[发明专利]交易风险判断方法、装置、设备和介质

说明书

本公开提供了一种交易风险判断方法，涉及人工智能领域。该方法包括：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；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；根据所述对比结果判断交易风险。本公开还提供了一种交易风险判断装置、设备、存储介质和程序产品。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，更具体地，涉及一种交易风险判断方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

目前音视频记录技术在众多行业领域应用广泛，交易双方可通过音视频记录当下交易过程，确认客户交易意愿。例如银行使用录音录像设备记录客户风险评估过程或通过视频交流远程办理业务等。在业务办理过程中，由于个人性格特点不同或者进行交易的目的不同，不同客户会产生不同的情绪，如焦躁、紧张、耐心或开心等情绪。

发明内容

在实现本公开发明构思的过程中，发明人发现：若客户在某次业务办理过程中的情绪较以往有较大差异，可能意味着当前处于特殊情况，需要格外引起关注。因此，如何了解客户日常性格特点，并通过分析客户交易时的情绪变化，降低可能出现的异常交易风险显得尤其重要。

鉴于上述问题，本公开提供了一种通过分析客户情绪变化的交易风险判断方法、装置、设备、介质和程序产品。

本公开实施例的一个方面提供了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。

根据本公开的实施例，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。

根据本公开的实施例，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。

根据本公开的实施例，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。

根据本公开的实施例，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。

根据本公开的实施例，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。