风险交易的交互唤醒方法、装置、设备及系统

摘要

本说明书提供一种风险交易的交互唤醒方法、装置、设备及系统，通过主动与待处理风险交易的交易用户进行交互，进行意图识别和对话推荐，将确定出的交互答疑信息与推荐的风险交互询问信息进行拼接后发送给交易用户，引导交易用户进行多轮交互唤醒对话。基于与交易用户的多轮对话，实现了对风险交易的风险识别确认，提升了风险交易的风险识别准确率，并且能够挖掘出风险交易的欺诈手段，为后续风险交易的识别奠定了数据基础。同时，通过将交互答疑信息与推荐的风险交互询问信息进行拼接，既实现了对交易用户的疑问的解答，又能够主动引导交易用户进行风险交易的确认，及时唤醒交易用户，提升了网络交易的安全性和风险交易的唤醒率。

说明书

技术领域

本说明书属于计算机技术领域，尤其涉及一种风险交易的交互唤醒方法、装置、设备及系统。

背景技术

网络交易方便了人们的生活，同时也催生了一些风险交易，一些不法分子利用互联网实施诈骗交易，给用户带来损失。为了保护用户不被骗会对有风险的交易进行阻断，但用户处在骗局中深度被骗，如果不能很好的向用户解释对应的欺诈手法，用户可能会绕过管控想方设法支付并持续被骗。目前，仅通过静态数据很难判断风险交易的具体欺诈手法，同时，部分通过静态数据判断高危的交易行为可能是用户的正常交易，在不确定用户是否真的被骗、被骗的具体欺诈手法时，直接阻断交易会给用户带来不好的体验。

发明内容

本说明书实施例的目的在于提供一种风险交易的交互唤醒方法、装置、设备及系统，提高了风险交易的风险识别准确率和风险交易的唤醒率。

一方面，本说明书实施例提供了一种风险交易的交互唤醒方法，所述方法包括：

向待处理风险交易的交易用户发送风险提醒交互信息，并接收所述交易用户返回的风险确认交互信息；

根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，并从问答数据库中获取所述交互意图对应的交互答疑信息；

根据所述交互意图和所述风险确认交互信息，确定出风险交互询问信息；

将所述交互答疑信息和所述风险交互询问信息进行拼接，获得风险交互拼接信息；

将所述风险交互拼接信息发送至所述交易用户，以引导所述交易用户进行多轮风险交易的交互唤醒。

另一方面，本说明书提供了一种风险交易的交互唤醒装置，包括：

风险提醒模块，用于向待处理风险交易的交易用户发送风险提醒交互信息，并接收所述交易用户返回的风险确认交互信息；

意图识别模块，用于根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，并从问答数据库中获取所述交互意图对应的交互答疑信息；

对话推荐模块，用于根据所述交互意图和所述风险确认交互信息，确定出风险交互询问信息；

话术拼接模块，用于将所述交互答疑信息和所述风险交互询问信息进行拼接，获得风险交互拼接信息；

多轮交互模块，用于将所述风险交互拼接信息发送至所述交易用户，以引导所述交易用户进行多轮风险交易的交互唤醒。

再一方面，本说明书实施例提供了一种风险交易的交互唤醒设备，包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述风险交易的交互唤醒方法。

还一方面，本说明书实施例提供了一种风险交易的交互唤醒系统，包括：智能对话机器人和用户终端；

所述智能对话机器人包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述风险交易的交互唤醒方法；

所述用户终端包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现与所述智能对话机器人进行多轮交互。

本说明书提供的风险交易的交互唤醒方法、装置、设备及系统，通过主动与待处理风险交易的交易用户进行交互，基于交易用户返回的信息，进行意图识别和对话推荐，基于交易用户的交互意图，获取对应的交互答疑信息。将确定出的交互答疑信息与推荐的风险交互询问信息进行拼接后发送给交易用户，引导交易用户进行多轮交互唤醒对话。基于与交易用户的多轮对话，实现了对风险交易的风险识别确认，提升了风险交易的风险识别准确率，并且能够挖掘出风险交易的欺诈手段，为后续风险交易的识别奠定了数据基础。同时，通过将交互答疑信息与推荐的风险交互询问信息进行拼接，既实现了对交易用户的疑问的解答，又能够主动引导交易用户进行风险交易的确认，能够让交易用户直观的感受到风险交易是否真实存在风险，及时唤醒交易用户，提升了网络交易的安全性和风险交易的唤醒率。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书实施例提供的风险交易的交互唤醒方法实施例的流程示意图；

