[發明專利]一種業務審核方法、裝置及設備在審
| 申請號: | 201911050365.4 | 申請日: | 2019-10-31 |
| 公開(公告)號: | CN110766340A | 公開(公告)日: | 2020-02-07 |
| 發明(設計)人: | 潘思宇;熊建;陳露佳;趙聞飆 | 申請(專利權)人: | 支付寶(杭州)信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06 |
| 代理公司: | 11315 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 | 代理人: | 許振新 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 審核 證明文件 機器學習技術 裝置及設備 模型學習 智能 | ||
1.一種業務審核方法,包括:
接收用戶端發送的業務辦理請求,所述業務辦理請求用于請求辦理目標業務并攜帶用戶的資歷證明文件;
將所述資歷證明文件輸入資歷審核模型,以確定所述用戶是否具有辦理所述目標業務的資歷;其中,所述資歷審核模型基于多個樣本數據和對應的標簽訓練得到,所述樣本數據包括辦理所述目標業務所需文件類型的資歷證明文件樣本,所述標簽用于指示所述資歷證明文件樣本是否符合業務規定。
2.根據權利要求1所述的方法,在將所述資歷證明文件輸入資歷審核模型之前,還包括:
確定辦理所述目標業務所需的文件類型;
確定預設審核模型列表中與所述文件類型相匹配的目標審核模型并作為所述資歷審核模型,所述預設審核模型列表中的審核模型用于審核對應文件類型的資歷證明文件。
3.根據權利要求1所述的方法,所述目標業務包括:開通收款碼的業務;所述資歷證明文件包括:目標門頭照片;所述資歷審核模型包括:門頭照片審核模型,所述門頭照片審核模型包括:第一門頭照片審核子模型;
其中,所述第一門頭照片審核子模型基于多個第一門頭照片樣本和對應的標簽訓練得到,所述第一門頭照片樣本包括標準格式的門頭照片樣本,所述第一審核子模型用于驗證所述目標門頭照片是否符合格式要求,所述標準格式的門頭照片樣本包括業務服務提供方預配置的門面實體的特征。
4.根據權利要求3所述的方法,所述門頭照片審核模型還包括:第二門頭照片審核子模型;
其中,所述第二門頭照片審核子模型基于多個第二門頭照片樣本和對應的標簽訓練得到,所述第二門頭照片樣本包括圖像質量達標和圖像質量不達標的門頭照片樣本,所述第二門頭照片審核子模型用于驗證所述目標門頭照片的圖像質量是否達標。
5.根據權利要求3所述的方法,所述門頭照片審核模型還包括:第三門頭照片審核子模型;
其中,所述第三門頭照片審核子模型基于多個第三門頭照片樣本和對應的標簽訓練得到,所述第三門頭照片樣本包括來源違規的門頭照片樣本,所述第三門頭照片審核子模型用于驗證所述目標門頭照片的來源是否違規。
6.根據權利要求3所述的方法,所述門頭照片審核模型還包括:第四門頭照片審核子模型;
其中,所述第四門頭照片審核子模型基于多個第四門頭照片樣本和對應的標簽訓練得到,第四門頭照片樣本包括攜帶違禁信息的門頭照片樣本,所述第四門頭照片審核子模型用于驗證所述目標門頭照片中是否攜帶違禁信息。
7.根據權利要求3至6中任一項所述的方法,所述將所述資歷證明文件輸入資歷審核模型,包括:
將所述目標門頭照片輸入所述門頭照片審核模型,以預測所述目標門頭照片的可信度;
若可信度達到第一可信閾值,則確定所述目標門頭照片可信;
若可信度達到第二可信閾值,則確定所述目標門頭照片不可信,并返回拒絕開通收款碼的提示信息,所述第一可信閾值大于所述第二可信閾值。
8.根據權利要求7所述的方法,還包括:
若可信度介于所述第一可信閾值和所述第二可信閾值之間,則將所述目標門頭照片轉由人工審核。
9.根據權利要求7所述的方法,所述資歷證明文件還包括:目標營業執照圖像,所述資歷審核模型還包括:營業執照審核模型,所述營業執照審核模型包括:第一營業執照審核子模型;
其中,所述第一營業執照審核子模型基于多個第一營業執照圖像樣本和對應的標簽訓練得到,所述第一營業執照樣本包括標準格式的營業執照圖像樣本,所述第一營業執照審核子模型用于驗證所述目標營業執照是否符合格式要求。
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