一种业务代办理审核方法和系统、电子设备、存储介质

摘要

本发明提供一种业务代办理审核方法和系统、电子设备、存储介质，该方法包括：获取代办数据；依据代办数据，确定客户的业务风险度；采集客户各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率，并输入至线上验证模型，得到推荐线上验证方式；从而在银行线下业务往线上验证转移时，会通过该平台统一定制线上验证方式，既保证了安全也有利于提升客户体验。

说明书

技术领域

本发明属于银行业务审核技术领域，更具体的说，尤其涉及一种业务代办理审核方法和系统、电子设备、存储介质。

背景技术

客户很多代办理的业务必须到网点身份认证才可以办理，因为网点业务办理过程中第一有网点摄像头录像；第二有银行工作人员核实客户意图；第三可以对客户提供证件辨别真伪；第四通过网点的多种认证方式相配合实现风险最低。

为了提升客户体验，很多银行开始尝试业务代办理功能；虽然业务待办理功能可以有效提升客户体验，但是也给不法分子带来了机会，对客户的财产安全造成一定威胁。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种业务代办理审核方法和系统、电子设备、存储介质，用于银行线下业务往线上验证转移时，会通过该平台统一定制线上验证方式，既保证了安全也有利于提升客户体验。

本申请第一方面公开了一种业务代办理审核方法，包括：

获取代办数据；

依据所述代办数据，确定客户的业务风险度；

采集客户各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率，并输入至线上验证模型，得到推荐线上验证方式。

可选的，在上述业务代办理审核方法中，所述代办数据包括：客户等级、性格标签、代办理人员等级、代办理的业务信息、网点线下审核方式中的至少一种。

可选的，在上述业务代办理审核方法中，依据所述代办数据，确定客户的业务风险度，包括：

将所述客户等级、所述性格标签、所述代办理人员等级、所述代办理的业务信息、所述网点线下审核方式作为计算所述业务风险度的影响因子；

依据各个所述影响因子的预设等级，得到影响因子组合；

依据通过历史数据建立的影响因子组合与风险值的映射关系，以及所述客户的影响因子组合，得到所述客户的业务风险度。

可选的，在上述业务代办理审核方法中，若所述推荐线上验证方式有多个，则根据客户性格标签为客户提供自主选择线上验证方式。

可选的，在上述业务代办理审核方法中，客户自主选择线上验证方式的数据作为更新所述线上验证模型的样本数据，对所述线上验证模型进行训练。

可选的，在上述业务代办理审核方法中，构建所述线上验证模型的过程，包括：

采集历史代办样本数据，并随机分配线上验证方式；

依据所述历史代办样本数据和随机分配线上验证方式输入至神经网络模型进行训练，得到线上风险率；

将线上风险率与线下风险率对比，得到满足线上风险率低于线下风险率的验证方式；

当得到的验证方式满足收敛条件，则将所述神经网络模型作为所述线上验证模型。

本申请第二方面公开了一种业务代办理审核系统，包括：

获取单元，用于获取代办数据；

确定风险度单元，用于依据所述代办数据，确定客户的业务风险度；

验证方式单元，用于采集客户各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率，并输入至线上验证模型，得到推荐线上验证方式。

可选的，在上述业务代办理审核系统中，所述线上验证模型的结构包括：

一个三层BP神经网络，用于完成任意n维到m维的映射；

一个隐层，用于通过隐层节点个数采用试凑法来确定所述BP神经网络结构。

本申请第三方面公开了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如本申请第一方面任一项所述的业务代办理审核方法。

本申请第四方面公开了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面任一项所述的业务代办理审核方法。

从上述技术方案可知，本发明提供的一种业务代办理审核方法，包括：获取代办数据；依据代办数据，确定客户的业务风险度；采集客户各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率，并输入至线上验证模型，得到推荐线上验证方式；从而在银行线下业务往线上验证转移时，会通过该平台统一定制线上验证方式，既保证了安全也有利于提升客户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种业务代办理审核方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种业务代办理审核方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的另一种业务代办理审核方法中构建线上验证模型的流程图；

