本發(fā)明屬于行為檢測(cè)的相關(guān)，特別是涉及一種金融機(jī)構(gòu)客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)是指高度依靠數(shù)據(jù)資源實(shí)現(xiàn)資金融通、支付和信息中介等業(yè)務(wù)的一種新興金融機(jī)構(gòu)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們發(fā)現(xiàn)，對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘非常困難，當(dāng)前的大多數(shù)金融信息系統(tǒng)都是用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的。用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)所設(shè)計(jì)出的信息系統(tǒng)之所以難以互聯(lián)互通，孤島問(wèn)題嚴(yán)重，根本原因在于“異構(gòu)數(shù)據(jù)”。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)理論先天不足，不可能解決“異構(gòu)數(shù)據(jù)”問(wèn)題。而目前研究工作主要關(guān)注客戶行為數(shù)據(jù)的描述和分析，沒(méi)有關(guān)注異常行為。

2、因此有了專利申請(qǐng)?zhí)?01910419056.3公開(kāi)的一種銀行客戶異常行為分析方法，其該方法包括：通過(guò)結(jié)合現(xiàn)代信息技術(shù)與專業(yè)領(lǐng)域發(fā)展技術(shù)，將所有客戶行為數(shù)據(jù)整合處理，對(duì)行為影響的范圍進(jìn)行研究，基于svm算法和粗糙集實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶行為信息進(jìn)行科學(xué)建模，發(fā)現(xiàn)行為異常的客戶可以及時(shí)提醒。通過(guò)上述方式，本發(fā)明能夠?qū)蛻粜袨閿?shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)科學(xué)管理，從而顯著提高客戶服務(wù)水平，增強(qiáng)銀行業(yè)快速反應(yīng)和適應(yīng)能力，降低銀行業(yè)的運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)，帶來(lái)間接經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益巨大。

3、但是上述現(xiàn)有技術(shù)的方法在使用過(guò)程中還是存在檢測(cè)不準(zhǔn)確，而且涉及到的行為分析算法需要結(jié)合rs與svm的算法，相對(duì)復(fù)雜，因此需要改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有的對(duì)金融機(jī)構(gòu)客戶行為監(jiān)測(cè)存在檢測(cè)不準(zhǔn)確，而且涉及到的行為分析算法需要結(jié)合rs與svm的算法，相對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題。

2、本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：

3、本發(fā)明為一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，包括以下部分：

4、人體行為識(shí)別采集模塊，所述的人體行為識(shí)別采集模塊用于采集進(jìn)入金融內(nèi)的人員的人體行為進(jìn)行識(shí)別并采集；

5、人體智能ai行為生成模塊，所述的人體智能ai行為生成模塊用于對(duì)采集的人體行為進(jìn)行ai建模構(gòu)成ai模型；

6、人體ai編輯模塊，用于對(duì)建模后的各個(gè)ai進(jìn)行編號(hào)處理；

7、人體ai建模顯示模塊，用于對(duì)人體智能ai行為生成模塊生成的特定ai進(jìn)行顯示；

8、金融機(jī)構(gòu)環(huán)境ai三維生成模塊，用于將金融機(jī)構(gòu)環(huán)境進(jìn)行ai建模生成；

9、人體異常行為數(shù)據(jù)庫(kù)，用于儲(chǔ)存人體行為異常數(shù)據(jù)信息；

10、人體特征采集模塊，用于采集進(jìn)入金融內(nèi)的人員的特征情況；

11、人體特征ai生成模塊,用于對(duì)采集的人體特征進(jìn)行ai建模構(gòu)成ai模型；

12、主控器，作為核心技術(shù)，所述的控制器與所述的人體行為識(shí)別采集模塊、人體智能ai行為生成模塊、人體ai編輯模塊、人體ai建模顯示模塊、金融機(jī)構(gòu)環(huán)境ai三維生成模塊、人體特征采集模塊、人體特征ai生成模塊、人體異常行為數(shù)據(jù)庫(kù)電連接。

13、作為優(yōu)選，所述人體特征采集模塊用戶采集人體穿著特征、膚色特征、身高特征。

14、作為優(yōu)選，包括：所述人體ai編輯模塊根據(jù)人體特征采集模塊采集的人體特征信息后，發(fā)送給主控器，所述主控器根據(jù)獲取的人體ai編輯模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的特征信息，通過(guò)人體特征ai生成模塊自動(dòng)生成人體ai并進(jìn)行編號(hào)，且每一個(gè)人體ai包含該用戶的人體特征情況以及特定編號(hào)，并在金融機(jī)構(gòu)環(huán)境ai三維中進(jìn)行顯示。

15、作為優(yōu)選，包括：所述人體行為識(shí)別采集模塊根據(jù)特定編號(hào)查找相應(yīng)的用戶，然后識(shí)別該用戶的人體行為情況，并發(fā)送給主控器，所述主控器根據(jù)獲取的人體行為發(fā)送給人體智能ai行為生成模塊，人體智能ai行為生成模塊根據(jù)人體行為進(jìn)行ai建模并映射到對(duì)應(yīng)的人體ai中進(jìn)行展示。

16、作為優(yōu)選，包括：

17、主控器識(shí)別金融機(jī)構(gòu)環(huán)境ai三維中的人體ai的與獲取的得ai人體行為圖像進(jìn)行對(duì)比判斷特定用戶是否存在人體行為異常，獲得ai人體行為圖像；

18、調(diào)取人體異常行為數(shù)據(jù)庫(kù)中的人體行為異常狀態(tài)，然后與獲取的得ai人體行為圖像進(jìn)行對(duì)比判斷特定用戶是否存在人體行為異常。

