CN115760390A - 业务数据处理方法、装置和网点终端设备 - Google Patents

Abstract

本说明书提供了一种业务数据处理方法、装置和网点终端设备，应用于人工智能领域。基于该方法，具体实施前，可以预先训练得到针对网点终端设备的预设的网点终端设备预测模型，以及针对用户的预设的用户预测模型；具体实施时，网点终端设备可以先获取关于网点终端设备的第一类特征数据和关于目标用户的第二类特征数据；再利用预设的网点终端设备预测模型、预设的用户预测模型通过分别处理上述特征数据得到对应的第一风险预测结果和第二风险预测结果；进而可以根据上述两种风险预测结果，基于网点终端设备和目标用户的多个维度对目标用户进行审核；在审核成功的情况下，才会响应目标业务处理请求进行关于目标交易数据的目标业务处理。

Description

业务数据处理方法、装置和网点终端设备

技术领域

本说明书属于人工智能技术领域，尤其涉及业务数据处理方法、装置和网点终端设备。

背景技术

在金融交易场景中，当用户使用交易机构的网点终端设备自助办理相关的交易业务时，基于现有方法，为了保护交易业务处理过程中的数据安全，会对所有用户、业务不作区分地统一进行较为严格的审核。只有在审核通过的情况下，才会为用户办理具体的交易业务。

上述方法虽然能够较好的保护用户的数据安全，但是也导致了大部分用户在利用网点终端设备自助办理交易业务时存在审核过程繁琐、效率低，影响用户的交互体验等问题。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本说明书提供了一种业务数据处理方法、装置和网点终端设备，能够有效地兼顾不同设备和不同用户的具体特点，高效、安全地为用户完成相应的业务处理，减少用户的等待时长，提高用户的交互体验。

本说明书提供了一种业务数据处理方法，应用于网点终端设备，其中，所述网点终端设备部署于交易机构的网点中，所述方法包括：

接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；

根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；

在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；

根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；

根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；

在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

在一个实施例中，所述第一类特征数据包括以下至少之一：网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率、网点终端设备的IP地址、网点终端设备的安全等级标签、网点终端设备的位置坐标。

在一个实施例中，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，包括：

通过查询本地设备日志，统计得到网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率。

在一个实施例中，所述第二类特征数据包括以下至少之一：目标用户当前的人脸数据、目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率、目标用户的用户风险标签。

在一个实施例中，获取关于目标用户的第二类特征数据，包括：

控制摄像头采集包含有目标用户的人脸的图像或视频，作为目标用户当前的人脸数据；

根据目标用户的用户标识，通过云服务器查询用户数据库，获取目标用户的用户风险标签和目标用户的历史操作记录；

根据目标用户的历史操作记录，确定目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率。

在一个实施例中，在接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求之前，所述方法还包括：

接收目标用户发起的目标登录请求；其中，所述目标登录请求至少携带有目标用户的用户标识；

响应目标登录请求，控制摄像头采集目标用户当前的人脸数据；

根据目标用户的用户标识，查询用户数据库，得到目标用户的人脸模板；

根据目标用户的人脸模板和目标用户当前的人脸数据，对目标用户进行身份验证；其中，在目标用户身份验证通过的情况下，向目标用户展示交易业务界面，以便目标用户基于所述交易业务界面发起关于目标交易数据的目标业务处理请求。

