防黑产风控决策方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及人工智能技术，可用于医疗健康领域，尤其涉及一种防黑产风控决策方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在医疗科技领域，由于高杠杆类医疗服务产品(如体检，洁牙，药诊卡等O2O类履约服务产品)具有结算成本较低，额度高，可使用次数多等特点，需要防止被黑产套用，因此在产品使用时需要进行防黑产风险决策。

但是现有的防黑产风控决策方法，只是从单一的维度进行风险决策，决策的维度单一，导致医疗服务产品等产品的防黑产风控决策的准确率较低。

发明内容

本发明提供一种防黑产风控决策方法、装置、电子设备及存储介质，其主要目的在于提高医疗服务产品等产品的防黑产风控决策的准确率。

获取待使用服务产品的产品标识；

基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用；

当所述待使用服务产品是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

当所述待使用服务产品不是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识；

判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致；

当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识不一致，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识一致，获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，基于所述区域风险类型对应的预设风险规则对所述待使用服务产品进行风险决策，得到风险决策结果。

可选地，所述获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果，包括：

获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，得到使用用户人脸图像；

获取所述待使用服务产品所属用户的人脸图像，得到目标用户人脸图像；

将所述使用用户人脸图像与所述目标用户人脸图像进行人脸比对，得到人脸比对结果；

根据所述人脸比对结果进行风险决策，得到所述风险决策结果。

可选地，所述将所述使用用户人脸图像与所述目标用户人脸图像进行人脸比对，得到人脸比对结果，包括：

对所述使用用户人脸图像进行人脸特征提取，得到使用用户人脸特征向量；

对所述目标用户人脸图像进行人脸特征提取，得到目标用户人脸特征向量；

计算所述使用用户人脸特征向量与所述目标用户人脸特征向量的向量相似度，得到人脸相似度；

判断所述人脸相似度是否大于预设的人脸比对阈值，并根据判断结果确定所述人脸比对结果。

可选地，所述对所述使用用户人脸图像进行人脸特征提取，得到使用用户人脸特征向量，包括：

将所述使用用户人脸图像输入预构建的人脸识别模型；

提取所述人脸识别模型中最后一层全连接层的所有输出节点的输出值；

将所有所述输出值按照对应的输出节点在所述全连接层中的先后顺序组合为向量的形式，得到所述使用用户人脸特征向量。

可选地，所述获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识，包括：

获取所述待使用服务产品的当前使用设备的设备标识，得到所述当前使用设备标识；

获取所述待使用服务产品的最近一次历史使用设备的设备标识，得到所述历史使用设备标识。

可选地，所述获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，包括：

获取所述待使用服务产品的使用区域；

判断预设的高风险区域集中是否包含所述使用区域；

当所述高风险区域集中包含所述使用区域，则所述区域风险类型为高风险；

当所述高风险区域集中不包含所述使用区域，判断预设的中风险区域集中是否包含所述使用区域；

当所述中风险区域集中包含所述使用区域，则所述区域风险类型为中风险；

当所述中风险区域集中不包含所述使用区域，则所述区域风险类型为低风险。

为了解决上述问题，本发明还提供一种防黑产风控决策装置，所述装置包括：

使用判断模块，用于获取待使用服务产品的产品标识；基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用；当所述待使用服务产品是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；当所述待使用服务产品不是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识；

设备更换判断模块，用于判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致；当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识不一致，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

风险决策模块，用于当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识一致，获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，基于所述区域风险类型对应的预设风险规则对所述待使用服务产品进行风险决策，得到风险决策结果。

可选地，所述获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，包括：

获取所述待使用服务产品的使用区域；

判断预设的高风险区域集中是否包含所述使用区域；

当所述高风险区域集中包含所述使用区域，则所述区域风险类型为高风险；

当所述高风险区域集中不包含所述使用区域，判断预设的中风险区域集中是否包含所述使用区域；

当所述中风险区域集中包含所述使用区域，则所述区域风险类型为中风险；

当所述中风险区域集中不包含所述使用区域，则所述区域风险类型为低风险。

为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

存储器，存储至少一个计算机程序；及

处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的防黑产风控决策方法。

为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的防黑产风控决策方法。

本发明实施例基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用；当所述待使用服务产品是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；当所述待使用服务产品不是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识；判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致；当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识不一致，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识一致，获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，基于所述区域风险类型对应的预设风险规则对所述待使用服务产品进行风险决策，得到风险决策结果。从是否首次使用、设备是否变化、使用区域风险类型三个方面对所述待使用服务产品进行多维的风险决策，风险决策的维度更加多元，风险决策的结果更加准确。因此本发明实施例提出的防黑产风控决策方法、装置、电子设备及可读存储介质提高了防黑产风控决策的准确率。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的防黑产风控决策方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的防黑产风控决策装置的模块示意图；

