用于递送文档的方法和系统
1.相关申请的交叉参考本技术要求2019年11月12日提交的美国非临时专利申请第16,681,174号的优先权，其全部公开内容通过引用整体并入本文。
技术领域
2.本公开的各种实施例一般涉及递送文档，并且更具体地涉及经由自动柜员机（atm）向用户递送文档。
背景技术：
3.递送某些文档（例如经证明的文档）的传统方式可以包括手动递送、电子邮件、或经证明的邮件。然而，这些传统方式可能不能查证接收方以足以满足一个或多个通知、报告、遵从性或其他要求的方式接收这样的文档。
4.本公开旨在克服上述挑战。本文提供的背景技术描述是为了总体上呈现本公开的背景的目的。除非本文另有说明，否则本节中描述的材料不是本技术中的权利要求的现有技术，并且不因包含在本节中而承认是现有技术或现有技术的暗示。
技术实现要素：
5.根据本公开的某些方面，公开了用于经由自动柜员机（atm）向用户递送文档的方法和系统。该方法和系统可以提供查证接收方按照任何申请方要求来接收文档的机制。
6.在一个方面，一种用于向用户递送文档的计算机实现的方法可以包括：经由自动柜员机（atm）获得所述用户的第一标识数据，其中，所述用户的所述第一标识数据包括卡号和与所述卡号相关联的密码；基于所述第一标识数据来确定所述用户的通知状态；经由atm基于所述用户的所述通知状态来获得第二标识数据；基于所述第一标识数据和所述第二标识数据来确定所述用户的递送状态；以及基于所述用户的所述递送状态经由atm向所述用户递送所述文档。
7.在另一方面，一种用于向用户递送文档的计算机实现的方法可以包括：经由自动柜员机（atm）获得所述用户的第一标识数据；基于所述用户的第一标识数据来获得第一用户标识，其中，所述第一用户标识包括用户名；基于所述第一用户标识来确定所述用户的通知状态；经由atm基于所述用户的所述通知状态来获得第二标识数据，其中，所述第二标识数据至少包括所述用户的生物识别数据；基于所述用户的第二标识数据来获得第二用户标识，其中，所述第二用户标识包括所述用户的人口统计信息；基于所述第一用户标识和所述第二用户标识来确定所述用户的递送状态；以及基于所述用户的所述递送状态经由atm向所述用户递送所述文档。
8.在又一方面，一种用于向用户递送文档的计算机系统可以包括：存储指令的存储器、和被配置成执行指令以执行操作的一个或多个处理器。所述操作可以包括：经由自动柜员机（atm）获得所述用户的第一标识数据；基于所述第一标识数据来确定所述用户的通知
状态；经由atm基于所述用户的所述通知状态来获得第二标识数据；基于所述第一标识数据和所述第二标识数据来确定所述用户的递送状态；以及基于所述用户的所述递送状态经由atm向所述用户递送所述文档。
9.应当理解，前面的一般描述和下面的详细描述都仅仅是示例性和说明性的，而不是对所要求保护的公开实施例的限制。
附图说明
10.并入本说明书并构成本说明书的一部分的附图示出了各种示例性实施例，并与说明书一起用于解释所公开的实施例的原理。
11.图1描绘根据一个或多个实施例的示例性系统基础结构。
12.图2描绘根据一个或多个实施例的向用户递送文档的示例性方法的流程图。
13.图3描绘根据一个或多个实施例的向用户递送文档的另一示例性方法的流程图。
14.图4描绘根据一个或多个实施例的计算设备的示例。
具体实施方式
15.以下使用的术语应以其最广泛的合理方式来解释，即使其与本公开的某些具体示例的详细描述结合使用。实际上，某些术语甚至可以在下面进行强调；然而，旨在以任何受限方式解释的任何术语都在本详细描述部分中如此公开和具体地定义了。以上一般描述和以下详细描述两者都仅是示例性和说明性的，而不是对所要求保护的特征的限制。
16.在本公开中，术语“基于”意指“至少部分地基于”。单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数对象，除非上下文另有说明。术语“示例性”是以“示例”而不是“理想”的意义使用的。术语“包括”、“包括有”、“包含”、“包含有”、或其其他变化旨在涵盖非排他性的包含，使得包括要素列表的过程、方法或产品不必仅包括那些要素，而是可以包括未明确列出的或对于这样的过程、方法、物品或装置固有的其他要素。相对术语（例如“基本上”和“一般地”）用于指示所陈述或理解的值的
±
10%的可能变化。
17.在以下描述中，将参考附图来描述实施例。如下面将更详细讨论的，在各种实施例中，例如第一标识数据和第二标识数据之类的数据可被用来确定用户的递送状态。
[0018] 图1是描绘根据本公开的一个或多个实施例的系统环境100的示例的图。系统环境100可以包括计算机系统110、网络130、用于收集数据140（例如，通知数据或递送数据）的一个或多个资源（或第三方实体）、用户设备（或与用户相关联的设备）150、以及atm 160。用于收集数据的一个或多个资源（或第三方实体）140可以包括金融服务提供商141、医疗保健提供商142、政府和司法系统143或其他第三方实体144。这些组件可以经由网络130彼此连接。
[0019]
计算机系统110可以具有被配置成执行本公开中描述的方法的一个或多个处理器。计算机系统110可以包括一个或多个模块、模型或引擎。一个或多个模块、模型或引擎可以包括算法模型112、通知引擎114、数据跟踪器模块116、文档递送引擎118、用户标识模块120、和/或接口/api模块122，它们各自可以是存储在计算机系统110中/由计算机系统110存储的软件组件。计算机系统110可以被配置成在执行本公开中描述的各种方法时利用一个或多个模块、模型或引擎。在一些示例中，计算机系统110可以有具有用于计算和/或数据
存储的可扩展资源的云计算平台，并且可以在云计算平台上运行一个或多个应用以执行本公开中描述的各种计算机实现的方法。在一些实施例中，一个或多个模块、模型或引擎中的一些可以被组合以形成更少的模块、模型或引擎。在一些实施例中，一个或多个模块、模型或引擎中的一些可以被分成单独的、更多的许多模块、模型或引擎。在一些实施例中，可以去除一个或多个模块、模型或引擎中的一些，同时可以添加其他模块、模型或引擎。
[0020] 算法模型112可以是多个算法模型。算法模型112可以包括经训练的机器学习模型。算法模型112的细节在本文别处描述。通知引擎114可以被配置成生成一个或多个通知（例如，确认）并经由网络130将其传送（例如，发送）到用户设备150或一个或多个资源140。数据跟踪器模块116可被配置成从一个或多个资源140检索、存储、或以其他方式聚合或管理当前的或历史的数据（例如，通知数据或递送数据）。文档递送引擎118可被配置成通过atm 160将文档传送给用户。文档的递送可以以多种方式发生，例如通过纸张、电子邮件或其他服务。用户标识模块120可以管理针对访问计算机系统110的每个用户的第一标识数据、第二标识数据、第一用户标识或第二用户标识。在一个实施方式中，与每个用户相关联的第一标识数据、第二标识数据、第一用户标识或第二用户标识可以被存储到与计算机系统110或一个或多个资源140相关联的数据存储的一个或多个组件中，并且可以从其检索。第一标识数据、第二标识数据、第一用户标识和第二用户标识的细节在本文别处描述。接口/api模块122可以允许用户与计算机系统110的一个或多个模块、模型或引擎交互。
