一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法技术

本发明专利技术提供一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法，属于数据处理技术领域，具体包括：基于用户的人脸识别结果确定历史身份泄露次数，并将用户的最近一次的身份泄露时间与当前的时间的差值作为泄露时间差，并基于泄露时间差和历史身份泄露次数确定不存在身份冒用风险时，基于用户的人脸识别的相似度、人脸识别模型的准确度、人脸识别的图像清晰度进行人脸识别的修正相似度的确定，并结合历史身份泄露次数、移动终端的类型，采用基于机器学习算法的评估模型得到所述用户的可信度，基于用户的可信度以及基础授信额度，得到用户的授信额度，并完成远端授信处理，从而实现了对用户信息的保护。户信息的保护。户信息的保护。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法


[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法。

技术介绍

[0002]随着互联网和通信技术的快速发展，同时也为了提升客户的体验，对银行对客户的授信处理也逐渐从线下转移到线上，因此如何实现在线上对客户的身份验证和较快的授信处理成为亟待解决的技术问题。
[0003]为了实现对远程授信的管理和处理，在授权专利技术专利授权公告号CN111507834B《授信额度处理方法及装置、用户资源处理方法及装置》中通过获取目标用户录入的身份信息，以及作物地块的地块信息；向目标用户展示地图页面；若检测到在地图页面输入的标注动作，确定标注动作对应的地块边界信息；基于地块边界信息计算作物地块的标注面积；根据标注面积、地块信息以及基于身份信息获取的用户数据，确定目标用户的授信额度，但是却存在以下技术问题：1、在进行远程授信处理时，未考虑结合用户的历史身份泄露次数进行对用户的人脸识别的相似度的阈值的动态调整，现有的在进行授信处理的过程中，特别是在进行远程的授信处理时，往往是采用人脸识别的方式对身份信息进行识别，当人脸相似度大于一定阈值时即识别成功，但是却未考虑历史中向授信银行告知过出现过身份泄露的用户，其再次发生身份泄露或者身份被冒用的可能性极大，若不能结合其历史身份泄露次数进行人脸识别的相似度的阈值的动态调整，从而可能导致产生经济损失或者其它纠纷问题的出现。
[0004]2、在进行远程授信处理时，未考虑结合用户的移动终端类型、历史身份泄露次数、人脸相似度等进行用户的可信度的评估，不仅会使得用户的身份验证的可信度的准确性无法得到保证，同时还有可能导致产生经济损失或者其它纠纷问题的出现。
[0005]针对上述技术问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法。