图3为本发明一实施例提供的实现防黑产风控决策方法的电子设备的内部结构示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供一种防黑产风控决策方法。所述防黑产风控决策方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述防黑产风控决策方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

参照图1所示的本发明一实施例提供的防黑产风控决策方法的流程示意图，在本发明实施例中，所述防黑产风控决策方法包括以下步骤：

S1、获取待使用服务产品的产品标识；

本发明实施例中所述待使用服务产品为将要使用的线上医疗服务产品，且该线上医疗服务产品为可以多次使用的医疗服务产品(如体检，洁牙，药诊卡等O2O类履约服务产品)，所述产品标识为标识所述待使用服务产品的产品ID，所述产品标识可以为文本、符号、数字中的任意一种或多种，本发明实施例对所述产品标识的类型不作限制。

进一步地，本发明实施例中为了保证所述待使用服务产品是用户正常使用，而不是黑产人员的恶意套用，因此，需要对待使用服务产品的进行风险决策，从而决策能都使用待使用风险产品。

S2、基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用；

本发明实施例中为了判断所述待使用服务产品是否能够使用，对所述待使用服务产品进行风险决策判断，因此，基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用。

详细地，本发明实施例中所述基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用，包括：

获取所述产品标识对应的产品使用记录；

判断所述产品使用记录是否为空；

当所述产品使用记录为空，则所述待使用服务产品为非首次使用；

当所述产品使用记录不为空，则所述待使用服务产品为首次使用。

S3、当所述待使用服务产品是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

详细地，本发明实施例中获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸信息进行人脸比对，得到风险决策结果，包括：

获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，得到使用用户人脸图像；

获取所述待使用服务产品所属用户的人脸图像，得到目标用户人脸图像；

将所述使用用户人脸图像与所述目标用户人脸图像进行人脸比对，得到人脸比对结果；

根据所述人脸比对结果进行风险决策，得到所述风险决策结果。

进一步地，本发明实施例中所述将所述使用用户人脸图像与所述目标用户人脸图像进行人脸比对，得到人脸比对结果，包括：

对所述使用用户人脸图像进行人脸特征提取，得到使用用户人脸特征向量；

对所述目标用户人脸图像进行人脸特征提取，得到目标用户人脸特征向量；

计算所述使用用户人脸特征向量与所述目标用户人脸特征向量的向量相似度，得到人脸相似度；

判断所述人脸相似度是否大于预设的人脸比对阈值，并根据判断结果确定所述人脸比对结果。

本发明实施例中可利用余弦相似度等算法计算向量相似度，本发明实施例对向量相似度的计算方法不作限制。本发明实施例中所述人脸比对阈值为大于零的实数，本发明实施例对此不作其他限制。

具体地，本发明实施例中对所述使用用户人脸图像进行人脸特征提取，得到使用用户人脸特征向量，包括：

将所述使用用户人脸图像输入预构建的人脸识别模型；

提取所述人脸识别模型中最后一层全连接层的所有输出节点的输出值；

将所有所述输出值按照对应的输出节点在所述全连接层中的先后顺序组合为向量的形式，得到所述使用用户人脸特征向量。

本发明实施例中所述人脸识别模型为可对人脸图像进行识别分类的深度学习模型(如卷积神经网络模型)，本发明实施例对此不作限制。

进一步地，本发明实施例中对所述目标用户人脸图像进行人脸特征提取与对所述使用用户人脸图像进行人脸特征提取的方法相同，在此不在赘述。

详细地，本发明实施例中所述判断所述人脸相似度是否大于预设的人脸比对阈值，并根据判断结果确定所述人脸比对结果，包括：

当所述人脸相似度大于预设的人脸比对阈值，则所述人脸比对结果为人脸比对一致；

当所述人脸相似度不大于预设的人脸比对阈值，则所述人脸比对结果为人脸比对不一致。

详细地，本发明实施例中所述根据所述人脸比对结果进行风险决策，得到所述风险决策结果，包括：

当所述人脸比对结果为人脸比对一致，则所述风险决策结果为允许使用；

当所述人脸比对结果为人脸比对不一致，则所述风险决策结果为不允许使用。

S4、当所述待使用服务产品不是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识；

本发明实施例中获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识，包括：

获取所述待使用服务产品的当前使用设备的设备标识，得到所述当前使用设备标识；

获取所述待使用服务产品的最近一次历史使用设备的设备标识，得到所述历史使用设备标识。

本发明实施例中所述当前使用设备及所述历史使用设备为使用所述待使用服务产品的电子设备，可以为手机、电脑、平板等，本发明实施例中所述设备标识为使用所述待使用服务产品的电子设备的标识信息，如：设备的ua信息，本发明实施例对所述设备标识的类型不作限制。