[0021] 计算机系统110可被配置成经由网络130从系统环境100的其他组件（例如，一个或多个资源140、用户设备150和/或atm 160）接收数据。计算机系统110还可以被配置成通过将接收到的数据输入到算法模型112中来利用所接收到的数据，以产生结果（例如，递送状态）。指示结果的信息可以通过网络130被发送到用户设备150或一个或多个资源140。在一些示例中，计算机系统110可以被称为服务器系统，其提供包括向一个或多个资源140或用户设备150提供指示所接收的数据和/或结果的信息的服务。
[0022]
网络130可以是任何合适的网络或网络的组合，并且可以支持任何适当的协议，其适于向计算机系统110和从计算机系统110以及在系统环境100中的各种其他组件之间的数据的通信。网络130可以包括公共网络（例如，因特网）、专用网络（例如，组织内的网络）、或者公共和/或专用网络的组合。网络130可被配置成提供在图1中所描绘的各种组件之间的通信，网络130可以包括连接网络布局中的设备和/或组件以允许设备和/或组件之间的通信的一个或多个网络。例如，网络可以被实现为因特网、无线网络、有线网络（例如，以太网）、局域网（lan）、广域网（wan）、蓝牙、近场通信（nfc）、或提供网络布局的一个或多个组件之间的通信的任何其他类型的网络。在一些实施例中，网络130可以使用小区和/或寻呼网络、卫星、许可无线电、或许可和未许可无线电的组合来实现。
[0023]
金融服务提供商141可以是例如银行、信用卡发行商、商家服务提供商、或其他类型的金融服务实体之类的实体。在一些示例中，金融服务提供商141可以包括一个或多个商家服务提供商，其向商家提供接受电子支付的能力，例如使用信用卡和借记卡的支付。因此，金融服务提供商141可以收集和存储与在商家处发生的交易有关的数据。在一些实施例中，金融服务提供商141可以提供要递送给用户的文档（例如，银行对账单、信用得分报告）。金融服务提供商141可以包括一个或多个数据库，以存储与要递送的文档相关的任何信息。
[0024]
医疗保健提供商142可以是例如医院、诊所、研究机构、或其他类型的医疗保健实
体之类的实体。在一些示例中，医疗保健提供商可以收集和存储与在医疗保健实体处发生的交易有关的数据。在一些实施例中，医疗保健提供商142可以提供要递送给用户的文档（例如，医学检查报告）。医疗保健提供商142可以包括一个或多个数据库，以存储与要递送的文档相关的任何信息。
[0025]
政府和司法系统143可以是例如irs、法院、警察局、或其他类型的政府或司法实体之类的实体。在一些示例中，政府和司法系统可以收集和存储与在政府和司法实体处发生的事项有关的数据。在一些实施例中，政府和司法系统143可以提供要递送给用户的文档（例如，税务文档、传票）。政府和司法系统143可以包括一个或多个数据库，以存储与要递送的文档相关的任何信息。
[0026]
其他第三方实体144可以是非金融提供商、非医疗保健提供商、或非政府或司法系统的用于提供要递送给用户的文档的任何实体。其他第三方实体144可以包括商家或个人（例如，家庭成员）。其他第三方实体144可以包括在线资源，例如网页、电子邮件、应用（“app”）或社交网站。在线资源可以由制造商、零售商、消费者促销代理和其他实体来提供。在线资源可以包括可由计算机系统110访问的其他计算机系统，例如web服务器。
[0027]
金融服务提供商141、医疗保健提供商142、政府或司法系统143、或任何其他类型的第三方实体144可以各自包括被配置成收集、处理、发送和/或接收数据的一个或多个计算机系统。通常，无论何时金融服务提供商141、医疗保健提供商142、政府或司法系统143、或任何其他类型的第三方实体144中的任何一个被描述为执行收集、处理、发送或接收数据的操作，都应当理解，这样的操作可以由其计算机系统来进行的。通常，计算机系统可以包括一个或多个计算设备，如以下图4中所描述的。
[0028]
用户设备150可以操作用于与计算机系统110通信的客户端程序，也称为用户应用或第三方应用。该用户应用可以用于向计算机系统110提供信息（例如，递送状态或确认）以及从计算机系统110接收信息。在一些示例中，用户应用可以是在用户设备150上运行的移动应用。用户设备150可以是移动设备（例如，智能电话、平板电脑、寻呼机、个人数字助理（pda））、计算机（例如，膝上型计算机、台式计算机、服务器）、或可穿戴设备（例如，智能手表）。用户设备150还可以包括任何其他媒体内容播放器，例如机顶盒、电视机、视频游戏系统、或能够提供或呈现数据的任何电子设备。用户设备150可以可选地是便携式的。用户设备150可以是手持式的。用户设备150可以是能够连接到网络的网络设备，所述网络例如是网络130或其他网络，例如局域网（lan）、例如因特网的广域网（wan）、电信网络、数据网络、或任何其他类型的网络。用户设备150可能能够发送指示用户设备150的当前位置的信息。例如，用户设备150可以具有被配置成向计算机系统110发送指示用户设备150的当前位置的数据的应用。用户设备150可以基于包括在用户设备150中的gps和/或其他位置估计技术所获得的数据来确定其位置。计算机系统110可以基于用户设备150的位置来向用户设备150发送信息或从用户设备150接收信息。
[0029] 自动柜员机（atm）160可以是电子电信设备，其使金融服务提供商（例如金融服务提供商141）的客户或用户能够进行金融交易，例如提取现金、存款、资金转账或获得账户信息。atm 160可以通过与atm 160相关联的一个或多个组件来收集用户的数据。atm 160还可以执行一个或多个操作（例如，将文档递送给用户）。atm 160及其一个或多个组件的细节在本文别处描述。
[0030] 计算机系统110和atm 160可以是实体105的一部分，其可以是任何类型的公司、组织或机构。在一些示例中，实体105可以是金融服务提供商。在这样的示例中，计算机系统110可以通过实体105内的专用网络来访问与交易有关的数据。例如，如果实体105是卡发行商，那么，实体105可以收集和存储涉及由实体105发行的信用卡或借记卡的标识数据（例如，第一标识）。在这样的示例中，计算机系统110仍然可以从其他金融服务提供商141接收标识数据。在一些情况下，计算机系统110可以访问由atm 160收集的数据。在一些实施例中，计算机系统110可以与atm 160相关联或位于其中。
[0031]
图2是示出根据本公开的一个或多个实施例的用于向用户递送文档的方法的流程图。该方法可以由计算机系统110执行。
[0032]
