电信诈骗识别方法及装置与流程

本发明涉及电信诈骗，具体而言，涉及一种电信诈骗识别方法及装置。

背景技术：

1、目前电信诈骗事件频发，各种新型诈骗手法层出不穷，受害者群体中涉世不深的大学生、缺乏防范意识的老年人居多，而且难以在现实中对其普及防诈知识。在电信诈骗案例中，受害者意识到被骗，报警追缴款项时，诈骗份子通常已经转移款项，对追缴行动造成极大困扰。如何准确的进行电信诈骗识别，以尽可能避免款项打给诈骗份子难以追回，是现有技术急需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明为了解决上述背景技术中的至少一个技术问题，提出了一种电信诈骗识别方法及装置。

2、为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种电信诈骗识别方法，该方法包括：

3、从客户接到的可疑来电的来电语音数据中提取出语音特征参数；

4、根据预设的机器学习模型确定所述语音特征参数是否与预设的诈骗语音特征库中的任意一个语音特征参数相匹配；

5、若是，则确定所述可疑来电为诈骗电话，然后监控所述客户的银行账户是否出现转账；

6、若所述银行账户出现转账，则对所述转账进行延迟到账处理。

7、可选的，所述电信诈骗识别方法，还包括：

8、确定所述客户接到的来电是否属于所述客户的通讯录联系人；

9、若所述来电不属于所述客户的通讯录联系人，则查询所述来电是否为境外来电；

10、若所述来电是境外来电，则确定所述来电为可疑来电。

11、可选的，所述电信诈骗识别方法，还包括：

12、若所述来电不属于所述客户的通讯录联系人，并且所述来电为行政号码，则查询所述来电的ip地址；

13、若所述来电的ip地址不属于预设的行政单位ip白名单，则确定所述来电为可疑来电。

14、可选的，所述电信诈骗识别方法，还包括：

15、若所述来电不属于所述客户的通讯录联系人，并且所述来电的通话内容中出现预设的敏感词，则确定所述来电为可疑来电。

16、可选的，所述电信诈骗识别方法，还包括：

17、在确定所述来电为可疑来电时，确定所述来电的风险等级为第一级风险等级，进而通过短信的方式对所述客户进行风险预警。

18、可选的，所述电信诈骗识别方法，还包括：

19、在确定所述来电的风险等级为第一级风险等级之后，若所述来电的通话时长超过预设时长，则确定所述来电的风险等级为第二级风险等级，进而通过智能电话的方式对所述客户进行风险预警。

20、可选的，所述机器学习模型包括：htk模型。

21、为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种电信诈骗识别装置，该装置包括：

22、语音特征参数提取单元，用于从客户接到的可疑来电的来电语音数据中提取出语音特征参数；

23、匹配单元，用于根据预设的机器学习模型确定所述语音特征参数是否与预设的诈骗语音特征库中的任意一个语音特征参数相匹配；

24、转账监控单元，用于若所述语音特征参数与所述诈骗语音特征库中的任意一个语音特征参数相匹配，则确定所述可疑来电为诈骗电话，然后监控所述客户的银行账户是否出现转账；

25、延迟到账处理单元，用于若所述银行账户出现转账，则对所述转账进行延迟到账处理。

26、为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述电信诈骗识别方法的步骤。

27、为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述电信诈骗识别方法的步骤。

28、为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述电信诈骗识别方法的步骤。

29、本发明的有益效果为：

30、本发明实施例通过从可疑来电的来电语音数据中提取出语音特征参数，然后根据预设的机器学习模型确定所述语音特征参数是否与预设的诈骗语音特征库中的任意一个语音特征参数相匹配，若匹配，则确定所述可疑来电为诈骗电话，然后监控所述客户的银行账户是否出现转账，并在监控到所述银行账户出现转账时对所述转账进行延迟到账处理，本发明可以对诈骗电话进行准确的识别，并通过延迟到账处理使客户即使被骗汇款也可以及时对款项进行追回，由此解决了款项难以追回的问题。

技术特征：

1.一种电信诈骗识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电信诈骗识别方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的电信诈骗识别方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求2所述的电信诈骗识别方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求2至4任意之一所述的电信诈骗识别方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求5所述的电信诈骗识别方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求1所述的电信诈骗识别方法，其特征在于，所述机器学习模型包括：htk模型。

8.一种电信诈骗识别装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明实施例公开了一种电信诈骗识别方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：从客户接到的可疑来电的来电语音数据中提取出语音特征参数；根据预设的机器学习模型确定所述语音特征参数是否与预设的诈骗语音特征库中的任意一个语音特征参数相匹配；若是，则确定所述可疑来电为诈骗电话，然后监控所述客户的银行账户是否出现转账；若所述银行账户出现转账，则对所述转账进行延迟到账处理。本发明能够有效的对电信诈骗进行识别，能够有效的避免受骗人将款项打给诈骗份子难以追回的问题。

技术研发人员：曾俊阶,张洁鑫,周喜文,杨锦成
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13