TWM655948U - 銀行帳戶開立預警系統 - Google Patents
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Abstract
一種銀行帳戶開立預警系統包含一處理模組，及分別與該處理模組電連接的一通訊模組和一儲存模組。該儲存模組儲存一行動身分評分規則、一總評分規則、一人頭帳戶預測模型和一異常情緒辨識模型。該處理模組藉由執行該行動身分評分規則以產生一行動身分評分，藉由執行該人頭帳戶預測模型以產生一人頭帳戶預測評分，藉由執行該異常情緒辨識模型以產生一異常情緒評分，並藉由執行該總評分規則，以根據該行動身分評分、該人頭帳戶預測評分和該異常情緒評分產生該總評分。該處理模組確認該總評分是否高於或等於一預設分數以決定是否同意開戶。
Description
本新型是有關於一種預警系統，特別是指一種利用已完成深度學習訓練的模型產生相關評分以決定是否同意開戶的銀行帳戶開立預警系統。
由於詐騙集團日漸猖獗，銀行公會於日前修訂「防杜人頭帳戶範本」，訂定在承辦臨櫃開戶時，行員應注意辦理之事項。然而，開立存款帳戶的作業時間短需二十分鐘，長則要一小時，行員需審視的開戶文件及相關交易作業相當繁雜。雖然，銀行公會已整理人頭帳戶相關態樣，但行員逐一檢視可能仍有疏漏，且受工作忙碌、疲勞累積等因素影響，行員未必能一直保持高度警覺。另一方面，「防杜人頭帳戶範本」中，有要求各銀行辦理稽核、查核，定期統計各分行「警示帳戶數」、「衍生管制帳戶數」，每日篩選「疑似交易異常客戶名單」供營業單位等控管措施。然而，前述措施皆為「事後管理」的作法，對於人頭帳戶無法達到防範未然的效果。因此，提供一種能協助行員於承辦臨櫃開戶時辨識客戶是否為人頭戶之系統，便成為一個值得研究的課題。
因此，本新型之目的，即在提供一種能夠協助行員決定是否同意客戶開立銀行帳戶的銀行帳戶開立預警系統。
於是，本新型提供一種銀行帳戶開立預警系統，能與多個電信公司伺服器和一開戶伺服器通訊，並包含一通訊模組、一儲存模組及一處理模組。
該通訊模組，其能與該等電信公司伺服器和該開戶伺服器通訊連接。該儲存模組，其儲存一行動身分評分規則、一總評分規則、已完成深度學習訓練的一人頭帳戶預測模型和一異常情緒辨識模型。該處理模組，其電連接該通訊模組和該儲存模組。
該處理模組經由該通訊模組收到來自該開戶伺服器的包含一客戶的一開戶資料的一開戶申請請求。該開戶資料包括該客戶的一行動電話號碼。
該處理模組產生並經由該通訊模組傳送該客戶的該行動電話號碼至對應該行動電話號碼的該電信公司伺服器，對應的該電信公司伺服器根據該行動電話號碼提供對應該行動電話號碼的一行動身分資料給該處理模組，該處理模組從該儲存模組讀取並執行該行動身分評分規則以對該行動身分資料產生一行動身分評分。
該處理模組從該儲存模組讀取並執行該人頭帳戶預測模型，且將該開戶資料輸入該人頭帳戶預測模型，以產生一人頭帳戶預測評分。
該處理模組還收到來自該開戶伺服器的該客戶與一行員的一對談影音資料，該處理模組從該儲存模組讀取並執行該異常情緒辨識模型，且將該對談影音資料輸入該異常情緒辨識模型，以產生一異常情緒評分。
當該處理模組從該儲存模組讀取並執行該總評分規則，以根據該行動身分評分、該人頭帳戶預測評分和該異常情緒評分產生一總評分，並確認該總評分高於或等於一預設分數時，該處理模組產生並傳送與該開戶申請請求相關的一同意開戶通知至該開戶伺服器，使該開戶伺服器執行與該開戶申請請求相關的一開戶申請作業。
在一些實施態樣中，其中，當該處理模組確認該總評分低於該預設分數時，該處理模組產生並傳送與該開戶申請請求相關的一建議拒絕開戶通知至該開戶伺服器。
在一些實施態樣中，其中，該開戶伺服器儲存多筆警示帳戶資料和多筆拒絕開戶資料，該人頭帳戶預測模型是以該等警示帳戶資料和該等拒絕開戶資料作為訓練資料並進行深度學習訓練而完成。