步骤201可以包括经由自动柜员机（atm）获得用户的第一标识数据。用户的第一标识数据可以包括卡号（或标识/账户载体号码）和与卡号相关联（或与标识/账户载体号码相关联）的密码。在本公开中，术语“卡”应被广义地解释为不仅包括卡，而且包括任何非卡标识/账户载体文档（例如护照）。第一标识数据还可以包括用户的指纹。卡可以是金融交易卡，例如信用卡或借记卡、会员卡、奖励卡或标识卡，例如驾驶执照。用户的第一标识可以包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、生物识别数据、和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。与用户相关联的设备（或用户设备150）可以包括电子移动设备，如本文别处所述。
[0033] 获得第一标识数据可以包括通过与atm 160相关联的一个或多个组件来获得第一标识数据。与atm 160相关联的一个或多个组件可以包括读卡器（或标识/账户载体读取器）、一个或多个atm处理器、键盘、显示屏、扬声器、打印机、一个或多个传感器、和/或生物识别捕获设备。读取器可以读取存储在卡（或标识/账户载体）上的磁条或芯片上的账户信息。一个或多个atm处理器可被配置成解释来自卡（或标识/帐户载体）的信息。键盘可以允许用户输入第一标识数据（例如，密码），选择他们想要进行什么类型的交易，并与一个或多个atm处理器进行通信。显示屏可以允许用户看到处理或交易的每个步骤。扬声器可以捕获用户的语音或允许用户听到atm的附加语音特征。打印机可被配置成打印收据、确认或文档。一个或多个传感器可以包括接近传感器、射频标识标签、或磁体，以从卡、与用户相关联的设备（例如，用户设备）或用户处捕获信号。卡可通过近场通信（nfc）、射频标识（rfid）或蓝牙与一个或多个传感器进行通信。生物识别捕获设备可被配置成捕获来自用户的任何生物识别信息（例如，指纹、面部图像）。
[0034]
步骤202可以包括基于第一标识数据来确定用户的通知状态。用户的通知状态可以包括是否应关于递送文档向用户通知。文档可以包括要求用户确认接收的任何经证明的文档。文档可以包括病历、税务文档、服务条款文档、抵押的收据、传票、或要求用户确认接收的任何文档。
[0035]
确定用户的通知状态可以包括分析用户的第一标识数据。分析用户的第一标识可以由计算机系统110的用户标识模块120来执行。用户标识模块120可以分析针对访问计算机系统110的每个用户的第一标识数据。第一标识数据可以被存储到计算机系统110的数据存储组件或存储器系统的一个或多个组件，或者从其中检索。分析用户的第一标识可以包
括从与一个或多个资源140或第三方实体相关联的数据库中获得通知数据和/或将通知数据与标识数据进行比较。第三方实体可以是可向用户递送文档的任何实体，例如包括金融服务提供商141、医疗保健提供商142、政府和司法系统143或其他第三方实体144。
[0036]
通知数据可以包括用户提供给第三方实体的任何信息，包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、生物识别数据和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。将通知数据与第一标识数据进行比较可以包括将通知数据与第一标识数据进行匹配。如果通知数据与第一标识数据匹配，那么，用户就可以是要递送的文档的接收方。例如，可以将经由atm获得的第一标识数据的指纹与通过第三方实体获得的通知数据的指纹进行比较，以查看是否存在匹配（例如，完全匹配或者等于或超过预定相似性阈值的匹配）。在这种情况下，如果这两个指纹之间存在匹配，那么，用户就可以是要递送的文档的接收方。
[0037] 在步骤202之前，或者在将文档递送给用户的任何阶段，可以存在基于用户的第一标识来认证用户的步骤。当通过atm 160获得用户的第一标识时，可以启动对用户的认证。用户的这种第一标识可以从用户、卡（或标识/账户载体）和/或与用户相关联的设备中获得。如果从用户处获得用户的第一标识，那么，用户就可以与关联于atm 160的一个或多个组件（例如，键盘、扬声器或生物识别捕获设备）交互，以提供第一标识（例如，用户的密码、语音或指纹）。如果从卡（或标识/账户载体）获得用户的第一标识，那么，atm 160的一个或多个组件（例如，一个或多个传感器）就可以与卡的芯片或任何组件交互，以从卡获得数据并开始卡和atm 160之间的非接触式通信。在这种情况下，用户可以将卡放置在atm 160的预定距离内，以开始认证过程或其他交易。如果从与用户相关联的设备处获得用户的第一标识，那么，atm 160的一个或多个组件（例如，一个或多个传感器）就可以与设备的任何组件交互，以从设备获得数据并开始设备与atm 160之间的无接触式通信。在这种情况下，用户可以打开设备上的第三方应用，并将设备放置在atm 160的预定距离内，以开始认证过程或其他交易。在一些实施例中，用户的第一标识可以从多个渠道（例如，用户、卡、以及与用户相关联的设备中的两个或更多个的组合）获得，以用于一次认证。例如，用户可以首先通过与atm 160相关联的键盘键入密码，然后将与用户相关联的设备放置在atm 160旁边以开始认证过程或其他交易。
[0038]
认证用户可以包括将用户的第一标识与预先存储的标识进行比较。在认证过程期间，可以使用一个或多个算法来将用户的标识与预先存储的标识进行比较，并且确定在用户的第一标识与预先存储的标识之间是否存在匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配）。基于用户的第一标识和预先存储的标识之间是否存在匹配，可以允许完成递送文档，可以停止递送文档，或者可以要求进行附加的查证过程。
[0039]
当用户设备（例如，用户设备150）向交易系统、认证系统或交易实体注册时，可以生成预先存储的标识。在其他实施例中，当用户设备150第一次与交易系统、认证系统或交易实体（例如，金融服务提供商、商户）连接时，可以生成预先存储的标识。如果用户设备150是电子移动设备，则当用于认证标识的移动应用第一次被下载、安装在用户设备150上或在用户设备150上运行时，可以生成预先存储的标识。当用户账户向交易系统、认证系统或交易实体注册时，可以生成预先存储的标识，并且预先存储的标识可以对应于被用于用户账
户的注册的用户设备（例如，用户设备150）。一旦已经生成了预先存储的标识，就可以将其与其他用户账户信息和/或认证信息一起存储。预先存储的标识可以存储在一个或多个存储器单元、信息记录程序、缓存、浏览历史和/或浏览器指纹中。预先存储的标识可以存储在用户设备（例如，用户设备150）机载的存储器中。预先存储的标识可以分布在多个设备或系统之上（例如，对等网络、基于云计算的基础设施、在读取器和外部设备之间）。