在一个实施例中，在根据目标用户的人脸模板和目标用户当前的人脸数据，对目标用户进行身份验证之后，所述方法还包括：

在确定目标用户身份验证通过的情况下，将目标用户当前的人脸数据存储于本地缓存中；

相应的，所述方法还包括：

查询本地缓存，以获取用于构建第二类特征数据的目标用户当前的人脸数据。

在一个实施例中，根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功，包括：

根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，通过加权运算，得到目标风险值；

检测目标风险值是否小于等于预设的第一风险阈值；

在确定目标风险值小于等于预设的第一风险阈值的情况下，确定目标用户审核成功。

在一个实施例中，在检测目标风险值是否小于等于预设的第一风险阈值之后，所述方法还包括：

在确定目标风险值大于预设的第一风险阈值的情况下，确定目标用户审核失败；

在确定目标用户审核失败的情况下，对目标用户进行重新审核。

在一个实施例中，对目标用户进行重新审核，包括：

检测目标风险值是否小于等于预设的第二风险阈值；

在确定目标风险值小于等于预设的第二风险阈值的情况下，控制开启摄像头，并向目标用户展示在线人工审核接口链接，以对目标用户进行远程人工审核。

在一个实施例中，对目标用户进行重新审核，还包括：

生成关于目标用户的人工审核提示信息；其中，所述人工审核提示信息至少携带有网点终端设备的位置参数；

将所述人工审核提示信息发送至网点中的提示终端，以提示交易机构的网点本地持有该提示终端的工作人员对目标用户前往网点终端设备所在位置进行本地人工审核。

本说明书还提供了一种业务数据处理装置，应用于网点终端设备，其中，所述网点终端设备部署于交易机构的网点中，所述装置包括：

接收模块，用于接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；

检测模块，用于根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；

获取模块，用于在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；

预测模块，用于根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；

确定模块，用于根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；

处理模块，用于在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

本说明书还提供了一种网点终端设备，包括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所述业务数据处理方法的相关步骤。

本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现以下步骤：接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

本说明书还提供了一种计算机程序产品，包含有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述业务数据处理方法的步骤。

基于本说明书提供的业务数据处理方法、装置和网点终端设备，具体实施前，可以预先训练得到针对网点终端设备的预设的网点终端设备预测模型，以及针对用户的预设的用户预测模型；具体实施时，在目标用户使用网点终端设备发起关于目标交易数据的目标业务处理请求，且所涉及的目标交易数据为关键交易数据的情况下，网点终端设备可以先获取关于网点终端设备的第一类特征数据和关于目标用户的第二类特征数据；再利用预设的网点终端设备预测模型、预设的用户预测模型通过分别处理上述特征数据得到对应的第一风险预测结果和第二风险预测结果；进而可以根据上述两种风险预测结果，基于网点终端设备和目标用户多个维度对目标用户进行审核；在审核成功的情况下，才会响应目标业务处理请求进行关于目标交易数据的目标业务处理。从而可以有效地兼顾不同设备和不同用户的具体特点，高效、安全地为用户完成相应的业务处理，减少用户的等待时长，提高用户的交互体验。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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是本说明书的一个实施例提供的业务数据处理方法的流程示意图；

图2是在一个场景示例中，应用本说明书实施例提供的业务数据处理方法的一种实施例的示意图；

图3是在一个场景示例中，应用本说明书实施例提供的业务数据处理方法的一种实施例的示意图；

图4是在一个场景示例中，应用本说明书实施例提供的业务数据处理方法的一种实施例的示意图；

图5是在一个场景示例中，应用本说明书实施例提供的业务数据处理方法的一种实施例的示意图；

图6是在一个场景示例中，应用本说明书实施例提供的业务数据处理方法的一种实施例的示意图；

图7是本说明书的一个实施例提供的网点终端设备的结构组成示意图；

图8是本说明书的一个实施例提供的业务数据处理装置的结构组成示意图。

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。

参阅图1所示，本说明书实施例提供了一种业务数据处理方法，其中，该方法具体可以应用于网点终端设备。具体实施时，该方法可以包括以下内容：

S101：接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；

S102：根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；

S103：在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；

S104：根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；

S105：根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；

S106：在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

在一些实施例中，参阅图2所示，上述业务数据处理方法具体可以应用于网点终端设备一侧。其中，上述网点终端设备具体可以部署于交易机构网点的营业厅(例如，银行支行的营业厅等)中，以供用户使用，方便用户可以高效、便捷地完成所需要的业务数据处理。

其中，所述网点终端设备具体可以包括一种部署于交易机构网点一侧，能够实现数据采集、数据传输，以及一定程度的数据处理等功能的前端设备。具体的，所述网点终端设备例如可以为台式电脑、平板电脑、服务机器人、ATM机、自助服务机等等。