图2是本说明书一些实施例中意图提炼的流程示意图；

图3是本说明书一个实施例中风险交易的交互唤醒的原理框架示意图；

图4是本说明书提供的风险交易的交互唤醒装置一个实施例的模块结构示意图；

图5是本说明书一个实施例中风险交易的交互唤醒服务器的硬件结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

随着网络交易的普及，网络诈骗也越来越多，对于可能存在风险的交易，需要及时进行风险管控。一般的，对于可能风险交易可能需要人工与交易用户进行沟通，确定该交易是否确实存在风险，及时唤醒交易用户，但是，人工成本比较高，也无法匹配进行风险交易的确认，也无法保证所有服务人员的服务质量。

图1是本说明书实施例提供的风险交易的交互唤醒方法实施例的流程示意图。虽然本说明书提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者部分合并后更少的操作步骤或模块单元。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本说明书实施例或附图所示的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置、服务器或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境、甚至包括分布式处理、服务器集群的实施环境)。

具体的一个实施例如图1所示，本说明书提供的风险交易的交互唤醒方法的一个实施例中，所述方法可以应用在交易平台中，具体可以为计算机、平板电脑、智能手机等终端，所述方法可以包括如下步骤：

步骤102、向待处理风险交易的交易用户发送风险提醒交互信息，并接收所述交易用户返回的风险确认交互信息。

在具体的实施过程中，当交易平台的风险管控系统识别到当前的交易可能存在风险时，可以将该笔交易作为待处理风险交易，转到风险交易的交互唤醒系统中。此时，可以主动与该待处理风险交易中的交易用户联系，向交易用户发送风险提醒交互信息，交易用户一般可以理解为待处理风险交易中的支付方，风险提醒交互信息可以包括：自我介绍、与用户沟通的目的、交易用户的身份确认，当然，还可以包括其他内容，本说明书对交互信息的具体内容不作具体限定。交易用户接收到系统发送的风险提醒交互信息后，可以根据接收到的内容进行回复，此时，系统可以接收到交易用户返回的风险确认交互信息。风险确认交互信息中可以包括身份确认、交互询问等信息，本说明书实施例不作具体限定。

例如：在一个场景示例中，在确定一笔交易存在风险后，向该笔交易中的支付方即交易用户发送“您好，我是XX反欺诈中心客服，我叫醒醒，请问您是X先生吗？”作为风险提醒交互信息。交易用户此时，可以进行回复，返回“嗯，是我，怎么了？”作为风险确认交互信息。

步骤104、根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，并从问答数据库中获取所述交互意图对应的交互答疑信息。

在具体的实施过程中，在接收到交易用户返回的风险确认交互信息后，可以对接收到的风险确认交互信息进行意图识别，确定出交易用户的交互意图。确定出交互意图后，可以从问答数据库中获取该交互意图对应的交互答疑信息，其中问答数据库中可以包括常见的用户交互意图以及对应的答疑信息。

本说明书一些实施例中，可以预先构建FAQ(Frequently Asked Questions)意图识别模型，预先基于历史交互日志，进行模型训练，构建出FAQ意图识别模型，利用构建出的FAQ识别模型对交易用户返回的风险确认交互信息进行意图识别，识别出交易用户的交互意图。再基于交互意图，匹配对应的交互答疑信息。FAQ意图识别模型可以为Bert(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)的多分类模型，仅需要少量的人工标注样本进行训练，支持识别用户对白中的多个意图，将用户对白作为输入，模型可以预测出该对白命中的交互意图。当然，根据实际需要也可以选择其他的智能学习模型对交易用户返回的风险确认交互信息进行意图识别或者利用专家策略等进行意图识别，本说明书实施例不作具体限定。

