(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211403886.5
(22)申请日 2022.11.10
(71)申请人 天聚地合(苏州)科技股份有限公司
地址 215128 江苏省苏州市苏州工业园区
启月街28 8号紫金东方大厦3 07室
(72)发明人 左磊 王绍鹏
(74)专利代理 机构 北京德崇智捷知识产权代理
有限公司 1 1467
专利代理师 郭美丽
(51)Int.Cl.
G06Q 40/02(2012.01)
G06Q 10/10(2012.01)
G06V 40/16(2022.01)
G06V 40/40(2022.01)
G06N 20/00(2019.01)
(54)发明名称
基于人脸识别和联邦学习的银行业务处理
方法及装置
(57)摘要
本发明公开了一种基于人脸识别和联邦学
习的银行业务处理方法及装置, 涉及计算机技术
领域。 该方法的一具体实施方式包括: 接收用户
发送的业务请求; 获取用户的人脸图像; 基于活
体检测模型识别人脸图像中的用户是否为活体;
当用户为活体时, 基于人脸识别对 人脸图像中的
用户进行身份核验; 当身份核验通过时, 根据业
务请求, 在多个与业务类别对应的联邦学习模型
中确定当前联邦学习模型; 基于当前银行提供的
当前业务数据、 外部参与方提供的当前业务数据
和当前联邦学习模型, 预测得到当前请求结果;
根据当前请求结果, 执行相应的业务处理。 该实
施方式能够提高业 务处理效率。
权利要求书2页 说明书8页 附图3页
CN 115439236 A
2022.12.06
CN 115439236 A
1.一种基于人脸识别和联邦学习的银 行业务处理方法, 其特 征在于, 包括:
接收用户发送的业 务请求;
获取所述用户的人脸图像;
基于活体 检测模型识别所述人脸图像中的用户是否为活体;
当所述用户为活体时, 基于人脸识别对所述人脸图像中的用户进行身份核验;
当身份核验通过时, 根据所述业务请求, 在多个与业务类别对应的联邦学习模型中确
定当前联邦学习模型;
基于当前银行提供的当前业务数据、 外部参与 方提供的当前业务数据和所述当前联邦
学习模型, 预测得到当前请求结果;
根据所述当前请求结果, 执 行相应的业 务处理。
2.如权利要求1所述的方法, 其特 征在于,
所述联邦学习模型包括纵向联邦学习 模型, 所述纵向联邦学习 模型由多个参与 方基于
第一数据 交集训练得到; 所述参与方包括所述当前银行和所述外部参与方; 所述第一数据
交集, 由所述当前银行针对所述业务类别提供 的历史业务数据、 与所述外部参与方针对所
述业务类别提供的历史业 务数据, 在样本ID维度上通过隐私集 合求交得到 。
3.如权利要求1所述的方法, 其特 征在于,
所述联邦学习模型包括横向联邦学习 模型, 所述横向联邦学习 模型由多个参与 方基于
第二数据 交集训练得到; 所述参与方包括所述当前银行和所述外部参与方; 所述第二数据
交集, 由所述当前银行针对所述业务类别提供 的历史业务数据、 与所述外部参与方针对所
述业务类别提供的历史业 务数据, 在特 征维度上通过隐私集 合求交得到 。
4.如权利要求1所述的方法, 其特 征在于,
基于人脸识别对所述人脸图像中的用户进行身份核验, 包括:
从所述人脸图像中提取HO G特征;
将所述HO G特征输入二分类模型, 得到身份核验结果。
5.如权利要求1所述的方法, 其特 征在于, 进一 步包括:
基于生成式对抗网络生成多张活体人脸图像;
基于所述多张活体人脸图像和多张攻击人脸图像, 训练所述活体 检测模型。
6.如权利要求1所述的方法, 其特 征在于,
根据所述当前请求结果, 执 行相应的业 务处理, 包括:
如果所述当前请求结果 为全额授信, 则向所述用户发送全额授信的到账时间和额度;
如果所述当前请求结果为部分授信, 则向所述用户发送问询信息, 当接收到所述用户
针对所述问询信息的确认操作时, 向所述用户发送部分授信的到账时间和额度;
如果所述当前请求结果 为拒绝授信, 则向所述用户发送拒绝授信 信息。
7.如权利要求1所述的方法, 其特 征在于,
根据所述当前请求结果, 执 行相应的业 务处理, 包括:
如果所述当前请求结果为接受申请, 则查询所述用户的指定账户中的余额是否不小于
当前业务产品的金额, 如果是, 从所述指定账户中扣除所述当前业务产品的金额, 向所述用
户发送成功通知, 否则, 通知所述用户余 额不足;
如果所述当前请求结果 为拒绝申请, 则向所述用户发送拒绝申请信息;权 利 要 求 书 1/2 页
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2如果所述当前请求结果为推荐目标业务产品, 则向所述用户发送推荐信息, 当接收到
所述用户针对所述推荐信息的确认操作时, 查询所述用户的指 定账户中的余额是否不小于
所述目标业务产品的金额, 如果是, 从所述指 定账户中扣除所述目标业务产品的金额, 向所
述用户发送成功通知, 否则, 通知所述用户余 额不足。
8.一种基于人脸识别和联邦学习的银 行业务处理装置, 其特 征在于, 包括:
活体检测模块, 配置为接收用户发送的业务请求; 获取所述用户的人脸图像; 基于活体
检测模型识别所述人脸图像中的用户是否为活体;
身份核验模块, 配置为当所述用户为活体时, 基于人脸识别对所述人脸图像中的用户
进行身份核验;
联邦学习模块, 配置为当身份核验通过时, 根据 所述业务请求, 在多个与业务类别对应
的联邦学习模型中确定当前联邦学习模型; 基于当前银行提供的当前业务数据、 外部参与
方提供的当前业 务数据和所述当前 联邦学习模型, 预测得到当前请求结果;
业务处理模块, 配置为 根据所述当前请求结果, 执 行相应的业 务处理。
9.一种电子设备, 其特 征在于, 包括:
一个或多个处 理器;
存储装置, 用于存 储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行, 使得所述一个或多个处理器实
现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质, 其上存储有计算机程序, 其特征在于, 所述程序被处理器执
行时实现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 基于人脸识别和联邦学习的银行业务处理方法及装置
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