具体实施时，目标用户可以先在网点终端设备登录自己的目标账户，再在网点终端设备所展示的交易业务界面中进行相应操作，以发起关于目标交易数据的目标业务处理请求。

其中，所述目标交易数据具体可以理解为与目标业务相关的交易数据。例如，用于进行目标业务的资源数据等。

上述目标业务具体可以包括以下至少之一：查询业务、转账业务、汇款业务、储蓄业务等等。当然，需要说明的是，上述所列举目标业务只是一种示意性说明。具体实施时，根据具体的应用场景和处理需求，上述目标业务还可以包括其他类型的业务。对此，本说明书不作限定。

上述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识。相应的，网点终端设备可以根据目标业务处理请求所携带的业务标识，确定所请求处理的目标业务。

进一步，上述目标业务处理请求还可以携带有目标用户的用户标识。其中，所述目标用户标识具体可以理解为一种能够用于指示目标用户的标识信息。例如，目标用户的用户名、目标用户的用户编号，或者目标用户的注册手机号等等。

需要说明的是，在本说明书中所涉及到的与用户相关的信息数据均为在用户知晓且同意的前提下获取和使用的。并且，对于上述信息数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。

在一些实施例中，网点终端设备可以根据目标业务的业务标识，匹配预设的关键业务表，其中，预设的关键业务表包含有涉及用户敏感信息的关键业务的业务标识；在匹配成功的情况下，可以确定目标业务为关键业务；进而可以确定目标业务所涉及的目标交易数据为需要更加严格的进行保护的关键交易数据。

在一些实施例中，在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，可以进行同时针对目标用户，以及目标用户当前所使用的网点终端设备的审核，只有在确定审核通过的情况下，才会响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

在一些实施例中，在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，可以分别获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据。

在一些实施例中，上述第一类特征数据具体可以理解为一种与网点终端设备相关的，能够基于网点终端设备的维度反映业务处理的安全风险情况的特征数据。

具体的，所述第一类特征数据包括以下至少之一：网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率、网点终端设备的IP地址、网点终端设备的安全等级标签、网点终端设备的位置坐标等等。当然，需要说明的是，上述所列举的第一类特征数据只是一种示意性说明。具体实施时，根据具体的情况和安全性要求，上述第一类特征数据还可以包括诸如网点终端设备当前的网络环境状态、网络终端设备预设的第一时间段内所处理的业务类型比例等其他类型的特征数据。其中，预设的第一时间段具体可以为最近一周，或者最近一个月等。

在一些实施例中，上述获取关于网点终端设备的第一类特征数据，具体可以包括：通过查询本地设备日志，统计得到网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率。

具体实施时，可以先查询本地设备日志，抽取时间属于第一时间段的业务办理记录，作为目标业务办理记录；再根据业务标识，将目标业务办理记录划分成不同的记录组；其中，每个记录组对应一种业务；根据不同的记录组，统计得到不同业务基于网点终端设预设的第一时间段内审核失败的占比，以及不区分业务基于网点终端设预设的第一时间段内审核失败的占比，作为网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率。

基于上述实施例，通过获取并利用网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率作为第一类特征数据，可以有针对性地考虑历史上近期不同用户在通过该网点终端设备办理不同业务时的具体审核情况，进而可以以此作为参考，针对近期通过该网点终端设备审核失败率较高的业务进行关注，以便后续可以基于网点终端设备的维度更加精准地预测出第一风险预测结果。

在一些实施例中，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，具体实施时，还可以包括以下内容：通过查询网点网关，获取网点终端设备的IP地址；通过与交易机构管理中心的云服务器交互，查询网点终端设备的安全等级标签；通过内置的GPS定位模块，获取网点终端设备当前的位置坐标。