步骤106、根据所述交互意图和所述风险确认交互信息，确定出风险交互询问信息。

在具体的实施过程中，在确定出交易用户的交互意图后，可以根据交易用户的交互意图以及交易用户返回的风险确认交互信息，确定出当前的风险交互询问信息即推荐出当前交互的对话信息。风险交互询问信息可以理解为当前对话中需要用户进行回答的问题，或者为了进行风险交易的风险确认必须要询问的问题。本说明书一些实施例中，可以基于历史交互日志进行模型训练，构建出对话推荐模型，对话推荐模型可以用于基于当前的交互内容以及交互的目的，推荐出当前需要与用户进行交互的风险交互询问信息。例如：本说明书实施中交互的主要目的可以是通过对话进行风险识别确认、挖掘背后真实欺诈手法，对话推荐模型可以基于当前交互的内容，推荐出风险识别交互的关键性问题，如：交易用户与收款方的关系、是否本人交易等等关键性问题作为风险交互询问信息。

本说明书实施例中的意图识别和对话推荐是分开进行的，即FAQ意图识别模型和对话推荐模型分成两个模块进行训练，保障对话推荐模型的稳定性和FAQ意图识别的灵活性，并且以拼接机器人话术的形式，支持响应更多样的答疑场景，支持答疑后继续追问对话模块推荐的问题。

本说明书一些实施例中，所述根据所述交互意图和所述风险确认交互信息，确定出风险交互询问信息，包括：

若所述交互意图为转人工服务，则所述风险交互询问信息为转人工预约；

若所述交互意图为拒绝沟通或所述风险确认交互信息为身份信息不符，则所述风险交互询问信息为结束沟通信息。

在具体的实施过程中，当识别出交易用户的交互意图为转人工服务时，此时的风险交互询问信息可以为转人工预约。当识别出交易用户的交互意图为拒绝沟通如：交易用户回复的风险确认交互信息为不用了、不必了等等拒绝沟通的信息时，或者交易用户返回的风险确认交互信息为身份信息不符如：在询问交易用户是否是X先生时，交易用户回复不是，此时，的风险交互询问信息可以为结束沟通信息，如：“那这边就先不打扰您了，感谢您的接听，再见”。在识别到交易用户希望转人工服务时，及时跳转到人工服务流程，提升用户体验感，避免用户因反感挂机，导致风险交易的识别确认中断。同时，在识别到用户不希望沟通或用户信息错误时，及时结束对话，及时响应用户的需求，以避免给用户带来不必要的困扰，提升用户体验感。

步骤108、将所述交互答疑信息和所述风险交互询问信息进行拼接，获得风险交互拼接信息。

在具体的实施过程中，获得当前交互的交互答疑信息和风险交互询问信息后，可以将交互答疑信息和风险交互询问信息进行拼接，获得风险姐夫拼接信息。一般的，在进行拼接时，可以将风险交互询问信息添加到交互答疑信息之后，这样可以使得交易用户第一眼看到对自己疑问的解答，同时，引导用户进行后续的交互。

步骤110、将所述风险交互拼接信息发送至所述交易用户，以引导所述交易用户进行多轮风险交易的交互唤醒。

在具体的实施过程中，将拼接获得的风险交互拼接信息发送给交易用户，交易用户可以根据接收到的风险交互拼接信息中的风险交互询问信息进行下一轮的交互，实现风险交易的多轮交互，使得交易用户能够直观的感受到该笔待处理风险交易是否真实存在风险，及时唤醒交易用户，提升交易的安全性。

