[發明專利]智能識別的風險管理方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201811537000.X
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN109461073A
• 公開（公告）日: 2019-03-12
• 發明（設計）人: 李凱平
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

1.一種智能識別的風險管理方法，其特征在于，包括：

獲取預設問題，其中，所述預設問題為N個，N為正整數；

獲取用戶標識，并根據所述用戶標識獲取用戶資料；

基于N個所述預設問題和所述用戶資料獲取N個問題標準信息；

基于N個所述預設問題獲取N個用戶音頻數據；

將N個所述用戶音頻數據輸入至預設自然語言處理模型中，獲取N個問題測試信息；

判斷每一所述問題測試信息與對應的所述問題標準信息是否一致，根據N個所述問題測試信息的判斷結果獲取第一風險評分；

根據所述第一風險評分輸出第一風險識別結果。

2.如權利要求1所述的智能識別的風險管理方法，其特征在于，所述并根據所述用戶標識獲取用戶資料，包括：

基于所述用戶標識從大數據系統獲取用戶數據；

基于所述預設問題的預設字段從所述用戶數據中獲取用戶資料。

3.如權利要求1所述的智能識別的風險管理方法，其特征在于，所述判斷每一所述問題測試信息與對應的所述問題標準信息是否一致，根據N個所述問題測試信息的判斷結果獲取第一風險評分，包括：

若所述問題測試信息與對應的所述問題標準信息不一致，則輸出第一負面評分；

若所述問題測試信息與對應的所述問題標準信息一致，則輸出第一正面評分；

根據N個所述問題測試信息的判斷結果獲取所述第一負面評分與所述第一正面評分的第一總和，將所述第一總和作為第一風險評分。

4.如權利要求3所述的智能識別的風險管理方法，其特征在于，在所述基于N個所述預設問題獲取N個用戶音頻數據的步驟之前，所述智能識別的風險管理方法還包括：

獲取N個所述預設問題對應的N個第一人臉圖像；

將N個所述第一人臉圖像輸入至預設微表情識別模型中，獲取N個回答微表情；

若所述回答微表情屬于預設負面回答微表情，則輸出第二負面評分；

若所述回答微表情屬于預設正面回答微表情，則輸出第二正面評分；

根據N個所述回答微表情的匹配結果獲取所述第二負面評分與所述第二正面評分的第二總和，將所述第二總和作為第二風險評分；

根據所述第二風險評分輸出第二風險識別結果。

5.如權利要求4所述的智能識別的風險管理方法，其特征在于，在所述根據所述第一風險評分輸出第一風險識別結果的步驟之后，所述智能識別的風險管理方法還包括：

采用以下公式獲取第三風險評分：

C＝αA+βB，

其中，C為風險識別結果，A為所述第一風險評分，B為所述第二風險評分，α和β分別為所述第一風險評分和所述第二風險評分的權重；

根據所述第三風險評分獲取第三風險識別結果。

6.如權利要求1所述的智能識別的風險管理方法，其特征在于，所述獲取用戶標識，包括：

獲取第二人臉圖像；

將所述第二人臉圖像輸入至預設的人臉識別模型中，獲取第二人臉特征；

將所述第二人臉特征與預設的人臉數據庫的M個基準特征進行相似度計算，得到所述第二人臉特征的M個特征相似度，M為正整數；

若M個所述特征相似度中數值最高的特征相似度超過預設值，則獲取所述數值最高的特征相似度對應的所述基準特征，根據所述基準特征獲取對應的用戶信息；

根據所述用戶信息獲取用戶標識。