其中，上述安全等级标签具体可以是根据网点终端设备的硬件性能、所负责的业务的重要程度，以及历史上该网点终端设备发生过的故障记录确定的。

在一些实施例中，上述第二类特征数据具体可以理解为一种与目标用户相关的，能够基于目标用户的维度反映业务处理的安全风险情况的特征数据。

具体的，所述第二类特征数据可以包括以下至少之一：目标用户当前的人脸数据、目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率、目标用户的用户风险标签等等。当然，需要说明的是，上述所列举的第二类特征数据只是一种示意性说明。具体实施时，根据具体的情况和安全性要求，上述第二类特征数据还可以包括诸如目标用户当前的音频数据、目标用户的平均收入的特征数据。其中，上述预设的第二时间段具体可以为最近一周，或者最近一个月等。

在一些实施例中，参阅图3所示，上述获取关于目标用户的第二类特征数据，具体实施时，可以包括以下内容：

S1：控制摄像头采集包含有目标用户的人脸的图像或视频，作为目标用户当前的人脸数据；

S2：根据目标用户的用户标识，通过云服务器查询用户数据库，获取目标用户的用户风险标签和目标用户的历史操作记录；

S3：根据目标用户的历史操作记录，确定目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率。

基于上述实施例，通过获取并利用目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率，可以有针对性地考虑历史上近期该目标用户在不同网点终端设备上办理业务时的具体审核情况，进而可以以此作为参考，针对近期该目标用户审核失败率较高的业务进行关注，以便后续可以基于目标用户的维度更加精准地预测出第二风险预测结果。

具体实施时，网点终端设备可以生成关于目标用户的用户数据获取请求；其中，所述用户数据获取请求至少携带有目标用户的用户标识；并将所述用户数据获取请求发送至云服务器。云服务器接收并响应用户数据获取请求，根据目标用户的用户标识查询用户数据库，以获取目标用户的用户风险标签和目标用户的历史操作记录；再将上述目标用户的历史风险标签和目标用户的历史操作记录发送至网点终端设备。

其中，上述用户数据库具体可以是一种基于区块链的数据库。

上述云服务器具体实施时，可以每间隔预设的时间段(例如，一个季度)，定期获取并根据用户的当前预设的时间段内的历史记录对用户进行行为风险评价；根据行为风险评价结果设置和更新该用户的用户风险标签。

在一些实施例中，参阅图4所示，在接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求之前，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：

S1：接收目标用户发起的目标登录请求；其中，所述目标登录请求至少携带有目标用户的用户标识；

S2：响应目标登录请求，控制摄像头采集目标用户当前的人脸数据；

S3：根据目标用户的用户标识，查询用户数据库，得到目标用户的人脸模板；

S4：根据目标用户的人脸模板和目标用户当前的人脸数据，对目标用户进行身份验证；其中，在目标用户身份验证通过的情况下，向目标用户展示交易业务界面，以便目标用户基于所述交易业务界面发起关于目标交易数据的目标业务处理请求。

在一些实施例中，在根据目标用户的人脸模板和目标用户当前的人脸数据，对目标用户进行身份验证之后，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：在确定目标用户身份验证通过的情况下，将目标用户当前的人脸数据存储于本地缓存中；相应的，所述方法还可以包括：查询本地缓存，以获取用于构建第二类特征数据的目标用户当前的人脸数据。

这样不需要另外采集目标用户当前的人脸数据，可以直接使用目标用户在登录操作时所提供的人脸数据，简化了数据处理过程。

在一些实施例中，上述根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果，具体实施时，可以包括：利用预设的网点终端设备预测模型处理第一类特征数据，得到第一风险预测结果。

其中，上述预设的网点终端设备预测模型具体可以理解为一种事先训练好的，能够根据输入的与网点终端设备相关的特征数据，基于网点终端设备的维度，判断相应业务的风险值，以及基于该风险值是否需要对该业务进行进一步审核的神经网络模型。

具体实施前，可以先获取样本网点终端设备的样本设备日志；从样本设备日志中提取出相关的第一类特征数据，作为第一样本数据；并根据样本设备日志中的审核记录对第一样本数据进行标注，得到标注后的第一样本数据；再通过利用标注后的第一样本数据进行模型训练，以得到符合要求的预设的网点终端设备预测模型。

在一些实施例中，参阅图5所示，上述根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果，具体实施时，可以包括以下内容：