本说明书一些实施例中，所述将所述风险交互拼接信息发送至所述交易用户，以引导所述交易用户进行多轮风险交易的交互唤醒，包括：

将所述风险交互拼接信息发送至所述交易用户，并接收所述交易用户返回的风险对话信息；

基于所述风险对话信息确定所述交易用户在下一轮交互中的交互意图、交互答疑信息以及风险交互询问信息；

将下一轮的交互中的交互答疑信息和下一轮交互中的风险交互询问信息进行拼接，获得下一轮交互中的风险交互拼接信息；

将下一轮交互中的风险交互拼接信息发送至所述交易用户，引导所述交易用户进行再下一轮的交互，直至交互结束。

在具体的实施过程中，获得风险交互拼接信息后，可以将风险交互拼接信息发送给交易用户，引导交易用户回到风险交互拼接信息中的风险交互询问信息，获得交易用户返回的风险对话信息，进行下一轮的风险交易唤醒交互。基于交易用户返回的风险对话信息，进行意图识别，识别到交易用户在下一轮交互中的交互意图，并从问答数据库中获取该交互意图对应的交互答疑信息。同时，基于识别出的交易用户在下一轮交互中的交互意图以及交易用户返回的风险对话信息，确定下一轮交互中的风险交互询问信息。将获得的下一轮交互中的交互答疑信息以及下一轮交互中的风险交互询问信息进行拼接，获得下一轮交互中的风险交互拼接信息，将获得的新的风险交互拼接信息发送给交易用户，引导交易用户进行再下一轮的交互。重复上述实施例的步骤，进行新一轮的意图识别、对话推荐、话术拼接，直至交互结束，实现了风险交易的多轮交互唤醒。

本说明书实施例提供的风险交易的交互唤醒方法，通过主动与待处理风险交易的交易用户进行交互，基于交易用户返回的信息，进行意图识别和对话推荐，基于交易用户的交互意图，获取对应的交互答疑信息。将确定出的交互答疑信息与推荐的风险交互询问信息进行拼接后发送给交易用户，引导交易用户进行多轮交互唤醒对话。基于与交易用户的多轮对话，实现了对风险交易的风险识别确认，提升了风险交易的风险识别准确率，并且能够挖掘出风险交易的欺诈手段，为后续风险交易的识别奠定了数据基础。同时，通过将交互答疑信息与推荐的风险交互询问信息进行拼接，既实现了对交易用户的疑问的解答，又能够主动引导交易用户进行风险交易的确认，能够让交易用户直观的感受到风险交易是否真实存在风险，及时唤醒交易用户，提升了网络交易的安全性和风险交易的唤醒率。

在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述问答数据库的构建方法包括：

获取历史风险交易交互样本信息；

从所述历史风险交易交互样本信息中标记出存在疑问的疑问交互日志；

通过聚类算法对所述疑问交互日志进行聚类，获得主流交互意图，将所述主流交互意图以及所述主流交互意图对应的交互答疑信息进行存储到所述问答数据库中。

在具体的实施过程中，图2是本说明书一些实施例中意图提炼的流程示意图，如图2所示，本说明书实施例可以获取多个历史风险交易交互样本信息即图2中的对话日志，可以从获取到的历史风险交易交互样本信息中标记出存在疑问的疑问交互日志，疑问交互日志的获取可以通过人工标记或者利用智能学习算法进行关键词的扫描等方式，本说明书实施例不作具体限定。在获得疑问交互日志后，可以利用聚类算法对疑问交互日志进行聚类分析，获得主流交互意图，如图2所示，本说明书一些实施例中，在对疑问交互日志进行聚类分析后，可以先获得多个疑问类，再利用人工审核，筛选出使用频率比较高或需要进行答疑的主要意图即为主流交互意图。获得主流交互意图后，可以从历史风险交易交互样本信息中获得主流交互意图的交互答疑信息，可以通过对历史风险交易交互样本信息中的答疑信息进行提炼综合等，获得主流交互意图的交互答疑信息，将主流交互意图以及主流交互意图对应的交互答疑信息存入到问答数据库中。利用历史风险交易交互内容，构建出问答数据库，为后续风险交易的意图识别奠定了数据基础，并且，将用户疑问日志进行聚类，聚焦到少数的几种答疑场景，减少大量人工审核的必要，实现了用尽量少的答疑方案解决尽量多的用户疑问的目的。

在本说明书一些实施例中，在标记出存在疑问的疑问交互日志后，所述方法还包括：

利用相似度算法，对所述疑问交互日志进行拓展，获得拓展疑问交互日志；

所述通过聚类算法对所述疑问交互日志进行聚类包括：

通过聚类算法对所述拓展疑问交互日志进行聚类，获得所述主流交互意图。

在具体的实施过程中，在标记出存在疑问的疑问交互日志后，可以利用相似度算法对标记出的疑问交互日志进行拓展，获得拓展疑问交互日志。再利用聚类算法对拓展后的拓展疑问交互日志进行聚类分析，获得疑问类，再通过人工审核获得主流交互意图。可以从海量用户对话日志中，通过少量人工标注，再通过相似算法可以对少量的疑问交互日志进行拓展，获得大量的样本数据，降低了标记成本，提高了数据处理效率。