图4是本发明实施例提供的一种业务代办理审核系统的示意图；

图5是本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本申请中，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、物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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请实施例提供了一种业务代办理审核方法，用于解决现有技术中很多银行开始尝试业务代办理功能；虽然业务待办理功能可以有效提升客户体验，但是也给不法分子带来了机会，对客户的财产安全造成一定威胁的问题。

参见图1，该业务待办理审核方法，包括：

S101、获取代办数据。

在实际应用中，代办数据包括：客户等级、性格标签、代办理人员等级、代办理的业务信息、网点线下审核方式中的至少一种。

当然，该代办数据也可以为其他数据，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

S102、依据代办数据，确定客户的业务风险度。

也就是说，将代办数据作为计算业务风险度的影响因子。

具体的，可以将代办数据输入至相应的计算模型，该计算模型输出业务风险度。

也可以是对该代办数据进行相应的函数计算和/或映射关系确定，得到该业务风险度。

确定客户的业务风险度的具体过程，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

也即，根据代办理业务客户信息、业务信息计算线下转线上的风险度。

S103、采集客户各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率，并输入至线上验证模型，得到推荐线上验证方式。

也就是说，该各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率作为推荐线上验证方式的影响因子。

需要说明的是，线上验证模型是预先构建的，其具体构建过程，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

也就是说，该线上验证模型的输入为各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率作为推荐线上验证方式，该线上验证模型的输出为推荐线上验证方式。

需要说明的是，该线上验证模型输出的推荐线上验证方式可以只有一个，也可以有多个，此处不做具体限定，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

另外，该线上验证模型可以仅输出最优的线上验证方式，也可以是输出满足预设条件的线上验证方式，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

也即，收集客户线上每种验证方式的使用频率、线下每种审核方式的问题率以及线上每种审核方式的问题率，将这些信息作为神经网络模型的输入，将推荐的线上验证方式作为模型输出，可以是仅推荐一种线上验证方式，也可以是验证方式组合，此处不做具体限定，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

根据代办理业务风险借助统一平台确定代办理审核方式，保证标准统一，风险可控。

在本实施例中，获取代办数据；依据代办数据，确定客户的业务风险度；采集客户各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率，并输入至线上验证模型，得到推荐线上验证方式；从而在银行线下业务往线上验证转移时，会通过该平台统一定制线上验证方式，既保证了安全也有利于提升客户体验。

值得说明的是，现在为了提升客户体验很多银行都已经将线下的业务转移到线上办理，故需要将线下的认证方式转移到线上，因为没有统一的认证方式转移标准导致线下认证转移线上的过程中线上认证很容易不满足安全要求。

而本实施例中，当银行线下业务往线上验证转移时，会通过该平台统一定制线上验证方式，既保证了安全也有利于提升客户体验。

在实际应用中，参见图2，步骤S102、依据代办数据，确定客户的业务风险度，包括：

S201、将客户等级、性格标签、代办理人员等级、代办理的业务信息、网点线下审核方式作为计算业务风险度的影响因子。

也就是说，当客户等级、性格标签、代办理人员等级、代办理的业务信息、网点线下审核方式中任一个不同，得到的业务风险度不同。

也即，当客户有业务需要代办理时收集客户等级、性格标签、代办理人员等级、代办理的业务信息、网点线下审核方式，将这些信息作为计算风险度的影响因子，通过影响因子计算风险度。

S202、依据各个影响因子的预设等级，得到影响因子组合。

也就是说，可以按照影响因子的预设等级，来进行组合。

S203、依据通过历史数据建立的影响因子组合与风险值的映射关系，以及客户的影响因子组合，得到客户的业务风险度。

也就是说，首先将每种影响因子划分成若干等级，从而将所有情况划分成有限的影响因子组合，通过历史数据建立影响因子组合与风险值的映射关系，计算方法是历史数据中风险案件占所有业务比例与影响因子组合的对应关系。