S1：根据目标用户的用户标识，查询用户数据库，获取目标用户的参照属性数据；其中，所述参照属性数据至少包括目标用户的人脸模板；

S2：组合目标用户的第二类特征数据和参照属性数据，得到目标用户的联合数据；

S3：利用预设的用户预测模型通过处理目标用户的联合数据，得到第二风险预测结果。

其中，上述预设的用户预测模型具体可以理解为一种事先训练好的，能够根据输入的与用户相关的特征数据，基于用户的维度，判断相应业务的风险值，以及基于该风险值是否需要对该业务进行进一步审核的神经网络模型。

具体实施前，可以先获取样本用户的样本操作记录和样本用户的属性数据；从样本操作记录和样本用户的属性数据中提取出相关的第二类特征数据，作为第二样本数据；并根据样本操作记录中的审核记录对第二样本数据进行标注，得到标注后的第二样本数据；再通过利用标注后的第二样本数据进行模型训练，以得到符合要求的预设的用户预测模型。

在一些实施例中，参阅图6所示，上述根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功，具体实施时，可以包括以下内容：

S1：根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，通过加权运算，得到目标风险值；

S2：检测目标风险值是否小于等于预设的第一风险阈值；

S3：在确定目标风险值小于等于预设的第一风险阈值的情况下，确定目标用户审核成功。

具体实施时，可以通过对样本设备日志和样本操作记录进行学习，计算出网点终端设备因素和用户因素对于触发进一步审核的贡献值；再根据上述贡献值，确定出针对第一风险预测结果的权重值，以及针对第二风险预测结果的权重值。

具体实施时，在确定目标风险值小于等于预设的第一风险阈值的情况下，可以判断不需要触发进行进一步审核，可以直接确定目标用户审核成功。

相反，在确定目标风险值大于预设的第一风险阈值的情况下，还可以判断由于网点终端设备和/或目标用户的因素，导致网点终端设备和/或目标用户本身存在风险，和/或，目标用户在使用网点终端设备办理目标业务时存在行为隐患等，因此需要再进行进一步审核，这时可以确定目标用户审核失败。

在一些实施例中，在检测目标风险值是否小于等于预设的第一风险阈值之后，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：在确定目标风险值大于预设的第一风险阈值的情况下，确定目标用户审核失败；在确定目标用户审核失败的情况下，对目标用户进行重新审核。

在一些实施例中，上述对目标用户进行重新审核，具体实施时，可以包括以下内容：检测目标风险值是否小于等于预设的第二风险阈值；在确定目标风险值小于等于预设的第二风险阈值的情况下，控制开启摄像头，并向目标用户展示在线人工审核接口链接，以对目标用户进行远程人工审核。

具体实施时，在确定目标风险值小于等于预设的第二风险阈值时，可以判断当前由于网点终端设备和/或目标用户所造成的风险程度相对较小，因此可以通过线上远程人工审核，以较为高效地完成进一步审核过程，减少目标用户的等待时长。

在一些实施例中，对目标用户进行重新审核，具体实施时，还可以包括以下内容：生成关于目标用户的人工审核提示信息；其中，所述人工审核提示信息至少携带有网点终端设备的位置参数；将所述人工审核提示信息发送至网点中的提示终端，以提示交易机构的网点本地持有该提示终端的工作人员对目标用户前往网点终端设备所在位置进行本地人工审核。

具体实施时，在确定目标风险值大于预设的第二风险阈值时，可以判断当前由于网点终端设备和/或目标用户所造成的风险程度相对较大，为了能够较好地保护用户的数据安全，需要通知网点终端设备所在网点的工作人员对目标用户进行面对面的本地人工审核，以较为严格、精准地完成进一步审核过程。

其中，上述预设的第一风险阈值、预设的第二风险阈值具体可以是预先利用样本设备日志和样本操作记录通过测试试验确定得到的。

在一些实施例中，上述根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功，具体实施时，还可以包括以下内容：