[0040] 步骤203可以包括经由atm 160基于用户的通知状态来获得第二标识数据。第二标识数据可以包括用户的任何生物识别数据。用户的生物识别数据可以包括与用户的人类特征有关的任何信息。生物识别数据可以包括生理信息，例如指纹、手掌静脉、面部识别、dna、掌纹、手几何形状、虹膜识别、视网膜、或体味/气味。生物识别数据还可以包括与用户的行为模式相关的行为特征，包括但不限于打字节奏、步态或语音。用户的第二标识数据可以包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。
[0041] 获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的图像捕获设备来获得第二标识数据。在这种情况下，第二标识数据可以包括用户的面部图片。图像捕获设备可以安装在atm的一个或多个组件（例如，键盘）旁边或作为一个或多个组件（例如，键盘）安装。图像捕获设备可以被配置成捕获用户的一个或多个面部图片。图像捕获设备可以包括硬件和/或软件元件。在一些实施例中，图像捕获设备可以是可操作地耦合到用户设备的相机。图像捕获设备可以由被配置成捕获用户的面部图片的应用/软件来控制。在一些实施例中，软件和/或应用可以被配置成激活相机以捕获用户的面部图像。获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的一个或多个传感器来获得第二标识数据。一个或多个传感器可以包括体味传感器、运动传感器、触摸屏、或扫描仪。在这种情况下，第二标识数据可以是与用户的人类特征有关的任何信息。在一些实施例中，获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的一个或多个组件来获得第二标识数据。
[0042]
步骤204可以包括基于第一标识数据和第二标识数据来确定用户的递送状态的步骤。用户的递送状态可以包括关于文档递送的任何信息。用户的递送状态可以包括用户是否为要递送的文档的接收方。用户的递送状态可以包括文档是否已经被递送了，如果用户是要递送的文档的接收方的话。确定用户的递送状态可以包括分析用户的第一标识数据和第二标识数据。在一些其他实施例中，确定用户的递送状态可以包括分析第一标识数据而不是第二标识数据。在这种情况下，第一标识数据（例如，指纹）可能足以确定用户的递送状态。
[0043]
分析用户的第一标识和第二标识数据可以由计算机系统110的用户标识模块120来进行。用户标识模块120可以分析针对访问计算机系统110的每个用户的第一标识数据和第二标识数据。第一标识数据和/或第二标识数据可以存储到计算机系统110的数据存储组件或存储器系统的一个或多个组件，或者从其中检索。分析用户的第一标识数据和第二标识数据可以包括首先分析第一标识数据，然后分析第二标识数据。分析第一标识数据的细节在本文别处描述。
[0044] 分析第二标识数据可以包括从与第三方实体相关联的数据库中获得递送数据
和/或将递送数据与第二标识数据进行比较。第三方实体可以是可向用户递送（例如，请求递送）文档的任何实体，如本文别处所述。例如，递送数据可以是类似于第二标识数据的任何类型的信息。递送数据可以包括用户提供给第三方实体的任何信息，包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。递送数据可以包括用户的任何生物识别数据。用户的生物识别数据的细节在本文别处描述。生物识别数据可以包括用户的一个或多个面部图片。用户的一个或多个面部图片可以包括从用户面部的不同角度拍摄的一个或多个面部图片。将递送数据与第二标识数据进行比较可以包括将递送数据与第二标识数据进行匹配。如果递送数据与第二标识数据匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），那么，用户可以是要递送的文档的接收方。例如，可以将经由atm 160获得的面部图片与通过第三方实体获得的递送数据的面部图片进行比较，以查看是否存在匹配。在这种情况下，如果这两个面部图片之间存在匹配，则用户可以是要递送的文档的接收方。
[0045] 步骤205可以包括基于用户的递送状态通过atm将文档递送给用户的步骤。递送文档可以包括打印文档。atm 160的一个或多个组件（例如，打印机）可以用于打印文档。在一些实施例中，递送文档可以包括以无纸方式将文档递送给用户。无纸方式可以包括电子邮件递送、web递送或电话递送。可以首先关于在与atm相关联的显示屏上递送文档向用户通知。然后，用户可以能够通过与关联于atm的键盘或显示屏交互来选择递送文档的方法（例如，打印或无纸）。所递送的文档可以包括用于用户提供关于递送的附加信息的指令。附加信息可以包括更新的地址、更新的电子邮件地址、更新的密码或更新的用户名。在一些设置中，可以经由atm 160或用户设备150的一个或多个组件（例如，触摸屏、键盘）来输入附加信息。
[0046] 在将文档递送给用户之前，可以存在通过atm从用户获得指令的步骤。指令可以包括用户与要递送的文档的交互有关的信息，包括例如用户是否可以接受要递送的文档、接受要递送的文档的用户优选方式（例如打印副本、电子邮件）、或者如果用户不接受要递送的文档则由用户设置以在将来时间接受文档的提醒。指令还可以包括与要递送的文档有关的任何信息。从用户获得指令可以包括获得作为经由atm 160或用户设备150的一个或多个组件（例如，触摸屏、键盘）的输入的指令。
[0047] 在将文档递送给用户之后，可以存在通过atm获得递送文档的确认的步骤。递送文档的确认可以包括关于递送文档的任何信息，包括但不限于递送文档的时间、递送文档的位置、或者在递送文档的过程期间递送的文档。递送文档的确认可以包括用户将文档拿在手中的照片。在这种情况下，手中拿着文档的用户的照片可以由与atm 160相关联的图像捕获设备获得。在获得递送文档的确认之后，可以存在将递送文档的确认发送到第三方实体的步骤。在接收到递送文档的确认之后，第三方实体可以能够利用在递送文档的确认中提供的信息来更新其数据库。
[0048]
图3是示出根据本公开的一个或多个实施例的用于向用户递送文档的另一示例性方法的流程图。该方法可以由计算机系统110来进行。
[0049] 步骤301类似于图2的步骤201，可以包括经由atm（例如，atm 160）获得用户的第
一标识数据。用户的第一标识数据可以包括卡号和与卡号相关联的密码。在一些实施例中，用户的第一标识数据可以包括卡号和与卡号相关联的密码，并且可以不包括其他信息。atm 160和第一标识数据的细节在本文别处描述。
[0050]
步骤302可以包括基于用户的第一标识数据来获得第一用户标识，其中，第一用户标识包括用户名。用户名可以是用户的实际名，或者可以不是用户的实际名，而是用户创建以标识他或她自己的别名。第一用户标识还可以包括用户的地址或社会保险号中的至少一个。第一用户标识可以包括实际名、用户名、密码、卡号、与卡号相关联的密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、生物识别数据和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。
