行特征提取，得到用户的语音文本特征以及语音情感特征；
人脸图像特征提取单元2042，用于获取用户视频通话过程中的人脸图像并对所述人脸图像进行特征提取，得到用户的微表情特征；
特征分析单元2043，用于将所述语音文本特征、所述语音情感特征以及所述微表情特征分别输入至对应的特征分析模型中，得到语音文本异常分值、语音情感异常分值以及微表情分值；
风险预警评分确定单元2044，用于根据所述语音文本异常分值、所述语音情感异常分值、所述微表情分值以及预设的权重系数得到所述风险预警评分。
在一实施例中，如图12所示，所述风险预警模块205包括：
分数比较单元2051，用于判断所述风险预警评分是否大于或等于所述风险预警阈值；
风险预警提示单元2052，用于若风险预警评分大于或等于风险预警阈值，则向紧急联系人、银行卡的持卡人以及银行监控中心发送风险预警提示。
在一实施例中，如图13所示，所述面向老年人的ATM交易装置还包括交易终止模块206，用于：
接收紧急联系人发送的终止交易信号；
根据所述终止交易信号终止交易，并触发报警信号。
本申请的面向老年人的ATM交易装置通过人脸信息进行身份验证，避免了用户遗忘银行卡密码而无法进行交易的情况；通过实时监测交易操作是否可疑辅助视频通话功能，快速为用户提供预警和帮助；通过视频通话内容和用户表情特征分析的多模态实时监测交易场景，提高了风险预警的客观性和有效性。同时，本申请结合多种用户“无感”的监测手段对交易过程进行监测和保护，无需用户本人主动执行特定操作，可更加方便地为老年人等弱势群体提供帮助。
在一实施例中，本申请还提供一种计算机设备，参见图14，所述电子设备100 具体包括：
中央处理器(processor)110、存储器(memory)120、通信模块(Communications)130、输入单元140、输出单元150以及电源160。
其中，所述存储器(memory)120、通信模块(Communications)130、输入单元140、输出单元150以及电源160分别与所述中央处理器(processor)110相连接。所述存储器120中存储有计算机程序，所述中央处理器110可调用所述计算机程序，所述中央处理器110执行所述计算机程序时实现上述实施例中的面向老年人的ATM交易方法中的全部步骤。
在一实施例中，本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行。所述计算机程序被处理器执行时实现本发明所提供的任一面向老年人的ATM交易方法。
在一实施例中，本发明的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实施例提供的任一面向老年人的ATM交易方法。
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 (10)

1.一种面向老年人的ATM交易方法，其特征在于，包括：
采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证；
获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作；
若是，则基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话；
根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分；
根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作。
2.根据权利要求1所述的面向老年人的ATM交易方法，其特征在于，所述采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证，包括：
对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息；
采集用户的当前人脸信息；
判断所述基准人脸信息和所述当前人脸信息是否一致；
若是，则确定用户身份验证通过，提醒用户进行交易操作；若否，则确定用户身份验证失败。
3.根据权利要求1所述的面向老年人的ATM交易方法，其特征在于，所述预警规则包括用户在预设时间内的交易次数超过预设次数以及用户的单笔交易金额超过预设金额阈值；
所述获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作，包括：
判断用户的交易操作信息中的交易操作类型是否为转账或取款、用户的交易金额是否超过预设金额阈值；以及判断用户在预设时间内的交易次数是否超过预设次数；
若用户的交易操作类型为转账或取款且用户的单笔交易金额超过预设金额阈值，或者用户在预设时间内的交易次数超过预设次数，则确定用户存在可疑操作。
4.根据权利要求1所述的面向老年人的ATM交易方法，其特征在于，所述基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话，包括：
对用户插入ATM的银行卡进行读取，得到用户预存的基准人脸信息；
根据所述基准人脸信息匹配对应的紧急联系人及其绑定的通话设备；
向所述通话设备上安装的手机银行APP发起视频通话。
5.根据权利要求1所述的面向老年人的ATM交易方法，其特征在于，所述根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分，包括：
对所述视频通话内容进行特征提取，得到用户的语音文本特征以及语音情感特征；
获取用户视频通话过程中的人脸图像并对所述人脸图像进行特征提取，得到用户的微表情特征；
将所述语音文本特征、所述语音情感特征以及所述微表情特征分别输入至对应的特征分析模型中，得到语音文本异常分值、语音情感异常分值以及微表情分值；
根据所述语音文本异常分值、所述语音情感异常分值、所述微表情分值以及预设的权重系数得到所述风险预警评分。
6.根据权利要求1所述的面向老年人的ATM交易方法，其特征在于，所述根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作，包括：
判断所述风险预警评分是否大于或等于所述风险预警阈值；
若是，则向紧急联系人、银行卡的持卡人以及银行监控中心发送风险预警提示。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的面向老年人的ATM交易方法，其特征在于，还包括：
接收紧急联系人发送的终止交易信号；
根据所述终止交易信号终止交易，并触发报警信号。
8.一种面向老年人的ATM交易装置，其特征在于，包括：
用户身份验证模块，用于采集用户的银行卡信息以及当前人脸信息并基于所述银行卡信息以及所述当前人脸信息对用户身份进行验证；
交易操作监控模块，用于获取用户身份验证通过后的交易操作信息并基于预设的预警规则判断是否存在可疑操作；
视频通话模块，用于若存在可疑操作，基于ATM视频通话功能向用户绑定的紧急联系人发起视频通话；
风险预警评分模块，用于根据视频通话内容、用户的微表情以及预先创建的特征分析模型确定风险预警评分；
风险预警模块，用于根据所述风险预警评分以及预设的风险预警阈值触发对应的风险预警动作。
9.一种计算机设备，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7中任一项所述的面向老年人的ATM交易方法。
10.一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7中任一项所述的面向老年人的ATM交易方法。
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