在一些實施態樣中，其中，該開戶伺服器儲存多筆歷史對談影音資料，該異常情緒辨識模型是以該等歷史對談影音資料作為訓練資料對一異常情緒辨識程序進行深度學習訓練而完成。
在一些實施態樣中，其中，該總評分規則=該行動身分評分*一行動身分加權係數+該人頭帳戶預測評分*一人頭帳戶加權係數+該異常情緒評分*一異常情緒加權係數。
本新型之功效在於：該處理模組藉由執行該行動身分評分規則以產生該行動身分評分，藉由執行該人頭帳戶預測模型以產生該人頭帳戶預測評分，藉由執行該異常情緒辨識模型以產生該異常情緒評分，並藉由執行該總評分規則，以根據該行動身分評分、該人頭帳戶預測評分和該異常情緒評分產生該總評分，該處理模組確認該總評分是否高於或等於該預設分數以決定是否同意開戶。藉此，能協助該行員於承辦臨櫃開戶時辨識客戶是否為人頭戶，進而決定是否同意開戶，有效降低開立人頭帳戶的機率。
在本新型被詳細描述之前，應當注意在以下的說明內容中，類似的元件是以相同的編號來表示。若未特別定義，則本專利說明書中所述的「電連接」是泛指多個電子設備/裝置/元件之間透過導電材料彼此相連而實現的「有線電連接」，以及透過無線通訊技術進行單/雙向無線信號傳輸的「無線電連接」。另一方面，本專利說明書中所述的「電連接」也泛指多個電子設備/裝置/元件之間彼此直接相連而形成的「直接電連接」，以及多個電子設備/裝置/元件之間還透過其他電子設備/裝置/元件彼此間接相連而形成的「間接電連接」。
參閱圖1，本新型銀行帳戶開立預警系統4的一實施例，由一金融機構建立，且能與多個電信公司伺服器1和一開戶伺服器2通訊，並包含一通訊模組41、一儲存模組42及一處理模組43。該開戶伺服器2儲存多筆警示帳戶資料、多筆拒絕開戶資料和多筆歷史對談影音資料。進一步地說，每一該警示帳戶資料例如是由法院、檢察署或司法警察機關以公文書通知列為警示帳戶的銀行帳戶之相關資料；每一該拒絕開戶資料例如是該金融機構所拒絕開戶之相關資料；每一該歷史對談影音資料例如是該金融機構與對應的一金融機構客戶於一開戶期間對談的相關錄音和錄像資料。在本實施例中，該金融機構例如是銀行、信用合作社、郵局、農會、或漁會等能提供自然人申請開戶作儲蓄的機構，但不以此為限制；每一該電信公司伺服器1由一電信公司例如是中華電信、台灣大哥大或遠傳電信所架設的伺服器，但不以此為限制；該開戶伺服器2是由該金融機構所架設，並提供一行員藉由一行員端裝置3與其透過通訊方式(區域網路或網際網路)建立連線以使其執行一開戶申請作業；該行員端裝置3由該行員操作使用，並例如是由個人電腦主機、鍵盤、滑鼠、錄音麥克風和視訊鏡頭等組成，但不以此為限制。
該通訊模組41能與該等電信公司伺服器1和該開戶伺服器2透過通訊方式(區域網路或網際網路)通訊連接。在本實施例中，該通訊模組41例如但不限於是有線網路模組(如乙太網路晶片)或無線網路模組(如Wi-Fi控制器)。
該儲存模組42儲存一行動身分評分規則、一總評分規則、已完成深度學習訓練的一人頭帳戶預測模型和一異常情緒辨識模型。進一步地說，該人頭帳戶預測模型是以該等警示帳戶資料和該等拒絕開戶資料作為訓練資料並進行深度學習訓練而完成；該異常情緒辨識模型是以該等歷史對談影音資料作為訓練資料對一異常情緒辨識程序進行深度學習訓練而完成。該異常情緒辨識程序例如是藉由取得該金融機構客戶的臉部表情、肢體動作和說話語調、聲音頻率、說話語速辨識該金融機構客戶是否有緊張、恐懼、或生氣等異常情緒，但不以此為限制。在本實施例中，該儲存模組42例如但不限於是硬碟或其他電腦可讀取記錄媒體。
該處理模組43電連接該通訊模組41和該儲存模組42。在本實施例中，該處理模組43例如但不限於是中央處理器、微處理器或單晶片微控制器。