[0051]
当获得用户的第一标识数据时，可以启动获得第一用户标识。获得第一用户标识可以包括将第一标识数据与第一用户标识进行比较。在获得第一用户标识的过程期间，可以使用一个或多个算法来将第一标识数据与第一用户标识进行比较，并且确定在第一标识数据与第一用户标识之间是否存在匹配。如果存在匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），则可以获得第一用户标识，并且第一用户标识可以包括比与第一标识数据有关的信息更多的与用户有关的信息。例如，用户的第一标识数据可以包括卡号和与卡号相关联的密码，并且第一用户标识可以包括卡号、与卡号相关联的密码、和社会保险号。
[0052]
第一用户标识可以是预先存储的标识。当用户设备（例如，用户设备150）向交易系统、认证系统或交易实体注册时，可以生成预先存储的标识。在其他实施例中，当用户设备150第一次与交易系统、认证系统或交易实体连接时，可以生成预先存储的标识。如果用户设备150是电子移动设备，则当第一次在用户设备150上下载、安装或运行用于认证标识的移动应用时，可以生成预先存储的标识。例如，第一标识数据可以包括卡号和与卡号相关联的密码，并且第一标识数据可以与第一用户标识进行比较，第一用户标识包括预先存储的卡号和预先存储的与卡号相关联的密码。如果卡号与预先存储的卡号匹配、和/或与卡号相关联的密码与预先存储的与卡号相关联的密码匹配，则可以获得第一用户标识，并且第一用户标识可以包括附加信息，例如用户名、地址或社会保险号。
[0053]
步骤303可以包括基于第一用户标识来确定用户的通知状态。用户的通知状态可以包括是否应关于递送文档向用户通知。文档可以包括要求用户确认接收的任何经证明的文档。文档可以包括病历、税务文档、服务条款文档、抵押的收据、传票、或要求用户确认接收的任何文档。
[0054]
确定用户的通知状态可以包括分析第一用户标识。分析用户的第一标识可以由计算机系统110的用户标识模块120来进行。用户标识模块可以分析针对访问计算机系统110的每个用户的第一用户标识。第一用户标识可以被存储到计算机系统110的数据存储组件或存储器系统的一个或多个组件，并且可以从其中检索。分析第一用户标识可以包括从与第三方实体相关联的数据库中获得通知数据和/或将通知数据与第一用户标识进行比较。第三方实体可以是可向用户递送文档（或者请求向用户递送文档）的任何实体，如本文别处所述。通知数据可以包括用户提供给第三方实体的任何信息，包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、生物识别数据和关于用户的
附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。将通知数据与第一用户标识进行比较可以包括将通知数据与第一用户标识进行匹配。如果通知数据与第一用户标识匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），那么，用户可以是要递送的文档的接收方。例如，可以将第一用户标识的社会保险号与通过第三方实体获得的通知数据的社会保险号进行比较，以查看是否存在匹配。在这种情况下，如果这两个社会保险号之间存在匹配，那么，用户可以是要递送的文档的接收方或者关于递送文档被通知。
[0055] 步骤304可以包括经由atm（例如，atm 160）基于用户的通知状态来获得第二标识数据。第二标识数据可以包括用户的任何生物识别数据。用户的生物识别数据可以包括与用户的人类特征有关的任何信息。生物识别数据可以包括生理信息，例如指纹、手掌静脉、面部识别、dna、掌纹、手几何形状、虹膜识别、视网膜和体味/气味。生物识别数据还可以包括与用户的行为模式相关的行为特征，包括但不限于打字节奏、步态和语音。用户的第二标识可以包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。在一些实施例中，用户的第二标识数据可以包括用户的面部图片并且可以不包括其他信息。
[0056] 获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的图像捕获设备来获得第二标识数据。在这种情况下，第二标识数据可以包括用户的面部图片。图像捕获设备可以安装在atm 160的一个或多个组件（例如，键盘）旁边或作为其安装。图像捕获设备的细节在本文别处描述。获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的一个或多个传感器来获得第二标识数据。一个或多个传感器可以包括体味传感器、运动传感器、触摸屏或扫描仪。在这种情况下，第二标识数据可以是与用户的人类特征有关的任何信息。在一些实施例中，获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的一个或多个组件来获得第二标识数据。
[0057]
步骤305可以包括基于用户的第二标识数据来获得第二用户标识。第二用户标识可以包括用户的人口统计信息。人口统计信息可以包括用户的年龄、性别、眼睛颜色或种族中的至少一个。在一些实施例中，第二用户标识可以包括用户的任何生物识别数据。用户的第二用户标识可以包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。
[0058]
当获得用户的第二标识数据时，可以启动获得第二用户标识。在一些实施例中，第二标识数据可以是用户的面部图片，并且可以利用一个或多个算法来分析用户的面部图片，并基于面部图片来生成用户的人口统计信息。在这种情况下，基于面部图片而生成的人口统计信息可以包括用户的年龄、眼睛颜色、性别或种族。一个或多个算法可以包括经训练的机器学习算法。算法或经训练的机器学习算法的细节在本文别处描述。
[0059]
步骤306可以包括基于第一用户标识和第二用户标识来确定用户的递送状态。用户的递送状态可以包括用户是否为要递送的文档的接收方。用户的递送状态可以包括文档
是否已经被递送了，如果用户是要递送的文档的接收方的话。确定用户的递送状态可以包括分析用户的第一用户标识和第二用户标识。分析用户的第一用户标识和第二用户标识可以由计算机系统110的用户标识模块120来进行。用户标识模块120可以分析针对访问计算机系统110的每个用户的第一用户标识和第二用户标识。第一用户标识和/或第二用户标识可以被存储到计算机系统110的数据存储组件或存储器系统的一个或多个组件，或者从其中检索。
[0060]
