[发明专利]稽核访谈测谎方法、服务器及计算机可读存储介质在审
申请号: | 201910065666.8 | 申请日: | 2019-01-24 |
公开(公告)号: | CN109919426A | 公开(公告)日: | 2019-06-21 |
发明(设计)人: | 蔡俊 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;A61B5/16;G06K9/00 |
代理公司: | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人: | 于志光;王月 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 稽核 计算机可读存储介质 测谎 基准线 采集 场景 服务器 偏差度 预设 人工智能技术 对比分析 风险评级 机器识别 模型分析 模型建立 预设规则 表现 学习 | ||
1.一种稽核访谈测谎方法,其特征在于,所述方法包括步骤:
在闲聊场景下采集被访谈人员的预设类型的数据;
根据所采集的数据,通过深度学习模型建立所述被访谈人员的表现基准线;
在稽核场景下采集所述被访谈人员的所述预设类型的数据;
将所述稽核场景下采集的数据与所述基准线进行对比分析,得到与所述基准线的偏差度;及
根据所述偏差度和预设规则为所述被访谈人员进行风险评级。
2.如权利要求1所述的稽核访谈测谎方法,其特征在于,该方法还包括步骤:
当所述风险评级达到预设级别时,通过预设方式通知访谈工作者对所述被访谈人员进行进一步证实和排除。
3.如权利要求1或2所述的稽核访谈测谎方法,其特征在于,所述预设类型的数据包括微表情、微动作、语速、音调、音量。
4.如权利要求1或2所述的稽核访谈测谎方法,其特征在于,所述根据所采集的数据,通过深度学习模型建立所述被访谈人员的表现基准线的步骤包括:
接收所采集的所述被访谈人员在闲聊场景下的的图像和声音数据资源;
通过机器识别、图像分析技术从所述数据资源中识别出各种所述预设类型的数据;
针对所识别出的各种所述预设类型的数据进行概率统计;
根据统计结果,利用深度学习模型进行建模,得到所述被访谈人员的所述基准线。
5.如权利要求1或2所述的稽核访谈测谎方法,其特征在于,所述稽核场景包括从预先设置的稽核场景题库中选择需要稽核的问题对被访谈人员进行提问。
6.如权利要求1或2所述的稽核访谈测谎方法,其特征在于,所述稽核场景包括多个阶段,每个阶段针对所述被访谈人员施加的压力递增,分别从预先设置的对应所述每个阶段的题库中选取问题对所述被访谈人员进行提问。
7.如权利要求4所述的稽核访谈测谎方法,其特征在于,所述将所述稽核场景下采集的数据与所述基准线进行对比分析,得到与所述基准线的偏差度的步骤包括:
接收所采集的所述被访谈人员在稽核场景下的的图像和声音数据资源;
通过机器识别、图像分析技术从所述数据资源中识别出各种所述预设类型的数据;
针对所识别出的各种所述预设类型的数据进行概率统计;
根据统计结果,与所述基准线进行对比,分析所述稽核场景下每种预设类型的数据与所述基准线中的数据的偏差度。
8.如权利要求1或2所述的稽核访谈测谎方法,其特征在于,所述根据所述偏差度和预设规则为所述被访谈人员进行风险评级的步骤包括:
针对每种所述预设类型的数据设置相应的权重;
针对每种所述预设类型的数据的不同范围的偏差度设置对应的分值;
以分析得到的每种所述预设类型的数据的偏差度对应的分值与对应权重相乘,最后相加得到所述被访谈人员的风险评分。
9.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的稽核访谈测谎系统,所述稽核访谈测谎系统被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的稽核访谈测谎方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有稽核访谈测谎系统,所述稽核访谈测谎系统可被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的稽核访谈测谎方法的步骤。
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