當一客戶親臨該金融機構欲辦理該開戶申請作業時，由該行員藉由操作該行員端裝置3與該開戶伺服器2通過通訊方式建立連線。該行員藉由操作該行員端裝置3產生並傳送一包含一開戶資料的開戶指令至該開戶伺服器2，該行員還藉由操作該行員端裝置3產生並傳送與該客戶對談的一對談影音資料。該開戶資料例如包括該客戶的一行動電話號碼、一身分證識別碼、一戶籍地址、一通訊地址、一任職公司地址、一任職公司電話、一職業別、一出生年月日、一年收入、一資金來源，但不以此為限制。該對談影音資料例如包含該行員藉由操作該行員端裝置3對該客戶拍攝半身正面照、錄製半身正面影像(藉以取得該客戶的臉部表情和肢體動作)，該行員與該客戶口頭確認該開戶資料的正確性或合理性(藉以取得該客戶的說話語調、聲音頻率、說話語速)，但不以此為限制。
需注意的是，當該客戶提供該行動電話號碼即表示同意該金融機構與該行動電話號碼所屬的該電信公司聯繫並取得該客戶於對應的該電信公司的一行動身分資料。該行動身分資料例如包括該行動電話號碼是否為該客戶本人持有(也就是說，該行動電話號碼的租用人是否為該客戶本人)、該客戶是否持有該行動電話號碼六個月以上、該行動電話號碼是否屬於正常繳費等，但不以此為限制。
該處理模組43經由該通訊模組41收到來自該開戶伺服器2的包含該開戶資料的一開戶申請請求，該處理模組43回應該開戶申請請求產生並經由該通訊模組41傳送該開戶資料包括的該客戶的該行動電話號碼至對應該行動電話號碼的該電信公司伺服器1。對應的該電信公司伺服器1根據該行動電話號碼提供對應該行動電話號碼的該行動身分資料給該處理模組43，該處理模組43從該儲存模組42讀取並執行該行動身分評分規則以對該行動身分資料產生一行動身分評分。舉例來說，當該行動電話號碼為該客戶本人持有、該客戶持有該行動電話號碼六個月以上、該行動電話號碼屬於正常繳費時的該行動身分評分高於當該行動電話號碼非該客戶本人持有、該客戶持有該行動電話號碼低於六個月、該行動電話號碼有遲繳紀錄時的該行動身分評分。
該處理模組43從該儲存模組42讀取並執行該人頭帳戶預測模型，且將該開戶資料輸入該人頭帳戶預測模型，以產生一人頭帳戶預測評分。
該處理模組43還收到來自該開戶伺服器2的該客戶與該行員的該對談影音資料。該處理模組43從該儲存模組42讀取並執行該異常情緒辨識模型，且將該對談影音資料輸入該異常情緒辨識模型，以產生一異常情緒評分。
當該處理模組43從該儲存模組42讀取並執行該總評分規則，以根據該行動身分評分、該人頭帳戶預測評分和該異常情緒評分產生一總評分，並確認該總評分高於或等於一預設分數時，該處理模組43產生並傳送與該開戶申請請求相關的一同意開戶通知至該開戶伺服器2，使該開戶伺服器2執行與該開戶申請請求相關的該開戶申請作業。在本實施例中，該預設分數設定為75分，但不以此為限制；該總評分規則=該行動身分評分*一行動身分加權係數+該人頭帳戶預測評分*一人頭帳戶加權係數+該異常情緒評分*一異常情緒加權係數，該行動身分加權係數、該人頭帳戶加權係數和該異常情緒加權係數可以因應當前的人頭帳戶猖獗程度而調整。
另一方面，當該處理模組43確認該總評分低於該預設分數時，該處理模組43產生並傳送與該開戶申請請求相關的一建議拒絕開戶通知至該開戶伺服器2。該開戶伺服器2提供該建議拒絕開戶通知給該行員端裝置3。該行員藉由檢視該行員端裝置3得知該建議拒絕開戶通知後，可透過相應話術來婉拒該客戶的該開戶申請作業。