S1：根据预设的组合规则组合第一风险预测结果和第二风险预测结果，得到针对目标用户的联合风险预测结果；

S2：利用预设的风险评价模型处理所述联合风险预测结果，得到对应目标风险值；

S3：根据所述目标风险值，确定目标用户是否审核成功。

其中，上述预设的风险评价模型具体可以是预先联合使用基于样本网点终端设备的风险预测结果和基于样本用户的风险预测结果训练得到的神经网络模型。

由上可见，基于本说明书实施例提供的业务数据处理方法，具体实施前，可以预先训练得到针对网点终端设备的预设的网点终端设备预测模型，以及针对用户的预设的用户预测模型；具体实施时，在目标用户使用网点终端设备发起关于目标交易数据的目标业务处理请求，且所涉及的目标交易数据为关键交易数据的情况下，网点终端设备可以先获取关于网点终端设备的第一类特征数据和关于目标用户的第二类特征数据；再利用预设的网点终端设备预测模型、预设的用户预测模型通过处理上述特征数据得到对应的第一风险预测结果和第二风险预测结果；进而可以根据上述两种风险预测结果，基于多个维度对目标用户进行审核；在审核成功的情况下，才会响应目标业务处理请求进行关于目标交易数据的目标业务处理。从而可以有效地兼顾不同设备和不同用户的具体特点，高效、安全地为用户完成相应的业务处理，减少用户的等待时长，提高用户的交互体验。

本说明书实施例还提供一种网点终端设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器具体实施时可以根据指令执行以下步骤：接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

为了能够更加准确地完成上述指令，参阅图7所示，本说明书实施例还提供了另一种具体的服务器，其中，所述服务器包括网络通信端口701、处理器702以及存储器703，上述结构通过内部线缆相连，以便各个结构可以进行具体的数据交互。

其中，所述网络通信端口701，具体可以用于接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识。

所述处理器702，具体可以用于根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

所述存储器703，具体可以用于存储相应的指令程序。

在本实施例中，所述网络通信端口701可以是与不同的通信协议进行绑定，从而可以发送或接收不同数据的虚拟端口。例如，所述网络通信端口可以是负责进行web数据通信的端口，也可以是负责进行FTP数据通信的端口，还可以是负责进行邮件数据通信的端口。此外，所述网络通信端口还可以是实体的通信接口或者通信芯片。例如，其可以为无线移动网络通信芯片，如GSM、CDMA等；其还可以为Wifi芯片；其还可以为蓝牙芯片。

在本实施例中，所述处理器702可以按任何适当的方式实现。例如，处理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 SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。本说明书并不作限定。

在本实施例中，所述存储器703可以包括多个层次，在数字***中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如RAM、FIFO等；在***中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。

进一步，上述网点终端设备还可以包括摄像头、显示屏等结构。

本说明书实施例还提供了一种基于上述业务数据处理方法的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，在所述计算机程序指令被执行时实现：接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

在本实施例中，上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。

在本实施例中，该计算机可读存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

本说明书实施例还提供了一种计算机程序产品，包含有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

参阅图8所示，在软件层面上，本说明书实施例还提供了一种业务数据处理装置，该装置具体可以包括以下的结构模块：

接收模块801，具体可以用于接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；

检测模块802，具体可以用于根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；

获取模块803，具体可以用于在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；

预测模块804，具体可以用于根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；

确定模块805，具体可以用于根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；

处理模块，用于在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

在一些实施例中，所述第一类特征数据具体可以包括以下至少之一：网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率、网点终端设备的IP地址、网点终端设备的安全等级标签、网点终端设备的位置坐标等。

在一些实施例中，上述获取模块803具体实施时，可以按照以下方式获取关于网点终端设备的第一类特征数据：通过查询本地设备日志，统计得到网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率。

在一些实施例中，所述第二类特征数据具体可以包括以下至少之一：目标用户当前的人脸数据、目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率、目标用户的用户风险标签等。

在一些实施例中，上述获取模块803具体实施时，可以按照以下方式获取关于目标用户的第二类特征数据：控制摄像头采集包含有目标用户的人脸的图像或视频，作为目标用户当前的人脸数据；根据目标用户的用户标识，通过云服务器查询用户数据库，获取目标用户的用户风险标签和目标用户的历史操作记录；根据目标用户的历史操作记录，确定目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率。

