[发明专利]一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法与系统

权利要求书

1.一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10、根据黑名单用户的信息，构建黑名单用户的声纹库；

步骤S20、构建语音测谎模型；

步骤S30、实时监测和收集金融机构与用户通话过程中的声纹信息及语音内容，并根据黑名单用户的声纹库或语音测谎模型判断用户是否为黑名单用户或/且用户是否存在说谎行为；

步骤S40、若用户为黑名单用户或/且存在说谎行为，则构建话术语料库；

步骤S50、根据话术语料库对用户实时评分，并实时将评分结果反馈至金融机构，以供工作人员参考和判断。

2.根据权利要求1所述的一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法，其特征在于，所述步骤S10具体包括以下步骤：

步骤S11、收集黑名单用户通话过程中的语音样本；

步骤S12、注册黑名单用户的声纹身份信息；

步骤S13、形成黑名单用户的声纹库。

3.根据权利要求2所述的一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法，其特征在于：所述步骤S11中，金融机构与黑名单用户通话业务时，对其进行录音，得到黑名单用户的语音样本。

4.根据权利要求1所述的一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法，其特征在于：所述步骤S30中，通过记录附着在被测用户声音中的由声带肌肉微颤所生成的次声波，并对这种次声波变化的检测和分析来判断被测用户是否在说谎。

5.根据权利要求1所述的一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法，其特征在于：所述步骤S40具体包括以下步骤：

步骤S41、收集和整理金融机构与黑名单用户的通话记录；

步骤S42、自动学习黑名单用户的通话，并且形成话术语料库。

6.根据权利要求1所述的一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法，其特征在于：所述步骤S50中，对话术语料库中出现频率高的语句进行标注，并按照出现次数对其进行排名，再根据排名的高低对上述语句给予赋值，最后按照赋值对其进行评分。

7.根据权利要求6所述的一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法，其特征在于：所述步骤S50中，累计评分和设置阈值，当累计的评分达到阈值时，则发出提示给金融机构的工作人员。

8.根据权利要求6所述的一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测方法，其特征在于：所述步骤S50中，待查看评分明细后，根据话术语料库中出现频率高的的语句对用户进行针对性提问。

9.一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测系统，其特征在于，包括：

第一构建模块，用于根据黑名单用户的信息，构建黑名单用户的声纹库；

第二构建模块，用于构建语音测谎模型；

监测判断模块，用于实时监测和收集金融机构与用户通话过程中的声纹信息及语音内容，并根据黑名单用户的声纹库或语音测谎模型判断用户是否为黑名单用户或/且用户是否存在说谎行为；

第三构建模块，用于在用户为黑名单用户或/且存在说谎行为时，构建话术语料库；

评分模块，根据话术语料库对用户实时评分，并实时将评分结果反馈至金融机构，以供工作人员参考和判断。

10.根据权利要求9所述的一种解决金融信审业务中惯犯诈骗的检测系统，其特征在于：还包括次声波检测模块，其通过记录附着在被测用户声音中的由声带肌肉微颤所生成的次声波，并对这种次声波变化的检测和分析来判断被测用户是否在说谎。