在本说明书一些实施例中，所述根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，并从问答数据库中获取所述交互意图对应的交互答疑信息，包括：

根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，若所述交互意图的数量大于1，则根据预先设定的交互意图的优先级，从问答数据库中获取优先级最高的交互意图对应的交互答疑信息。

在具体的实施过程中，可以预先配置不同的交互意图的优先级，若在对交易用户返回的风险确认交互信息进行意图识别，识别出的交互意图的数量大于1时，可以根据预先配置的优先级，优先回答优先级高的交互意图，即从问答数据库中获取优先级最高的交互意图对应的交互答疑信息。例如：预先配置交互意图A的优先级为1，交互意图B的优先级为2，交互意图C的优先级为3，在对交易用户返回的风险确认交互信息进行意图识别，识别出的交互意图有交互意图A和C，则可以先从问答数据库中获取交互意图A对应的交互答疑信息作为本次交互的答疑信息回复给用户。

通过预先配置优先级的方式，对于比较重要或用户比较着急知道的交互意图可以优先答复，避免同时回答多个问题，导致用户无法理解，又能够及时解答最为重要的疑问，提升交互效果和用户体验感。

在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，并从问答数据库中获取所述交互意图对应的交互答疑信息，包括：

根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，若所述交互意图的数量大于1，则根据预先配置的意图整合规则将确定出的交互意图中指定的交互意图进行整合，获得整合交互意图，并从问答数据库中获取所述整合交互意图对应的交互答疑信息。

在具体的实施过程中，可以根据历史交互日志，获取用户通常会一起询问的问题或者关联性比较大的问题，配置交互意图的意图整合规则，同时还可以，基于不同交互意图的整合，将整合后的交互意图对应的交互答疑信息存储在问答数据库中。当在对交易用户返回的风险确认交互信息进行意图识别，识别出的交互意图的数量大于1时，可以根据预先配置的意图整合规则将识别出的交互意图中的指定的交互意图进行整合，获得整合交互意图，再从问答数据库中获取整合交互意图对应的交互答疑信息。例如：若通过对历史交互日志分析，发现用户通过会将问题A和问题B一起询问，可以配置意图整合规则为交互意图A、B可以整合在一起进行回答。当对交易用户返回的风险确认交互信息进行意图识别，识别出的交互意图有A、B、C时，可以基于预先配置的意图整合规则将交互意图A、B整合在一起，获得交互意图AB，再从问答数据库中获取交互意图AB对应的交互答疑信息。

通过对常见的连问问题配置意图整合规则，实现一次性回答用户的多个问题，提升交互的效率。

图3是本说明书一个实施例中风险交易的交互唤醒的原理框架示意图，如图3所示，本说明书实施例中，在ASR(Automatic Speech Recognition，语音识别)模块和TTS(Text To Speech，文本转语音之间)增加了FAQ意图识别模块和对话拼接模块，在识别到用户疑问意图后，根据不同意图给出对应答疑话术，并继续追问原先主流程该问的问题，针对不同疑问需要制定不同的对话拼接方案，并且在用户命中多个答疑意图时，我可以响应其中的一个，需要事先制定好优先级。在不影响原先对话流程的基础上，增加FAQ识别模块，识别用户疑问并给出答疑话术。并且，支持根据不同的答疑话术、答疑策略采取不同的对话拼接方案，更具灵活性，在完成既定对话目标同时响应用户疑问，让用户更愿意和机器人交流，拼接的方式让对话策略更灵活。

下面给出添加FAQ模块和没有FAQ模块的交互过程的示例，以便更加清楚的理解本说明书实施例带来的效果：

1、加入FAQ的示例：

系统：您好，我是XX反欺诈中心客服，我叫醒醒，请问您是X先生吗？

用户：嗯，是我，怎么了？(命中交互意图“询问来电意图”)

系统：给您来电，是因为系统检测到您刚在XX的交易可能存在被骗风险，需要耽误您1分钟与您核实下，请问可以吗？(拼接方式一，在不明确用户配合意向时，答疑话术后拼接“请问可以吗？”)