S5、判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致；

本发明实施例中为了判断所述待使用服务产品这一次的使用设备与历史使用的设备是否一致，从而判断使用待使用服务产品的使用设备是否变动，判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致。

详细地，本发明实施例中通过比对所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否相同，来判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致。

S6、当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识不一致，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

本发明实施例中当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识不一致，表明所述待使用服务产品的使用设备发生了变动，需要对待使用服务产品的当前使用用户进行人脸识别验证，因此，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果。

S7、当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识一致，获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，基于所述区域风险类型对应的预设风险规则对所述待使用服务产品进行风险决策，得到风险决策结果。

本发明实施例中获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，包括：

获取所述待使用服务产品的使用区域；

判断预设的高风险区域集中是否包含所述使用区域；

当所述高风险区域集中包含所述使用区域，则所述区域风险类型为高风险；

当所述高风险区域集中不包含所述使用区域，判断预设的中风险区域集中是否包含所述使用区域；

当所述中风险区域集中包含所述使用区域，则所述区域风险类型为中风险；

当所述中风险区域集中不包含所述使用区域，则所述区域风险类型为低风险。

本发明实施例中所述高风险区域集为预设的高风险区域的集合，所述中风险区域集为预设的中风险区域的集合。

进一步地，本发明实施例中所述基于所述区域风险类型对应的预设风险规则对所述待使用服务产品进行风险决策，得到风险决策结果，包括：

将所述区域风险类型对应的预设风险规则确定为目标风险规则；

提取所述待使用服务产品的预设类型风险信息；

判断所述预设类型风险信息是否满足所述目标风险规则，

当所述预设类型风险信息满足所述目标风险规则，则风险决策结果为允许使用；

当所述预设类型风险信息不满足所述目标风险规则，则风险决策结果为不允许使用。

可选地，本发明实施例中所述预设类型风险信息为所述待使用服务产品的使用用户的人脸比对频率，所述目标风险规则为高于预设的目标人脸比对频率；如：所述区域风险类型可以为高风险、中风险、低风险中的任何一种类型，当所述区域风险类型为高风险时，所述目标风险规则为待使用服务产品当日已完成1次人脸比对；当所述区域风险类型为中风险时，所述目标风险规则为待使用服务产品本周已完成1次人脸比对；当所述区域风险类型为低风险时，所述目标风险规则为待使用服务产品当月已完成1次人脸比对。

本发明实施例中为了保证所述待使用服务产品不被黑产人员套用，对所述待使用服务产品进行多维的风险决策，风险决策的维度更加多元，风险决策的结果更加准确。

如图2所示，是本发明防黑产风控决策装置的功能模块图。

本发明所述防黑产风控决策装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述防黑产风控决策装置可以包括使用判断模块101、设备更换判断模块102、风险决策模块103，本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。

在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：

所述使用判断模块101用于获取待使用服务产品的产品标识；基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用；当所述待使用服务产品是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；当所述待使用服务产品不是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识；

所述设备更换判断模块102用于判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致；当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识不一致，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

所述风险决策模块103用于当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识一致，获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，基于所述区域风险类型对应的预设风险规则对所述待使用服务产品进行风险决策，得到风险决策结果。

详细地，本发明实施例中所述防黑产风控决策装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1中所述的防黑产风控决策方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。

如图3所示，是本发明实现防黑产风控决策方法的电子设备的结构示意图。

所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12和通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如防黑产风控决策程序。

其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如防黑产风控决策程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如防黑产风控决策程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述通信总线12可以是外设部件互连标准(PerIPheralComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述通信总线12总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障分类电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

可选地，所述通信接口13可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，所述通信接口13还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备中的所述存储器11存储的防黑产风控决策程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

获取待使用服务产品的产品标识；

基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用；

当所述待使用服务产品是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

当所述待使用服务产品不是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识；

判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致；

当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识不一致，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识一致，获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，基于所述区域风险类型对应的预设风险规则对所述待使用服务产品进行风险决策，得到风险决策结果。

具体地，所述处理器10对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。

本发明实施例还可以提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：

获取待使用服务产品的产品标识；

基于所述产品标识判断所述待使用服务产品是否首次使用；

当所述待使用服务产品是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

当所述待使用服务产品不是首次使用，获取所述待使用服务产品的当前使用设备标识与历史使用设备标识；

判断所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识是否一致；

当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识不一致，获取所述待使用服务产品的当前使用用户的人脸图像，并利用获取的人脸图像进行人脸比对，得到风险决策结果；

当所述当前使用设备标识与所述历史使用设备标识一致，获取所述待使用服务产品的使用区域及所述使用区域对应的区域风险类型，基于所述区域风险类型对应的预设风险规则对所述待使用服务产品进行风险决策，得到风险决策结果。

进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。