在一些实施例中，在接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求之前，所述装置具体实施时，还可以用于接收目标用户发起的目标登录请求；其中，所述目标登录请求至少携带有目标用户的用户标识；响应目标登录请求，控制摄像头采集目标用户当前的人脸数据；根据目标用户的用户标识，查询用户数据库，得到目标用户的人脸模板；根据目标用户的人脸模板和目标用户当前的人脸数据，对目标用户进行身份验证；其中，在目标用户身份验证通过的情况下，向目标用户展示交易业务界面，以便目标用户基于所述交易业务界面发起关于目标交易数据的目标业务处理请求。

在一些实施例中，在根据目标用户的人脸模板和目标用户当前的人脸数据，对目标用户进行身份验证之后，所述装置具体实施时，还可以要不用于在确定目标用户身份验证通过的情况下，将目标用户当前的人脸数据存储于本地缓存中；相应的，所述装置具体实施时，还可以用于查询本地缓存，以获取用于构建第二类特征数据的目标用户当前的人脸数据。

在一些实施例中，上述确定模块805具体实施时，可以按照以下方式根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功：根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，通过加权运算，得到目标风险值；检测目标风险值是否小于等于预设的第一风险阈值；在确定目标风险值小于等于预设的第一风险阈值的情况下，确定目标用户审核成功。

在一些实施例中，上述确定模块805在检测目标风险值是否小于等于预设的第一风险阈值之后，具体实施时，还可以用于在确定目标风险值大于预设的第一风险阈值的情况下，确定目标用户审核失败；在确定目标用户审核失败的情况下，对目标用户进行重新审核。

在一些实施例中，上述确定模块805具体实施时，可以按照以下方式对目标用户进行重新审核：检测目标风险值是否小于等于预设的第二风险阈值；在确定目标风险值小于等于预设的第二风险阈值的情况下，控制开启摄像头，并向目标用户展示在线人工审核接口链接，以对目标用户进行远程人工审核。

在一些实施例中，上述确定模块805具体实施时，可以按照以下方式对目标用户进行重新审核：生成关于目标用户的人工审核提示信息；其中，所述人工审核提示信息至少携带有网点终端设备的位置参数；将所述人工审核提示信息发送至网点中的提示终端，以提示交易机构的网点本地持有该提示终端的工作人员对目标用户前往网点终端设备所在位置进行本地人工审核。

需要说明的是，上述实施例阐明的单元、装置或模块等，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。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***，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。

由上可见，基于本说明书实施例提供的业务数据处理装置，具体实施前，可以预先训练得到针对网点终端设备的预设的网点终端设备预测模型，以及针对用户的预设的用户预测模型；具体实施时，在目标用户使用网点终端设备发起关于目标交易数据的目标业务处理请求，且所涉及的目标交易数据为关键交易数据的情况下，网点终端设备可以先获取关于网点终端设备的第一类特征数据和关于目标用户的第二类特征数据；再利用预设的网点终端设备预测模型、预设的用户预测模型通过处理上述特征数据得到对应的第一风险预测结果和第二风险预测结果；进而可以根据上述两种风险预测结果，基于多个维度对目标用户进行审核；在审核成功的情况下，才会响应目标业务处理请求进行关于目标交易数据的目标业务处理。从而可以有效地兼顾不同设备和不同用户的具体特点，高效、安全地为用户完成相应的业务处理，减少用户的等待时长，提高用户的交互体验。

虽然本说明书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。在实际中的装置或客户端产品执行时，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，甚至为分布式数据处理环境)。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。

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，而对其内部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。

本说明书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、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，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处理设备来执行任务。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可读存储介质中。

通过以上的实施例的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书的技术方案本质上可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本说明书各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或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。本说明书可用于众多通用或专用的计算机***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化而不脱离本说明书的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。

Claims (15)