在实际应用中，若推荐线上验证方式有多个，则根据客户性格标签为客户提供自主选择线上验证方式。

需要说明的是，可以预先设置客户性格标签与是否提供自主选择线上验证方式。

从而通过客户性格标签确定是否为该客户提供自主选择线上验证方式。

在实际应用中，客户自主选择线上验证方式的数据作为更新线上验证模型的样本数据，对线上验证模型进行训练。

也就是说，客户自主选择线上验证方式的数据作为更新线上验证模型的样本数据，对线上验证模型进行训练，使得该线上验证模型更贴近客户需求，线上验证模型仅提供一种推荐线上验证方式，也可以满足客户的实际需求。

其具体的训练方式，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

在实际应用中，参见图3，构建线上验证模型的过程包括：

S301、采集历史代办样本数据，并随机分配线上验证方式。

历史代办样本数据包括：客户等级、性格标签、代办理人员等级、代办理的业务信息、网点线下审核方式中的至少一种。

当然，该历史代办样本数据也可以为其他数据，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

S302、依据历史代办样本数据和随机分配线上验证方式输入至神经网络模型进行训练，得到线上风险率。

S303、将线上风险率与线下风险率对比，得到满足线上风险率低于线下风险率的验证方式。

S304、当得到的验证方式满足收敛条件，则将神经网络模型作为线上验证模型。

需要说明的是，该收敛条件，此处不做具体限定，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

也即，收集过往上述输入信息，并随机分配线上验证方式，通过大量的训练数据得到线上风险率，将线上风险率与线下风险率对比得到线上风险率低于线下风险率验证方式。

如果存在多种符合要求的线上验证方式则根据客户性格标签让客户选择验证方式，将收集的这些信息作为训练与验证数据得到有效模型，当银行线下业务往线上验证转移时会通过该平台统一定制线上验证方式，既保证了安全也有利于提升客户体验。

本申请另一实施例提供了一种业务代办理审核系统。

参见图4，该业务代办理审核系统，包括：

获取单元101，用于获取代办数据。

确定风险度单元102，用于依据代办数据，确定客户的业务风险度。

验证方式单元103，用于采集客户各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率，并输入至线上验证模型，得到推荐线上验证方式。

各个单元的具体工作过程和原理，详情参见上述实施例提供的业务代办理审核方法，此处不再一一赘述，均在本申请的保护范围内。

建立业务代办理审核系统，在代办理业务审核过程中建立审核方式确定统一平台，根据代办理业务风险确定审核方式从而可以保证审核安全，提升代办理业务安全。

在本实施例中，获取单元101获取代办数据；确定风险度单元102依据代办数据，确定客户的业务风险度；验证方式单元103采集客户各种线上验证方式的使用频率、各种线下审核方式的问题率以及各种线上审核方式的问题率，并输入至线上验证模型，得到推荐线上验证方式；从而在银行线下业务往线上验证转移时，会通过该平台统一定制线上验证方式，既保证了安全也有利于提升客户体验。

在实际应用中，线上验证模型的结构包括：

一个三层BP神经网络，用于完成任意n维到m维的映射。

一个隐层，用于通过隐层节点个数采用试凑法来确定BP神经网络结构。

需要说明的是，根据输入输出确定神经网络模型结构，根据kolmogorov原理，一个三层BP神经网络足以完成任意n维到m维的映射，一般只需要采用一个隐层即可，隐层节点个数采用试凑法确定，从而确定BP神经网络结构。

因为神经网络模型采用黑盒的方式训练所以重点在训练数据的获取。

具体的获取过程，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。

本申请另一实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任意一项的业务代办理审核方法。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

本发明另一实施例提供了一种电子设备，如图5所示，包括：

一个或多个处理器601。

存储装置602，其上存储有一个或多个程序。

当一个或多个程序被一个或多个处理器601执行时，使得一个或多个处理器601实现如上述实施例中任意一项的业务代办理审核方法。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

本说明书中的各个实施例中记载的特征可以相互替换或者组合，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，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，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。