技术实现思路

[0006]为实现本专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法。
[0007]一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法，其特征在于，具体包括：S11基于用户的人脸识别结果确定所述用户的历史身份泄露次数，并基于历史身份泄露次数确定能够进行远端授信处理时，进入步骤S12；S12将所述用户的最近一次的身份泄露时间与当前的时间的差值作为泄露时间差，并基于泄露时间差和历史身份泄露次数确定是否存在身份冒用风险，若是，则进入步骤S13；若否，则进入步骤S14；
S13至少基于历史身份泄露次数、移动终端的累计登录次数、泄露时间差得到相似度评估值，并判断所述用户的人脸识别的相似度是否大于相似度评估值，若是，则进入步骤S14，若否，则确定无法进行远端授信处理；S14基于所述用户的人脸识别的相似度、人脸识别模型的准确度、人脸识别的图像清晰度进行人脸识别的修正相似度的确定，并结合所述用户的历史身份泄露次数、移动终端的类型，采用基于机器学习算法的评估模型得到所述用户的可信度，并基于所述用户的可信度确定是否能够进行远端授信处理，若是，则进入步骤S15，若否，则确定无法进行远端授信处理；S15基于所述用户的可信度以及基础授信额度，得到所述用户的授信额度，并完成远端授信处理。
[0008]进一步的技术方案在于，所述用户的历史身份泄露次数根据所述用户向授信处理机构的申报的历史身份泄露情况进行确定。
[0009]进一步的技术方案在于，所述相似度评估值大于所述初始相似度设定值，且所述相似度评估值和初始相似度设定值的取值范围均在0到1之间。
[0010]进一步的技术方案在于，所述面部图像的图像清晰度的取值范围在0到1之间，其中基于空域清晰度评价结果和频域清晰度评价结果得到所述面部图像的图像清晰度，具体包括：当空域清晰度评价结果和频域清晰度评价结果的差值小于清晰度设定偏差量时，则将空域清晰度评价结果和所述频域清晰度评价结果中的平均值作为所述面部图像的图像清晰度；当空域清晰度评价结果和频域清晰度评价结果的差值不小于清晰度设定偏差量时，则将空域清晰度评价结果和所述频域清晰度评价结果中的最小值作为所述面部图像的图像清晰度。
[0011]另一方面，本申请实施例中提供一种计算机系统，包括：通信连接的存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法。
[0012]另一方面，本申请实施例中提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法。
[0013]本专利技术的有益效果在于：通过基于历史身份泄露次数对是否能够进行远端授信处理进行判断，从而避免了由于历史身份泄露次数较多导致的身份被冒用的风险，不仅减少了授信系统处理的数量，同时也保证了用户的信息安全。
[0014]通过结合泄露时间差和历史身份泄露次数对是否存在身份冒用风险进行判断，从而不仅仅考虑到用户的历史身份泄露次数，同时也考虑到泄露的时间，从而更进一步保证了用户的身份信息的安全，避免了由于身份信息被盗用导致的资产损失等问题的出现。
[0015]通过至少基于历史身份泄露次数、移动终端的累计登录次数、泄露时间差得到相似度评估值，从而不仅实现了从移动终端以及用户的历史身份泄露情况的角度对用户登录
的风险情况的判断，同时也保证了存在风险的用户采用更高的人脸相似度，从而进一步保证了用户的身份信息的安全。
[0016]通过基于所述用户的人脸识别的相似度、人脸识别模型的准确度、人脸识别的图像清晰度进行人脸识别的修正相似度的确定，并结合所述用户的历史身份泄露次数、移动终端的类型，采用基于机器学习算法的评估模型得到所述用户的可信度，从而不仅仅实现了基于人脸识别模型以及图像清晰度的角度对相似度进行进一步的修正，保证了人脸的相似度的准确性，同时也进一步结合用户的身份泄露情况和移动终端的情况，从而实现了从多个角度对用户的可信度的评估，从而为进一步实现对用户的区别性的授信处理奠定了基础。
[0017]其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0018]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0019]通过参照附图详细描述其示例实施方式，本专利技术的上述和其它特征及优点将变得更加明显；图1是根据实施例1的一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法的流程图；图2是根据实施例1的确定是否存在身份冒用风险的具体步骤的流程图；图3是根据实施例1的相似度评估值确定的具体步骤的流程图；图4根据实施例1的可信度评估的具体步骤的流程图；图5根据实施例1的另外一种的可信度评估的具体步骤的流程图；图6根据实施例2的一种计算机系统的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的可信度评估及授信处理方法，其特征在于，具体包括：S11基于用户的人脸识别结果确定所述用户的历史身份泄露次数，并基于历史身份泄露次数确定能够进行远端授信处理时，进入步骤S12；S12将所述用户的最近一次的身份泄露时间与当前的时间的差值作为泄露时间差，并基于泄露时间差和历史身份泄露次数确定是否存在身份冒用风险，若是，则进入步骤S13；若否，则进入步骤S14；S13至少基于历史身份泄露次数、移动终端的累计登录次数、泄露时间差得到相似度评估值，并判断所述用户的人脸识别的相似度是否大于相似度评估值，若是，则进入步骤S14，若否，则确定无法进行远端授信处理；S14基于所述用户的人脸识别的相似度、人脸识别模型的准确度、人脸识别的图像清晰度进行人脸识别的修正相似度的确定，并结合所述用户的历史身份泄露次数、移动终端的类型，采用基于机器学习算法的评估模型得到所述用户的可信度，并基于所述用户的可信度确定是否能够进行远端授信处理，若是，则基于所述用户的可信度以及基础授信额度，得到所述用户的授信额度，并完成远端授信处理，若否，则确定无法进行远端授信处理。2.如权利要求1所述的可信度评估及授信处理方法，其特征在于，所述用户的历史身份泄露次数根据所述用户向授信处理机构的申报的历史身份泄露情况进行确定。3.如权利要求1所述的可信度评估及授信处理方法，其特征在于，确定是否存在身份冒用风险的具体步骤为：S21基于所述泄露时间差确定所述用户的身份冒用风险是否满足要求，若是，则进入步骤S23，若否，则进入步骤S22；S22基于所述历史身份泄露次数确定是否存在身份冒用风险，若是，则确定存在身份冒用风险，若否，则进入步骤S23；S23基于所述泄露时间差和所述历史身份泄露次数确定所述用户的冒用风险值，并基于所述冒用风险值确定是否存在身份冒用风险。4.如权利要求3所述的可信度评估及授信处理方法，其特征在于，当所述用户的历史身份泄露次数大于设定次数时，则确定所述用户存在身份冒用风险。5.如权利要求1所述的可信度评估及授信处理方法，其特征在于，所述相似度评估值确定的具体步骤为：S31基于所述移动终端的累计登录次数以及登录累计时长进行所述移动终端的可靠性的评估，并基于所述移动终端的可靠性确定所述移动终端是否可靠，若是，则进入步骤S32，若否，则进入步骤S34；S32基于所述用户的身份泄露次数确定所述用户的身份是否可靠，若是，则进入步骤S33，若否，则基于所述用户的身份泄露次数对初始相似度设定值进行修正得到相似度评估值；S33基于所述用户的泄露时间差确定所述用户的身份是否可靠，若是，则进入步骤S33，若否，则基于所述用户的泄露时间差对初始相似度设定值进行修正得到相似度评估值；S34基于所述移动终端的可靠性、身份...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛秀允，华允慧，韩杰，宋明君，
申请(专利权)人：杭州钱袋数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：