1.一种业务数据处理方法，其特征在于，应用于网点终端设备，其中，所述网点终端设备部署于交易机构的网点中，所述方法包括：

接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；

根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；

在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；

根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；

根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；

在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类特征数据包括以下至少之一：网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率、网点终端设备的IP地址、网点终端设备的安全等级标签、网点终端设备的位置坐标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，包括：

通过查询本地设备日志，统计得到网点终端设备预设的第一时间段内的审核失败率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二类特征数据包括以下至少之一：目标用户当前的人脸数据、目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率、目标用户的用户风险标签。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取关于目标用户的第二类特征数据，包括：

控制摄像头采集包含有目标用户的人脸的图像或视频，作为目标用户当前的人脸数据；

根据目标用户的用户标识，通过云服务器查询用户数据库，获取目标用户的用户风险标签和目标用户的历史操作记录；

根据目标用户的历史操作记录，确定目标用户预设的第二时间段内基于网点终端设备的审核失败率。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求之前，所述方法还包括：

接收目标用户发起的目标登录请求；其中，所述目标登录请求至少携带有目标用户的用户标识；

响应目标登录请求，控制摄像头采集目标用户当前的人脸数据；

根据目标用户的用户标识，查询用户数据库，得到目标用户的人脸模板；

根据目标用户的人脸模板和目标用户当前的人脸数据，对目标用户进行身份验证；其中，在目标用户身份验证通过的情况下，向目标用户展示交易业务界面，以便目标用户基于所述交易业务界面发起关于目标交易数据的目标业务处理请求。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在根据目标用户的人脸模板和目标用户当前的人脸数据，对目标用户进行身份验证之后，所述方法还包括：

在确定目标用户身份验证通过的情况下，将目标用户当前的人脸数据存储于本地缓存中；

相应的，所述方法还包括：

查询本地缓存，以获取用于构建第二类特征数据的目标用户当前的人脸数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功，包括：

根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，通过加权运算，得到目标风险值；

检测目标风险值是否小于等于预设的第一风险阈值；

在确定目标风险值小于等于预设的第一风险阈值的情况下，确定目标用户审核成功。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在检测目标风险值是否小于等于预设的第一风险阈值之后，所述方法还包括：

在确定目标风险值大于预设的第一风险阈值的情况下，确定目标用户审核失败；

在确定目标用户审核失败的情况下，对目标用户进行重新审核。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，对目标用户进行重新审核，包括：

检测目标风险值是否小于等于预设的第二风险阈值；

在确定目标风险值小于等于预设的第二风险阈值的情况下，控制开启摄像头，并向目标用户展示在线人工审核接口链接，以对目标用户进行远程人工审核。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，对目标用户进行重新审核，还包括：

生成关于目标用户的人工审核提示信息；其中，所述人工审核提示信息至少携带有网点终端设备的位置参数；

将所述人工审核提示信息发送至网点中的提示终端，以提示交易机构的网点本地持有该提示终端的工作人员对目标用户前往网点终端设备所在位置进行本地人工审核。

12.一种业务数据处理装置，其特征在于，应用于网点终端设备，其中，所述网点终端设备部署于交易机构的网点中，所述装置包括：

接收模块，用于接收目标用户发起的关于目标交易数据的目标业务处理请求；其中，所述目标业务处理请求至少携带有目标业务的业务标识；

检测模块，用于根据目标业务的业务标识，检测目标交易数据是否为关键交易数据；

获取模块，用于在确定目标交易数据为关键交易数据的情况下，获取关于网点终端设备的第一类特征数据，以及关于目标用户的第二类特征数据；

预测模块，用于根据预设的网点终端设备预测模型和第一类特征数据，确定第一风险预测结果；根据预设的用户预测模型和第二类特征数据，确定第二风险预测结果；

确定模块，用于根据所述第一风险预测结果和第二风险预测结果，确定目标用户是否审核成功；

处理模块，用于在确定目标用户审核成功的情况下，响应目标业务处理请求，进行关于目标交易数据的目标业务处理。

13.一种网点终端设备，其特征在于，包括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权利要求1至11中任一项所述方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述方法的步骤。

15.一种计算机程序产品，其特征在于，包含有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述方法的步骤。

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