分析第一用户标识和第二用户标识可以包括将第一用户标识与第二用户标识进行比较。例如，可以将第一用户标识的人口统计信息与第二用户标识的人口统计信息进行比较。如果在第一用户标识的人口统计信息和第二用户标识的人口统计信息之间存在匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），则可以确定用户的递送状态。在一些实施例中，可以将第一用户标识的所有人口统计信息与第二用户标识的所有人口统计信息匹配，使得可以确定用户的递送状态。在一些实施例中，可以将第一用户标识的一些人口统计信息与第二用户标识的一些人口统计信息匹配，使得可以确定用户的递送状态。
[0061]
确定递送状态可以包括从与第三方实体相关联的数据库中获得递送数据和/或将递送数据与第二用户标识进行比较。第三方实体可以是可将文档递送给用户（或者请求将文档递送给用户）的任何实体，如本文别处所述。递送数据可以是类似于第二用户标识的任何类型的信息。例如，递送数据可以包括用户提供给第三方实体的任何信息，包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。递送数据可以包括用户的任何生物识别数据。生物识别数据可以包括用户的一个或多个面部图片。用户的一个或多个面部图片可以包括从用户面部的不同角度拍摄的一个或多个面部图片。将递送数据与第二用户标识进行比较可以包括将递送数据与第二用户标识进行匹配。如果递送数据与第二用户标识匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），那么，用户可以是要递送的文档的接收方。例如，可以将递送数据的人口统计信息与第二用户标识的人口统计信息进行比较。如果在递送数据的人口统计信息和第二用户标识的人口统计信息之间存在匹配，则可以确定用户的递送状态。在一些实施例中，可以将递送数据的所有人口统计信息与第二用户标识的所有人口统计信息匹配，使得可以确定用户的递送状态。在一些实施例中，可以将递送数据的一些人口统计信息与第二用户标识的一些人口统计信息匹配，使得可以确定用户的递送状态。
[0062]
获得第二用户标识可以包括经由经训练的机器学习算法来获得第二用户标识。经训练的机器学习算法可被配置成基于第二标识数据来获得第二用户标识的至少一部分。例如，如果第二标识数据是用户的面部图片，则经训练的机器学习算法可被配置成基于面部图片来获得用户的年龄和性别，因为年龄和性别可以是定义用户的第二用户标识的因素。在向用户递送文档的任何阶段，该方法还可以包括检索除了用户之外的一个或多个客户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态；以及经由经训练的机器学习算法来确定用户的第二用户标识、递送状态或通知状态。除了用户之外的一个或多个客户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态可以存储在非暂时性计算机可读介质或一个或多个数据库中。
[0063]
经训练的机器学习算法可以包括基于回归的模型，其接受用户或除了用户之外的
一个或多个客户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态，作为输入数据。经训练的机器学习算法可以是算法模型112的一部分。经训练的机器学习算法可以是任何合适的形式，并且可以包括例如神经网络。神经网络可以是表示人类神经系统（例如认知系统）的软件。神经网络可以包括被称为“神经元”或“节点”的一系列层。神经网络可以包括：输入层，数据被呈现给该输入层；一个或多个内层；以及输出层。每一层中的神经元的数量可以与要解决的问题的复杂度相关。输入神经元可以接收被呈现的数据，然后通过连接的权重将数据发送到第一内层。神经网络可以包括卷积神经网络、深度神经网络或递归神经网络。机器学习算法可以使用训练集通过监督的、无监督的或半监督的学习来进行训练，所述训练集包括与用作模型输入的数据类型相似的类型的数据。例如，用于训练模型的训练集可以包括以下各项的任何组合：除了用户之外的一个或多个客户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态；或者用户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态。
[0064] 在将文档递送给用户之后，可以存在通过atm获得递送文档的确认的步骤。递送文档的确认可以包括关于递送文档的任何信息，包括但不限于递送文档的时间、递送文档的位置、或者在递送文档的过程期间递送的文档。递送文档的确认可以包括用户将文档拿在手中的照片。在这种情况下，手中拿着文档的用户的照片可以由与atm 160相关联的图像捕获设备来获得。在获得递送文档的确认之后，可以存在将递送文档的确认发送到第三方实体的步骤。在接收到递送文档的确认之后，第三方可以能够利用在递送文档的确认中提供的信息来更新其数据库。
[0065] 在任何情况下，可以存在如果用户拒收文档则重新捕获文档的步骤。重新捕获文档可以包括响应于用户收集文档的失败/拒绝，将文档撤回到atm 160中。重新捕获文档还可以包括破坏（例如，粉碎）文档。在重新捕获文档之后，可以存在通过atm 160获得指示递送文档失败的失败消息的步骤。失败消息可以包括关于未能递送文档的任何信息，包括但不限于递送文档的失败尝试的时间、递送文档的失败尝试的位置、或未能递送的文档。在获得失败消息之后，可以存在将失败消息发送到第三方实体的步骤。在接收到失败消息之后，第三方可以能够利用在失败消息中提供的信息来更新其数据库。
[0066]
通常，在本公开中讨论的被理解为计算机可实现的任何过程（例如图2-3中所示的过程）可以由例如计算机系统110的计算机系统的一个或多个处理器来执行，如上所述。由一个或多个处理器执行的过程或过程步骤也可被称为操作。一个或多个处理器可被配置成通过访问指令（例如，软件或计算机可读代码）来执行这样的过程，所述指令当由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行这些过程。指令可被存储在计算机系统的存储器中。处理器可以是中央处理单元（cpu）、图形处理单元（gpu）或任何合适类型的处理单元。
[0067] 例如计算机系统110、atm 160和/或用户设备150的计算机系统可以包括一个或多个计算设备。如果计算机系统110、atm 160和/或用户设备150的一个或多个处理器被实现为多个处理器，则多个处理器可以被包括在单个计算设备中或分布在多个计算设备之间。如果计算机系统110、atm 160和/或用户设备150包括多个计算设备，则计算机系统110、atm 160和/或用户设备150的存储器可以包括多个计算设备中的每个计算设备的相应存储器。
[0068]
图4示出了例如计算机系统110和/或用户设备150的计算机系统的计算设备400的