用户：奥，可以的，是哪笔交易？(命中交互意图“询问金额”)

系统：这里看到是您刚刚在XX支付失败的一笔三千元整的交易，请问您是转账给什么人呢？(拼接方式二，在机器人有必问问题时，答疑话术后拼接推荐的必问问题)

用户：不用核对了吧，你给我转人工，我想付钱。(命中交互意图“转人工”)

系统：您的预约我已经记录，请保持电话畅通，稍后会有人工客服给您回电。(拼接方式三，在用户有转人工诉求时，直接跳出对话流程，不再做任何追问)

用户：好的，谢谢啊。

系统：那这边就先不打扰您了，感谢您的接听，再见。

2、不加入FAQ的示例：

系统：您好，我是XX反欺诈中心客服，我叫醒醒，请问您是X先生吗？

用户：嗯，是我，怎么了？

系统：是这样的，我们识别到您刚刚在XX上一笔三千元整的交易可能存在被骗风险，需要跟您核对下，请问可以吗？(机器人预设话术，并未响应答疑)

用户：奥，可以的，是哪笔交易？(用户可能没听清楚刚才的播报，再次询问交易)

系统：您刚刚支付失败的那笔交易，是转账给什么人呢？(机器人预设话术，并未响应答疑)

用户：不用核对了吧，你给我转人工，我想付钱。

系统：那对方是您的什么人呢？(机器人预设话术，并未响应答疑)

用户挂机。

通过上述对比，可以清楚的看到加入FAQ后，能够在挖掘风险交易的风险信息的同时，解答用户的疑问，以引导用户与系统一起进行风险交易的风险识别和挖掘，提升了用户的体验感，避免用户因体验不好挂机，导致风险交易的唤醒失败，提高风险交易的唤醒率和网络交易的安全性。

本说明书实施例可以识别出用户在对话过程中，不配合回答机器人问题，反而提出自己疑问的情况，按照业务需要制定对应的答疑话术，可以有效挽留用户，同时，提出自己需要询问的问题，引导用户进行风险挖掘识别。将意图识别和对话推荐独立进行训练和预测，减少因FAQ多样性而导致的对话推荐稳定性降低的风险，保障FAQ识别不影响对话推荐，保证完成机器人对话的目标，并且可以随时关闭FAQ响应的开关，应激能力强。应对不同答疑场景，适合的答疑方案也不尽相同，拼接的方式，能够保证答疑策略的灵活性，在增加新的答疑意图时也能保证轻量级的改动后即可上线。

本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参考方法实施例的部分说明即可。

基于上述所述的风险交易的交互唤醒方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种用于风险交易的交互唤醒的装置。所述系统可以包括使用了本说明书实施例所述方法的装置(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参考前述方法的实施，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装置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。

具体地，图4是本说明书提供的风险交易的交互唤醒装置一个实施例的模块结构示意图，该装置可以应用在交易平台中，如图4所示，本说明书中提供的风险交易的交互唤醒装置可以包括：

风险提醒模块41，用于向待处理风险交易的交易用户发送风险提醒交互信息，并接收所述交易用户返回的风险确认交互信息；

意图识别模块42，用于根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，并从问答数据库中获取所述交互意图对应的交互答疑信息；

对话推荐模块43，用于根据所述交互意图和所述风险确认交互信息，确定出风险交互询问信息；

话术拼接模块44，用于将所述交互答疑信息和所述风险交互询问信息进行拼接，获得风险交互拼接信息；

多轮交互模块45，用于将所述风险交互拼接信息发送至所述交易用户，以引导所述交易用户进行多轮风险交易的交互唤醒。

本说明书实施例提供的风险交易的交互唤醒装置，通过主动与待处理风险交易的交易用户进行交互，基于交易用户返回的信息，进行意图识别和对话推荐，基于交易用户的交互意图，获取对应的交互答疑信息。将确定出的交互答疑信息与推荐的风险交互询问信息进行拼接后发送给交易用户，引导交易用户进行多轮交互唤醒对话。基于与交易用户的多轮对话，实现了对风险交易的风险识别确认，提升了风险交易的风险识别准确率，并且能够挖掘出风险交易的欺诈手段，为后续风险交易的识别奠定了数据基础。同时，通过将交互答疑信息与推荐的风险交互询问信息进行拼接，既实现了对交易用户的疑问的解答，又能够主动引导交易用户进行风险交易的确认，能够让交易用户直观的感受到风险交易是否真实存在风险，及时唤醒交易用户，提升了网络交易的安全性和风险交易的唤醒率。