綜上所述，該處理模組43藉由執行該行動身分評分規則以產生該行動身分評分，藉由執行該人頭帳戶預測模型以產生該人頭帳戶預測評分，藉由執行該異常情緒辨識模型以產生該異常情緒評分，並藉由執行該總評分規則，以根據該行動身分評分、該人頭帳戶預測評分和該異常情緒評分產生該總評分，該處理模組43確認該總評分是否高於或等於該預設分數以決定是否同意開戶。藉此，能協助該行員於承辦臨櫃開戶時辨識客戶是否為人頭戶，進而決定是否同意開戶，有效降低開立人頭帳戶的機率。另外，有了本新型銀行帳戶開立預警系統4的輔助，該行員也能減少傳統「人工開戶」可能產生的疏漏，並能減輕該行員於開戶時需要針對銀行公會發布的「防杜人頭帳戶範本」逐條檢視的負擔。因此，確實能達成本新型之目的與功效。
惟以上所述者，僅為本新型之實施例而已，當不能以此限定本新型實施之範圍，凡是依本新型申請專利範圍及專利說明書內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本新型專利涵蓋之範圍內。
1:電信公司伺服器
2:開戶伺服器
3:行員端裝置
4:銀行帳戶開立預警系統
41:通訊模組
42:儲存模組
43:處理模組
本新型之其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中：
圖1是一方塊圖，說明本新型銀行帳戶開立預警系統的一實施例。
1:電信公司伺服器
2:開戶伺服器
3:行員端裝置
4:銀行帳戶開立預警系統
41:通訊模組
42:儲存模組
43:處理模組
Claims (5)
- 一種銀行帳戶開立預警系統，能與多個電信公司伺服器和一開戶伺服器通訊，並包含： 一通訊模組，其能與該等電信公司伺服器和該開戶伺服器通訊連接； 一儲存模組，其儲存一行動身分評分規則、一總評分規則、已完成深度學習訓練的一人頭帳戶預測模型和一異常情緒辨識模型；及 一處理模組，其電連接該通訊模組和該儲存模組； 其中，該處理模組經由該通訊模組收到來自該開戶伺服器的包含一客戶的一開戶資料的一開戶申請請求，該開戶資料包括該客戶的一行動電話號碼； 該處理模組產生並經由該通訊模組傳送該客戶的該行動電話號碼至對應該行動電話號碼的該電信公司伺服器，對應的該電信公司伺服器根據該行動電話號碼提供對應該行動電話號碼的一行動身分資料給該處理模組，該處理模組從該儲存模組讀取並執行該行動身分評分規則以對該行動身分資料產生一行動身分評分； 該處理模組從該儲存模組讀取並執行該人頭帳戶預測模型，且將該開戶資料輸入該人頭帳戶預測模型，以產生一人頭帳戶預測評分； 該處理模組還收到來自該開戶伺服器的該客戶與一行員的一對談影音資料，該處理模組從該儲存模組讀取並執行該異常情緒辨識模型，且將該對談影音資料輸入該異常情緒辨識模型，以產生一異常情緒評分； 當該處理模組從該儲存模組讀取並執行該總評分規則，以根據該行動身分評分、該人頭帳戶預測評分和該異常情緒評分產生一總評分，並確認該總評分高於或等於一預設分數時，該處理模組產生並傳送與該開戶申請請求相關的一同意開戶通知至該開戶伺服器，使該開戶伺服器執行與該開戶申請請求相關的一開戶申請作業。
- 如請求項1所述的銀行帳戶開立預警系統，其中，當該處理模組確認該總評分低於該預設分數時，該處理模組產生並傳送與該開戶申請請求相關的一建議拒絕開戶通知至該開戶伺服器。
- 如請求項1所述的銀行帳戶開立預警系統，其中，該開戶伺服器儲存多筆警示帳戶資料和多筆拒絕開戶資料，該人頭帳戶預測模型是以該等警示帳戶資料和該等拒絕開戶資料作為訓練資料並進行深度學習訓練而完成。
- 如請求項1所述的銀行帳戶開立預警系統，其中，該開戶伺服器儲存多筆歷史對談影音資料，該異常情緒辨識模型是以該等歷史對談影音資料作為訓練資料對一異常情緒辨識程序進行深度學習訓練而完成。
- 如請求項1所述的銀行帳戶開立預警系統，其中，該總評分規則=該行動身分評分*一行動身分加權係數+該人頭帳戶預測評分*一人頭帳戶加權係數+該異常情緒評分*一異常情緒加權係數。
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