示例。计算设备400可以包括（一个或多个）处理器410（例如，cpu、gpu或其他这样的（一个或多个）处理单元）、存储器420和用于与其他设备通信的（一个或多个）通信接口440（例如，网络接口）。存储器420可以包括易失性存储器（例如ram）和/或非易失性存储器（例如rom和存储介质）。存储介质的示例包括固态存储介质（例如，固态驱动器和/或可移除闪存）、光存储介质（例如，光盘）和/或磁存储介质（例如，硬盘驱动器）。上述指令（例如，软件或计算机可读代码）可以存储在存储器420的任何易失性和/或非易失性存储器组件中。在一些实施例中，计算设备400还可以包括（一个或多个）输入设备450（例如，键盘、鼠标或触摸屏）和（一个或多个）输出设备460（例如，显示器、打印机）。计算设备400的上述元件可以通过表示一个或多个总线的总线430彼此连接。在一些实施例中，计算设备400的（一个或多个）处理器410包括cpu和gpu两者。
[0069]
可由一个或多个处理器执行的指令可被存储在非暂时性计算机可读介质上。因此，每当在本公开中描述计算机实现的方法时，本公开还应当被理解为描述了存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器执行计算机实现的方法。非暂时性计算机可读介质的示例包括ram、rom、固态存储介质（例如，固态驱动器）、光学存储介质（例如，光盘）和磁存储介质（例如，硬盘驱动器）。非暂时性计算机可读介质可以是计算机系统的存储器的一部分或者与任何计算机系统分开。
[0070]
应当理解，在示例性实施例的以上描述中，为了使本公开流畅并帮助理解各个发明方面中的一个或多个方面的目的，有时将各个特征一起分组在单个实施例、附图或其描述中。然而，本公开的该方法不应被解释为反映权利要求需要比每个权利要求中明确记载的特征更多的特征的意图。相反，如所附权利要求所反映的，发明的各方面在于少于单个前述公开实施例的所有特征。因此，详细描述之后的权利要求书特此明确地并入到该详细描述中，其中，每一权利要求独立地作为本公开的单独实施例。
[0071]
此外，如本领域技术人员应当理解的，尽管本文描述的一些实施例包括了一些但没有包括其他实施例中所包括的其他特征，但是不同实施例的特征的组合意味着在本公开范围内，并且形成了不同的实施例。例如，在以下权利要求中，可以以任何组合使用任何要求保护的实施例。
[0072]
因此，虽然已经描述了某些实施例，但是本领域技术人员应当认识到，在不脱离本公开的精神的情况下，可以对其进行其他和进一步的修改，并且旨在要求所有这样的改变和修改都落入本公开的范围内。例如，可以从框图中添加或删除功能，并且可以在功能块之间交换操作。可以对本公开范围内描述的方法添加或删除步骤。
[0073]
以上公开的主题应被认为是说明性的而非限制性的，并且所附权利要求旨在覆盖落入本公开的真实精神和范围内的所有这样的修改、增强和其他实施方式。因此，在法律允许的最大程度上，本公开的范围由所附权利要求及其等同物的最宽可允许解释来确定，并且不应受到前述详细描述的约束或限制。虽然已经描述了本公开的各种实施方式，但是对于本领域普通技术人员应当显而易见的是，在本公开的范围内，更多的实施方式和实现是可能的。因此，本公开不受限制。
1.相关申请的交叉参考本技术要求2019年11月12日提交的美国非临时专利申请第16,681,174号的优先权，其全部公开内容通过引用整体并入本文。
技术领域
2.本公开的各种实施例一般涉及递送文档，并且更具体地涉及经由自动柜员机（atm）向用户递送文档。
背景技术：
3.递送某些文档（例如经证明的文档）的传统方式可以包括手动递送、电子邮件、或经证明的邮件。然而，这些传统方式可能不能查证接收方以足以满足一个或多个通知、报告、遵从性或其他要求的方式接收这样的文档。
4.本公开旨在克服上述挑战。本文提供的背景技术描述是为了总体上呈现本公开的背景的目的。除非本文另有说明，否则本节中描述的材料不是本技术中的权利要求的现有技术，并且不因包含在本节中而承认是现有技术或现有技术的暗示。
技术实现要素：
5.根据本公开的某些方面，公开了用于经由自动柜员机（atm）向用户递送文档的方法和系统。该方法和系统可以提供查证接收方按照任何申请方要求来接收文档的机制。
6.在一个方面，一种用于向用户递送文档的计算机实现的方法可以包括：经由自动柜员机（atm）获得所述用户的第一标识数据，其中，所述用户的所述第一标识数据包括卡号和与所述卡号相关联的密码；基于所述第一标识数据来确定所述用户的通知状态；经由atm基于所述用户的所述通知状态来获得第二标识数据；基于所述第一标识数据和所述第二标识数据来确定所述用户的递送状态；以及基于所述用户的所述递送状态经由atm向所述用户递送所述文档。
7.在另一方面，一种用于向用户递送文档的计算机实现的方法可以包括：经由自动柜员机（atm）获得所述用户的第一标识数据；基于所述用户的第一标识数据来获得第一用户标识，其中，所述第一用户标识包括用户名；基于所述第一用户标识来确定所述用户的通知状态；经由atm基于所述用户的所述通知状态来获得第二标识数据，其中，所述第二标识数据至少包括所述用户的生物识别数据；基于所述用户的第二标识数据来获得第二用户标识，其中，所述第二用户标识包括所述用户的人口统计信息；基于所述第一用户标识和所述第二用户标识来确定所述用户的递送状态；以及基于所述用户的所述递送状态经由atm向所述用户递送所述文档。
8.在又一方面，一种用于向用户递送文档的计算机系统可以包括：存储指令的存储器、和被配置成执行指令以执行操作的一个或多个处理器。所述操作可以包括：经由自动柜员机（atm）获得所述用户的第一标识数据；基于所述第一标识数据来确定所述用户的通知
状态；经由atm基于所述用户的所述通知状态来获得第二标识数据；基于所述第一标识数据和所述第二标识数据来确定所述用户的递送状态；以及基于所述用户的所述递送状态经由atm向所述用户递送所述文档。
9.应当理解，前面的一般描述和下面的详细描述都仅仅是示例性和说明性的，而不是对所要求保护的公开实施例的限制。
附图说明
10.并入本说明书并构成本说明书的一部分的附图示出了各种示例性实施例，并与说明书一起用于解释所公开的实施例的原理。
11.图1描绘根据一个或多个实施例的示例性系统基础结构。
12.图2描绘根据一个或多个实施例的向用户递送文档的示例性方法的流程图。
13.图3描绘根据一个或多个实施例的向用户递送文档的另一示例性方法的流程图。
14.图4描绘根据一个或多个实施例的计算设备的示例。
具体实施方式
15.以下使用的术语应以其最广泛的合理方式来解释，即使其与本公开的某些具体示例的详细描述结合使用。实际上，某些术语甚至可以在下面进行强调；然而，旨在以任何受限方式解释的任何术语都在本详细描述部分中如此公开和具体地定义了。以上一般描述和以下详细描述两者都仅是示例性和说明性的，而不是对所要求保护的特征的限制。
16.在本公开中，术语“基于”意指“至少部分地基于”。单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数对象，除非上下文另有说明。术语“示例性”是以“示例”而不是“理想”的意义使用的。术语“包括”、“包括有”、“包含”、“包含有”、或其其他变化旨在涵盖非排他性的包含，使得包括要素列表的过程、方法或产品不必仅包括那些要素，而是可以包括未明确列出的或对于这样的过程、方法、物品或装置固有的其他要素。相对术语（例如“基本上”和“一般地”）用于指示所陈述或理解的值的
