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[發明專利]一種基于身份信息驗證的遠程開戶方法及系統在審

專利信息
申請號: 201710203484.3 申請日: 2017-03-30
公開(公告)號: CN107016608A 公開(公告)日: 2017-08-04
發明(設計)人: 陳友斌;廖海斌;于晅 申請(專利權)人: 廣東微模式軟件股份有限公司
主分類號: G06Q40/02 分類號: G06Q40/02;G06Q20/40;G06Q30/06;G06K9/62;G06K9/00
代理公司: 北京汲智翼成知識產權代理事務所(普通合伙)11381 代理人: 陳曦,陳麗
地址: 523000 廣東省東莞市松山*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 身份 信息 驗證 遠程 開戶 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種基于身份信息驗證的遠程開戶方法,尤其涉及一種面向銀行、保險和證券行業的遠程開戶方法;同時涉及一種用于實現該遠程開戶方法的遠程開戶系統。

背景技術

傳統的銀行業、證券業、保險業一直熱衷于以網點擴張為手段的業務和布局,在傳統的業務發展邏輯中,更多的網點意味著更多的客戶覆蓋面和客戶滲透率。但是,隨著科學技術和互聯網思維不斷發展,這種以線下網點為基礎的發展模式正在不斷發生變化,最終將被徹底改變。對于還在以線下網點規模擴張為思路的銀行、證券和保險行業而言,遠程開戶將顛覆傳統金融行業通過布局線下網點爭取用戶量的經營模式,將成為未來發展的新趨勢。未來的金融行業競爭將主要取決于誰能獲取更多的用戶終端和入口,而這些終端和入口大部分通過自助和網絡來體現。

遠程開戶的方法使得金融行業自助及遠程幫助用戶隨時隨地實現開戶、開卡成為可能,提高用戶體驗,幫助傳統的金融行業和新興的互聯網金融行業增加用戶量。

目前,有基于VTM(虛擬柜員機)的遠程開戶方法,通過在營業廳設立的VTM,讓用戶與后臺工作人員實現遠程視頻交流。用戶依靠視頻,在工作人員的指導下,自主完成開戶、網銀辦理、投資理財等多種業務。然而,該VTM是放在營業廳的,對一些用戶來說仍是不方便的;另外,此方法智能化程度不高,過度依賴交互,導致用戶體驗性不好。另一種遠程開戶方法是,借助開戶人本人名下已有賬戶或者其它賬戶進行驗證式遠程開戶。但該方法存在以下風險:使用該方法沒有開戶人的簽名的過程,而傳統柜面開戶過程中,用戶簽名是必不可少的一個環節;由于種種原因,用戶賬戶及密碼泄露時有發生,所以使用其他相關的賬戶信息在網絡上進行遠程開戶并不能保證是開戶人本人在操作。

所以,遠程開戶過程中如何確保開戶者的身份真實性、人證一致性、風險控制能力和便捷性是亟待解決的技術問題,而以上提到的現有的兩種處理方法均達不到要求。

發明內容

針對現有技術的不足,本發明所要解決的首要技術問題在于提供一種基于身份信息驗證的遠程開戶方法;

本發明所要解決的另一技術問題在于提供一種實現該方法的遠程開戶系統。

為實現上述發明目的,本發明采用下述的技術方案:

一種基于身份信息驗證的遠程開戶方法,包括如下步驟:

S1,獲取至少三種證件圖像,進行聯網核查,分別驗證從所述證件圖像中識別出來的文字信息的真偽,如果任何一種證件的文字信息為假,則拒絕開戶;否則轉向步驟S2;

S2,將從所述證件圖像中識別出來的認證身份關鍵信息進行交叉驗證,如果所述認證身份關鍵信息不一致,則拒絕開戶;否則,轉向步驟S3;

S3,采用活體檢測技術判斷現場所拍攝的人臉是否是真人,并在檢測過程中隨機獲取一張用戶的現場人臉圖像;如果不是真人,則拒絕開戶;否則,轉向步驟S4;

S4,將聯網核查到的人臉圖像、證件表面的人臉圖像和隨機獲取的現場人臉圖像進行兩兩交叉比對,驗證是否是同一個人;如果不是,則拒絕開戶;否則,展示確認信息,確認無誤后手寫簽名,開卡成功。

其中較優地,在步驟S1中,獲取的至少三種證件圖像中二代身份證為必傳項。

其中較優地,在步驟S1中,獲取至少三種證件圖像的獲取方式包括從文件里導入方式和啟動攝像頭拍照方式。

其中較優地,在步驟S3中,所述采用活體檢測技術判斷現場所拍攝的人臉是否是真人,包括如下步驟:

S31,啟動攝像頭拍攝人臉,并截取系列規定動作照片;

S32,在截取的照片中進行人臉關鍵點定位,判斷在規定的時間內是否成功檢測到所有的指定動作;如果檢測到則轉向步驟S23;否則,驗證失敗;

S33,抓拍N張人臉圖像,針對每張人臉圖像進行人臉歸一化處理,抽取多種特征值,利用SVM分類器計算得分,根據得分判斷是否為真人,其中N為正整數。

其中較優地,在步驟S33中,抓拍N張人臉圖像,針對每張人臉圖像進行人臉歸一化處理,抽取多種特征值,利用SVM分類器計算得分,包括基于擴散速度圖的得分處理過程和基于圖像失真分析的得分處理過程;最后將兩種處理過程的得分進行融合得到最后得分。

其中較優地,利用基于擴散速度圖的得分處理方法針對每張人臉圖像進行人臉歸一化處理,抽取多種特征值,利用SVM分類器計算得分,包括如下步驟:

S3311,在視頻驗證過程中隨機截取圖像,進行人臉檢測和關鍵點定位,并對截取的圖像進行人臉歸一化處理,抽取多種特征值;

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