[发明专利]交易风险判断方法、装置、设备和介质在审

专利信息
申请号: 202211081177.X 申请日: 2022-09-05
公开(公告)号: CN115689776A 公开(公告)日: 2023-02-03
发明(设计)人: 刘捷;文晋京;刘璇 申请(专利权)人: 中国工商银行股份有限公司
主分类号: G06Q40/08 分类号: G06Q40/08;G06Q40/02;G06V40/16;G06V10/82;G06V10/54;G10L25/63
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 张体南
地址: 100140 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 交易 风险 判断 方法 装置 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种交易风险判断方法,包括:

在第一客户办理第一业务时,获取所述第一客户的视频数据和音频数据,所述第一业务为向客户提供的S个业务中的任一个;

根据所述视频数据和所述音频数据,获得所述第一客户的实时情绪值;

将所述实时情绪值与所述第一业务的业务情绪值和所述第一客户的历史情绪值进行对比,获得对比结果,其中,所述业务情绪值根据所述第一业务的业务属性和/或N个第二客户办理所述第一业务的N个客户情绪值获得,所述历史情绪值根据所述第一客户办理的M个第二业务的实时情绪值获得,S、N和M分别为大于或等于1的整数;

根据所述对比结果判断交易风险。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述获得对比结果之前,所述方法还包括获得所述业务情绪值,具体包括:

获得所述业务属性,所述业务属性包括所述第一业务下关联的任务数量、所述第一客户办理所述第一业务过程中的操作次数和参与工作人员数量;

将所述业务属性输入至情绪计算模型,获得模型计算结果;

根据所述模型计算结果和/或所述N个客户情绪值获得所述业务情绪值。

3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述情绪计算模型包括多元线性回归模型,所述将所述业务属性输入至情绪计算模型,获得模型计算结果包括:

将所述任务数量、所述操作次数和所述参与工作人员数量输入至所述多元线性回归模型;

根据所述任务数量、所述操作次数和所述参与工作人员数量及各自对应的系数,获得所述模型计算结果。

4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述根据所述模型计算结果和/或所述N个客户情绪值获得所述业务情绪值包括:

获得所述N个客户情绪值的算术平均值;

根据所述模型计算结果和/或所述算术平均值获得所述业务情绪值。

5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述N个客户情绪值与所述N个第二客户一一对应,在所述获得对比结果之前,所述方法还包括获得所述N个客户情绪值,具体包括:

在所述第一客户办理所述第一业务的预定时间段内,获得办理所述第一业务的N个第二客户的N个实时情绪值;

将所述N个实时情绪值作为所述N个客户情绪值。

6.根据权利要求1所述的方法,其中,根据所述视频数据和所述音频数据,获得所述第一客户的实时情绪值包括:

根据所述视频数据获得所述第一客户的面部图像;

根据所述音频数据获得所述第一客户的声音信号;

根据所述面部图像和所述声音信号获得所述实时情绪值。

7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述根据所述面部图像和所述声音信号获得所述实时情绪值包括:

将所述面部图像输入至图像情绪识别模型,获得面部情绪值;

将所述声音信号输入至语音情绪识别模型,获得声音情绪值;

根据所述面部情绪值和所述声音情绪值获得所述实时情绪值。

8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述方法还包括:

根据所述音频数据获得所述第一客户的语音交流内容;

对所述语音交流内容进行语义识别,获得语义情绪值;

其中,所述根据所述面部情绪值和所述声音情绪值获得所述实时情绪值包括:

根据所述语义情绪值、所述面部情绪值和所述声音情绪值获得所述实时情绪值。

9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获得对比结果包括:

获得所述实时情绪值与所述业务情绪值之间的第一差值;

获得所述实时情绪值与所述历史情绪值之间的第二差值;

根据所述第一差值和所述第二差值获得所述对比结果。

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