19、作為優(yōu)選，為了進(jìn)一步提高檢測(cè)準(zhǔn)確度以及安全性，所述的主控器上還連接有人體表情檢測(cè)模塊以及手狀態(tài)檢測(cè)模塊，所述的人體表情檢測(cè)模塊用于檢測(cè)當(dāng)前用戶的表情情緒波動(dòng)情況，所述的手狀態(tài)檢測(cè)模塊用于檢測(cè)用戶手上是否攜帶異常物品。

20、作為優(yōu)選，與獲取的得ai人體行為圖像進(jìn)行對(duì)比判斷特定用戶是否存在人體行為異常的具體步驟如下：

21、s1、預(yù)先創(chuàng)建人體行為動(dòng)作異常狀態(tài)圖像，并創(chuàng)建異常狀態(tài)閾值sm；

22、s2、然年根據(jù)異常狀態(tài)公式計(jì)算獲得實(shí)時(shí)的異常狀態(tài)數(shù)量值；

23、s=∑（q0+qn）+t；

24、其中，s表示異常狀態(tài)數(shù)量值，q為總的異常個(gè)數(shù)；n為q-1是常數(shù)；t為偏差率，是特定常數(shù)。

25、作為優(yōu)選，所述的人體行為識(shí)別采集模塊、人體特征采集模塊與主控器之間均采用無(wú)線通訊方式進(jìn)行連接。

26、作為優(yōu)選，所述的主控器上還連接有紅外攝像頭，所述紅外攝像頭用于檢測(cè)人體攜帶的物品是否異常。

27、作為優(yōu)選，所述的主控器上還連接有遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。

28、積極有益效果：本發(fā)明設(shè)置能夠?qū)崿F(xiàn)快速查找到進(jìn)入金融機(jī)構(gòu)異常的人員情況，而且本檢測(cè)方式直接實(shí)時(shí)進(jìn)行更新，同時(shí)實(shí)時(shí)進(jìn)行檢測(cè)并通過(guò)ai進(jìn)行模擬人員異常情況，最終實(shí)現(xiàn)檢測(cè)更加準(zhǔn)確，更準(zhǔn)確直觀，而且無(wú)需復(fù)雜的算法，使得整個(gè)結(jié)構(gòu)更加簡(jiǎn)單，成本更低。

技術(shù)特征：

1.一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于，包括以下部分：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于：所述人體特征采集模塊（6）用戶采集人體穿著特征、膚色特征、身高特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于，包括：所述人體ai編輯模塊（3）根據(jù)人體特征采集模塊（6）采集的人體特征信息后，發(fā)送給主控器（9），所述主控器（9）根據(jù)獲取的人體ai編輯模塊（3）發(fā)送過(guò)來(lái)的特征信息，通過(guò)人體特征ai生成模塊（8）自動(dòng)生成人體ai并進(jìn)行編號(hào)，且每一個(gè)人體ai包含該用戶的人體特征情況以及特定編號(hào)，并在金融機(jī)構(gòu)環(huán)境ai三維中進(jìn)行顯示。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于，包括：所述人體行為識(shí)別采集模塊（1）根據(jù)特定編號(hào)查找相應(yīng)的用戶，然后識(shí)別該用戶的人體行為情況，并發(fā)送給主控器（9），所述主控器（9）根據(jù)獲取的人體行為發(fā)送給人體智能ai行為生成模塊（2），人體智能ai行為生成模塊（2）根據(jù)人體行為進(jìn)行ai建模并映射到對(duì)應(yīng)的人體ai中進(jìn)行展示。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于，包括：主控器（9）識(shí)別金融機(jī)構(gòu)環(huán)境ai三維中的人體ai的與獲取的得ai人體行為圖像進(jìn)行對(duì)比判斷特定用戶是否存在人體行為異常，獲得ai人體行為圖像；

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于，所述的主控器（9）上還連接有人體表情檢測(cè)模塊（10）以及手狀態(tài)檢測(cè)模塊（11），所述的人體表情檢測(cè)模塊（10）用于檢測(cè)當(dāng)前用戶的表情情緒波動(dòng)情況，所述的手狀態(tài)檢測(cè)模塊（11）用于檢測(cè)用戶手上是否攜帶異常物品。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于：與獲取的得ai人體行為圖像進(jìn)行對(duì)比判斷特定用戶是否存在人體行為異常的具體步驟如下：

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于：所述的人體行為識(shí)別采集模塊（1）、人體特征采集模塊（6）與主控器（9）之間均采用無(wú)線通訊方式進(jìn)行連接。

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于：所述的主控器（9）上還連接有紅外攝像頭（12），所述紅外攝像頭（12）用于檢測(cè)人體攜帶的物品是否異常。

10.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，其特征在于：所述的主控器（9）上還連接有遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)（13）。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種客戶行為監(jiān)測(cè)及分析系統(tǒng)，包括人體行為識(shí)別采集模塊、人體智能AI行為生成模塊、人體AI編輯模塊、人體AI建模顯示模塊、金融機(jī)構(gòu)環(huán)境AI三維生成模塊、人體異常行為數(shù)據(jù)庫(kù)、人體特征采集模塊、人體特征AI生成模塊和主控器，所述的控制器與所述的人體行為識(shí)別采集模塊、人體智能AI行為生成模塊、人體AI編輯模塊、人體AI建模顯示模塊、金融機(jī)構(gòu)環(huán)境AI三維生成模塊、人體特征采集模塊、人體特征AI生成模塊、人體異常行為數(shù)據(jù)庫(kù)電連接。本發(fā)明檢測(cè)更準(zhǔn)確直觀、成本更低，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。

技術(shù)研發(fā)人員：李志斌,李景峰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)工商銀行股份有限公司安陽(yáng)分行
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15