需要说明的，上述所述的装置根据对应方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，如：问答数据库的构建、意图识别的方法等。具体的实现方式可以参照上述对应的方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书实施例还提供一种风险交易的交互唤醒设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述实施例的风险交易的交互唤醒方法，如：

向待处理风险交易的交易用户发送风险提醒交互信息，并接收所述交易用户返回的风险确认交互信息；

根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，并从问答数据库中获取所述交互意图对应的交互答疑信息；

根据所述交互意图和所述风险确认交互信息，确定出风险交互询问信息；

将所述交互答疑信息和所述风险交互询问信息进行拼接，获得风险交互拼接信息；

将所述风险交互拼接信息发送至所述交易用户，以引导所述交易用户进行多轮风险交易的交互唤醒。

本说明书实施例还提供一种风险交易的交互唤醒系统，包括：智能对话机器人和用户终端；

所述智能对话机器人包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述实施例中所述的风险交易的交互唤醒方法；

所述用户终端包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现与所述智能对话机器人进行多轮交互。

需要说明的，上述所述的设备和系统根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书提供的风险交易的交互唤醒装置，也可以应用在多种数据分析处理系统中。所述系统或服务器或终端或设备可以为单独的服务器，也可以包括使用了本说明书的一个或多个所述方法或一个或多个实施例系统或服务器或终端或设备的服务器集群、系统(包括分布式系统)、软件(应用)、实际操作装置、逻辑门电路装置、量子计算机等并结合必要的实施硬件的终端装置。所述核对差异数据的检测系统可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例中所述方法的步骤。

本说明书实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图5是本说明书一个实施例中风险交易的交互唤醒服务器的硬件结构框图，该计算机终端可以是上述实施例中的风险交易的交互唤醒服务器或风险交易的交互唤醒装置。如图5所示服务器10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器100(处理器100可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的非易失性存储器200、以及用于通信功能的传输模块300。本领域普通技术人员可以理解，图5所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器10还可包括比图5中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓存、GPU，或者具有与图5所示不同的配置。

非易失性存储器200可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的风险交易的交互唤醒方法对应的程序指令/模块，处理器100通过运行存储在非易失性存储器200内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及资源数据更新。非易失性存储器200可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，非易失性存储器200可进一步包括相对于处理器100远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局与网、移动通信网及其组合。

传输模块300用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块300包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块300可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果，如：

向待处理风险交易的交易用户发送风险提醒交互信息，并接收所述交易用户返回的风险确认交互信息；

根据所述风险确认交互信息确定出所述交易用户的交互意图，并从问答数据库中获取所述交互意图对应的交互答疑信息；

根据所述交互意图和所述风险确认交互信息，确定出风险交互询问信息；

将所述交互答疑信息和所述风险交互询问信息进行拼接，获得风险交互拼接信息；

将所述风险交互拼接信息发送至所述交易用户，以引导所述交易用户进行多轮风险交易的交互唤醒。

所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。

本说明书实施例提供的上述风险交易的交互唤醒方法或装置可以在计算机中由处理器执行相应的程序指令来实现，如使用windows操作系统的c++语言在PC端实现、linux系统实现，或其他例如使用android、iOS系统程序设计语言在智能终端实现，以及基于量子计算机的处理逻辑实现等。

需要说明的是说明书上述所述的装置、计算机存储介质、系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照对应方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参考方法实施例的部分说明即可。

本说明书实施例并不局限于必须是符合行业通信标准、标准计算机资源数据更新和数据存储规则或本说明书一个或多个实施例所描述的情况。某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、存储、判断、处理方式等获取的实施例，仍然可以属于本说明书实施例的可选实施方案范围之内。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

虽然本说明书一个或多个实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式资源数据更新环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(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资源数据更新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资源数据更新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资源数据更新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资源数据更新设备上，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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储、石墨烯存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例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，本说明书一个或多个实施例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。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参考方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。