本发明涉及人工智能，尤其涉及一种认证通道路由方法、装置、设备、存储介质及产品。
背景技术：
1、如今，金融业务场景均需要通过认证(实名认证或人脸认证)能力完成高可靠的实时线上客户身份核验，但是，随着业务的不断激增，为了更好的提升用户认证体验，提高认证服务质量，降低认证成本，企业往往会同时对接多个认证通道，之后通过建设认证通道路由系统快速选择合适的认证通道对客户进行身份核验。
2、目前，认证通道路由系统一般采用多级过滤器进行过滤，从而选择最优的认证通道，但是，此种方式未充分利用历史沉淀认证数据，可能导致最终选择的“最优”认证通道可能并非实际上的最优选择，且所有业务场景都使用同一组相同的过滤器来选择认证通道，无法灵活适配多样的业务场景(如支付解除高危风险、贷款授信、保险核身、身份认证开通、用户绑卡等业务场景)。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供一种认证通道路由方法、装置、设备、存储介质及产品，旨在解决现有技术选择的认证通道可能并非当前最合适的认证通道的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种认证通道路由方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取各候选认证通道对应的认证特征数据；
4、通过通道评分模型对所述认证特征数据进行分析，获得各候选认证通道对应的通道评分；
5、根据所述通道评分从所述候选认证通道中选取目标认证通道。
6、可选的，所述通过通道评分模型对所述认证特征数据进行分析，获得各候选认证通道对应的通道评分的步骤之前，还包括：
7、采集各认证通道对应的历史认证记录；
8、基于预设统计规则对所述历史认证记录进行统计，获得各类型的认证通道对应的特征数据集；
9、根据所述特征数据集构建模型样本集；
10、通过所述模型样本集对初始评分模型进行训练，获得通道评分模型。
11、可选的，所述通过所述模型样本集对初始评分模型进行训练，获得通道评分模型的步骤，包括：
12、根据所述模型样本集中各模型样本对应的统计数据时间将所述模型样本集划分为训练样本集、验证样本集及测试样本集；
13、根据所述训练样本集及所述验证样本集对初始评分模型进行训练；
14、将训练至收敛的初始评分模型作为待验证模型；
15、通过所述测试样本集对所述待验证模型进行性能评估；
16、若性能评估通过，则将所述待验证模型作为通道评分模型。
17、可选的，所述通过所述测试样本集对所述待验证模型进行性能评估的步骤，包括：
18、将所述测试样本集对应的测试样本输入至所述待验证模型进行分析，获得模型评分结果；
19、将所述模型评分结果与所述测试样本集对应的标准评分结果进行比较，获得模型准确率；
20、若所述模型准确率大于预设准确阈值，则判定性能评估通过。
21、可选的，所述通道评分模型包括场景适配层、特征选型层及特征计算层；
22、所述通过通道评分模型对所述认证特征数据进行分析，获得各候选认证通道对应的通道评分的步骤，包括：
23、通过场景适配层对所述认证特征数据中各特征进行权重适配；
24、通过特征选型层对适配后的认证特征数据进行特征选取；
25、通过特征计算层对选取的特征数据进行计算，获得计算结果；
26、对所述计算结果顺序进行回归计算及归一化处理，获得各候选认证通道对应的通道评分。
27、可选的，所述根据所述通道评分从所述候选认证通道中选取目标认证通道的步骤，包括：
28、依据对应的通道评分从大到小对各候选认证通道进行排序，获得排序结果；
29、将所述排序结果中排序第一的候选认证通道选取为目标认证通道。
30、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种认证通道路由装置，所述认证通道路由装置包括以下模块：
31、获取模块，用于获取各候选认证通道对应的认证特征数据；
32、评分模块，用于通过通道评分模型对所述认证特征数据进行分析，获得各候选认证通道对应的通道评分；
33、选取模块，用于根据所述通道评分从所述候选认证通道中选取目标认证通道。
34、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种认证通道路由设备，所述认证通道路由设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的认证通道路由程序，所述认证通道路由程序被处理器执行时实现如上所述的认证通道路由方法的步骤。
35、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有认证通道路由程序，所述认证通道路由程序执行时实现如上所述的认证通道路由方法的步骤。
36、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括认证通道路由程序，所述认证通道路由程序执行时实现如上所述的认证通道路由方法的步骤。
37、本发明通过获取各候选认证通道对应的认证特征数据；通过通道评分模型对认证特征数据进行分析，获得各候选认证通道对应的通道评分；根据通道评分从候选认证通道中选取目标认证通道。由于是采用预先根据历史沉淀数据训练的通道评分模型对各候选认证通道对应的认证特征数据进行分析，并根据分析的评分选取目标认证通道，保证可以选取认证成功率更高、认证成本更低的认证通道，从而提高认证通道的实际使用效果。
1.一种认证通道路由方法，其特征在于，所述认证通道路由方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的认证通道路由方法，其特征在于，所述通过通道评分模型对所述认证特征数据进行分析，获得各候选认证通道对应的通道评分的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的认证通道路由方法，其特征在于，所述通过所述模型样本集对初始评分模型进行训练，获得通道评分模型的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的认证通道路由方法，其特征在于，所述通过所述测试样本集对所述待验证模型进行性能评估的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的认证通道路由方法，其特征在于，所述通道评分模型包括场景适配层、特征选型层及特征计算层；
6.如权利要求1-5任一项所述的认证通道路由方法，其特征在于，所述根据所述通道评分从所述候选认证通道中选取目标认证通道的步骤，包括：
7.一种认证通道路由装置，其特征在于，所述认证通道路由装置包括以下模块：
8.一种认证通道路由设备，其特征在于，所述认证通道路由设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的认证通道路由程序，所述认证通道路由程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的认证通道路由方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有认证通道路由程序，所述认证通道路由程序执行时实现如权利要求1-6任一项所述的认证通道路由方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括认证通道路由程序，所述认证通道路由程序执行时实现如权利要求1-6任一项所述的认证通道路由方法的步骤。
