(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 202210998062.0 (22)申请日 2022.08.19 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 李敬文　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张影 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G10L 15/02(2006.01) G10L 15/26(2006.01) (54)发明名称 一种外呼的风险识别方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种外呼的风险识别方法及 装置， 可应用于数据处理领域 或者金融数据处理 领域， 包括： 在外呼过程中， 采集客服与目标用户 的语音通话信息； 基于所述语音通话信息， 确定 所述目标用户的用户特征信息； 基于与所述语音 通话信息对应的文本信息、 所述用户特征信息以 及当前交易信息， 确定输入特征； 将所述输入特 征输入至目标风险识别模型， 得到与所述当前交 易信息对应的风险识别信息。 在本发 明中能够通 过机器学习挖掘外呼过程中的历史信息创建风 险识别模型， 从而通过风险识别模 型确定外呼过 程中当前交易对应的风险识别信息， 提升了在外 呼场景中风险识别的准确性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115271932 A 2022.11.01 CN 115271932 A 1.一种外呼的风险识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 在外呼过程中， 采集 客服与目标用户的语音通 话信息； 基于所述语音通 话信息， 确定所述目标用户的用户特 征信息； 基于与所述语音通话信息对应的文本信息、 所述用户特征信息以及当前交易信息， 确 定输入特征； 将所述输入特征输入至目标风险识别模型， 得到与所述当前交易信 息对应的风险识别 信息。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 基于所述 风险识别 信息对当前语音通 话信息进行处 理， 得到处 理结果。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述语音通话信息， 确定所述目 标用户的用户特 征信息， 包括： 基于所述目标用户的基本属性特征以及历史交易信 息， 确定所述目标用户对应的属性 特征； 提取所述语音通 话数据中的通 话语调以及情感特 征； 基于所述属性特 征、 所述通话语调以及情感特 征， 确定所述目标用户的用户特 征信息。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取历史语音通 话信息； 对所述历史语音通话信 息进行特征提取， 获得与 所述历史语音通话信 息对应的特征信 息， 所述特 征信息包括用户特 征、 客服特征、 文本特 征、 情感特 征以及交易特 征； 确定与每一历史语音通 话信息对应的风险识别 信息； 基于与每一历史语音通话信息对应的特征信息以及风险识别信息， 生成目标训练样 本； 基于所述目标训练样本进行机器模型训练， 得到目标风险识别模型。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述风险识别信 息对当前语音信 息进行处 理， 得到处 理结果， 包括： 若所述风险识别 信息满足目标风险条件， 输出风险提 示信息； 若所述风险识别 信息不满足目标风险条件， 继续执 行当前外呼过程中的语音通 话。 6.一种外呼的风险识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 采集单元， 用于在外呼过程中， 采集 客服与目标用户的语音通 话信息； 第一确定单 元， 用于基于所述语音通 话信息， 确定所述目标用户的用户特 征信息； 第二确定单元， 用于基于与所述语音通话信息对应的文本信息、 所述用户特征信息以 及当前交易信息， 确定 输入特征； 模型处理单元， 用于将所述输入特征输入至目标风险识别模型， 得到与所述当前交易 信息对应的风险识别 信息。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 还 包括： 处理单元， 用于基于所述 风险识别 信息对当前语音通 话信息进行处 理， 得到处 理结果。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述第一确定单 元包括： 第一确定子单元， 用于基于所述目标用户的基本属性特征以及历史交易信息， 确定所 述目标用户对应的属性特 征；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115271932 A 2提取子单 元， 用于提取 所述语音通 话数据中的通 话语调以及情感特 征； 第二确定子单元， 用于基于所述属性特征、 所述通话语调以及情感特征， 确定所述目标 用户的用户特 征信息。 9.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括： 模型生成单元， 所述模型 生成单元具体用于： 获取历史语音通 话信息； 对所述历史语音通话信 息进行特征提取， 获得与 所述历史语音通话信 息对应的特征信 息， 所述特 征信息包括用户特 征、 客服特征、 文本特 征、 情感特 征以及交易特 征； 确定与每一历史语音通 话信息对应的风险识别 信息； 基于与每一历史语音通话信息对应的特征信息以及风险识别信息， 生成目标训练样 本； 基于所述目标训练样本进行机器模型训练， 得到目标风险识别模型。 10.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述处 理单元具体用于： 若所述风险识别 信息满足目标风险条件， 输出风险提 示信息； 若所述风险识别 信息不满足目标风险条件， 继续执 行当前外呼过程中的语音通 话。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115271932 A 3