[发明专利]线上视频反欺诈识别方法及装置

说明书

本发明提供一种线上视频反欺诈识别方法及装置，涉及信息安全技术领域。方法包括：采集面审流程中申请人的微表情视频数据并进行存储；根据接收的数据分析指令对存储的微表情视频数据进行分帧分析计算，得到申请人的微表情数据；根据所述微表情数据和预设的微表情模型确定申请人对应的反欺诈数值；基于所述反欺诈数值进行线上视频的批量反欺诈识别。本发明能够提升线上视频面审效率以及提升反欺诈能力，从而提升线上视频面审质量。

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域，特别涉及表情识别技术，具体涉及一种线上视频反欺诈识别方法及装置。

背景技术

金融机构在对贷款进行审批过程中，需对贷款申请人的信息进行审核，通常需要进行一对一或一对多的面审，根据客户对相关问题的回答结果判断申请人是否满足贷款审批条件，以及是否存在欺诈行为，以此进行风险控制来降低贷款不良率。传统的线下面审方式需贷款申请人及共同申请人到达指定地点，耗费人力成本较高，且在传染病预防期间，不易采用聚众形式与客户接触，因此采用线上视频面审的方式已成为各大金融机构提升放贷效率的一种重要手段。

目前，线上视频的面审流程，往往需要富有经验的客户经理依靠多年业务经验进行问答和鉴别，审核成本高且审批效率较低。而且线上视频的面审流程中加入微表情识别技术，对客户问答结果给出欺诈识别结果，可从技术手段上提高视频面审的效率及质量。

但是，当前适用于线上视频面审的微表情识别方法与业务结合度低、反欺诈能力弱且不具备批量处理分析多笔识别数据的能力。导致线上视频的面审流程存在审核成本高、效率低的问题。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明提供一种线上视频反欺诈识别方法及装置，具体包括以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种线上视频反欺诈识别方法，包括：

采集面审流程中申请人的微表情视频数据并进行存储；

根据接收的数据分析指令对存储的微表情视频数据进行分帧分析计算，得到申请人的微表情数据；

根据所述微表情数据和预设的微表情模型确定申请人对应的反欺诈数值；

基于所述反欺诈数值进行线上视频的批量反欺诈识别。

在基于所述反欺诈数值进行线上视频的批量反欺诈识别之后，还包括：

接收申请人的业务反馈结果，根据所述业务反馈结果对所述微表情模型进行优化处理。

所述基于所述反欺诈数值进行线上视频的批量反欺诈识别，包括：

确定所述反欺诈数值大于预设阈值的申请人存在欺诈行为。

所述微表情视频数据采用消息队列机制通过kakfa消息进行传输和存储。

第二方面，本发明提供一种线上视频反欺诈识别装置，包括：

采集单元，用于采集面审流程中申请人的微表情视频数据并进行存储；

数据处理单元，用于根据接收的数据分析指令对存储的微表情视频数据进行分帧分析计算，得到申请人的微表情数据；

计算单元，用于根据所述微表情数据和预设的微表情模型确定申请人对应的反欺诈数值；

识别单元，用于基于所述反欺诈数值进行线上视频的批量反欺诈识别。

还包括：

优化单元，用于接收申请人的业务反馈结果，根据所述业务反馈结果对所述微表情模型进行优化处理。

所述识别单元包括：

识别子单元，用于确定所述反欺诈数值大于预设阈值的申请人存在欺诈行为。