±
10%的可能变化。
17.在以下描述中，将参考附图来描述实施例。如下面将更详细讨论的，在各种实施例中，例如第一标识数据和第二标识数据之类的数据可被用来确定用户的递送状态。
[0018] 图1是描绘根据本公开的一个或多个实施例的系统环境100的示例的图。系统环境100可以包括计算机系统110、网络130、用于收集数据140（例如，通知数据或递送数据）的一个或多个资源（或第三方实体）、用户设备（或与用户相关联的设备）150、以及atm 160。用于收集数据的一个或多个资源（或第三方实体）140可以包括金融服务提供商141、医疗保健提供商142、政府和司法系统143或其他第三方实体144。这些组件可以经由网络130彼此连接。
[0019]
计算机系统110可以具有被配置成执行本公开中描述的方法的一个或多个处理器。计算机系统110可以包括一个或多个模块、模型或引擎。一个或多个模块、模型或引擎可以包括算法模型112、通知引擎114、数据跟踪器模块116、文档递送引擎118、用户标识模块120、和/或接口/api模块122，它们各自可以是存储在计算机系统110中/由计算机系统110存储的软件组件。计算机系统110可以被配置成在执行本公开中描述的各种方法时利用一个或多个模块、模型或引擎。在一些示例中，计算机系统110可以有具有用于计算和/或数据
存储的可扩展资源的云计算平台，并且可以在云计算平台上运行一个或多个应用以执行本公开中描述的各种计算机实现的方法。在一些实施例中，一个或多个模块、模型或引擎中的一些可以被组合以形成更少的模块、模型或引擎。在一些实施例中，一个或多个模块、模型或引擎中的一些可以被分成单独的、更多的许多模块、模型或引擎。在一些实施例中，可以去除一个或多个模块、模型或引擎中的一些，同时可以添加其他模块、模型或引擎。
[0020] 算法模型112可以是多个算法模型。算法模型112可以包括经训练的机器学习模型。算法模型112的细节在本文别处描述。通知引擎114可以被配置成生成一个或多个通知（例如，确认）并经由网络130将其传送（例如，发送）到用户设备150或一个或多个资源140。数据跟踪器模块116可被配置成从一个或多个资源140检索、存储、或以其他方式聚合或管理当前的或历史的数据（例如，通知数据或递送数据）。文档递送引擎118可被配置成通过atm 160将文档传送给用户。文档的递送可以以多种方式发生，例如通过纸张、电子邮件或其他服务。用户标识模块120可以管理针对访问计算机系统110的每个用户的第一标识数据、第二标识数据、第一用户标识或第二用户标识。在一个实施方式中，与每个用户相关联的第一标识数据、第二标识数据、第一用户标识或第二用户标识可以被存储到与计算机系统110或一个或多个资源140相关联的数据存储的一个或多个组件中，并且可以从其检索。第一标识数据、第二标识数据、第一用户标识和第二用户标识的细节在本文别处描述。接口/api模块122可以允许用户与计算机系统110的一个或多个模块、模型或引擎交互。
[0021] 计算机系统110可被配置成经由网络130从系统环境100的其他组件（例如，一个或多个资源140、用户设备150和/或atm 160）接收数据。计算机系统110还可以被配置成通过将接收到的数据输入到算法模型112中来利用所接收到的数据，以产生结果（例如，递送状态）。指示结果的信息可以通过网络130被发送到用户设备150或一个或多个资源140。在一些示例中，计算机系统110可以被称为服务器系统，其提供包括向一个或多个资源140或用户设备150提供指示所接收的数据和/或结果的信息的服务。
[0022]
网络130可以是任何合适的网络或网络的组合，并且可以支持任何适当的协议，其适于向计算机系统110和从计算机系统110以及在系统环境100中的各种其他组件之间的数据的通信。网络130可以包括公共网络（例如，因特网）、专用网络（例如，组织内的网络）、或者公共和/或专用网络的组合。网络130可被配置成提供在图1中所描绘的各种组件之间的通信，网络130可以包括连接网络布局中的设备和/或组件以允许设备和/或组件之间的通信的一个或多个网络。例如，网络可以被实现为因特网、无线网络、有线网络（例如，以太网）、局域网（lan）、广域网（wan）、蓝牙、近场通信（nfc）、或提供网络布局的一个或多个组件之间的通信的任何其他类型的网络。在一些实施例中，网络130可以使用小区和/或寻呼网络、卫星、许可无线电、或许可和未许可无线电的组合来实现。
[0023]
金融服务提供商141可以是例如银行、信用卡发行商、商家服务提供商、或其他类型的金融服务实体之类的实体。在一些示例中，金融服务提供商141可以包括一个或多个商家服务提供商，其向商家提供接受电子支付的能力，例如使用信用卡和借记卡的支付。因此，金融服务提供商141可以收集和存储与在商家处发生的交易有关的数据。在一些实施例中，金融服务提供商141可以提供要递送给用户的文档（例如，银行对账单、信用得分报告）。金融服务提供商141可以包括一个或多个数据库，以存储与要递送的文档相关的任何信息。
[0024]
医疗保健提供商142可以是例如医院、诊所、研究机构、或其他类型的医疗保健实
体之类的实体。在一些示例中，医疗保健提供商可以收集和存储与在医疗保健实体处发生的交易有关的数据。在一些实施例中，医疗保健提供商142可以提供要递送给用户的文档（例如，医学检查报告）。医疗保健提供商142可以包括一个或多个数据库，以存储与要递送的文档相关的任何信息。
[0025]
政府和司法系统143可以是例如irs、法院、警察局、或其他类型的政府或司法实体之类的实体。在一些示例中，政府和司法系统可以收集和存储与在政府和司法实体处发生的事项有关的数据。在一些实施例中，政府和司法系统143可以提供要递送给用户的文档（例如，税务文档、传票）。政府和司法系统143可以包括一个或多个数据库，以存储与要递送的文档相关的任何信息。
[0026]
其他第三方实体144可以是非金融提供商、非医疗保健提供商、或非政府或司法系统的用于提供要递送给用户的文档的任何实体。其他第三方实体144可以包括商家或个人（例如，家庭成员）。其他第三方实体144可以包括在线资源，例如网页、电子邮件、应用（“app”）或社交网站。在线资源可以由制造商、零售商、消费者促销代理和其他实体来提供。在线资源可以包括可由计算机系统110访问的其他计算机系统，例如web服务器。
[0027]
金融服务提供商141、医疗保健提供商142、政府或司法系统143、或任何其他类型的第三方实体144可以各自包括被配置成收集、处理、发送和/或接收数据的一个或多个计算机系统。通常，无论何时金融服务提供商141、医疗保健提供商142、政府或司法系统143、或任何其他类型的第三方实体144中的任何一个被描述为执行收集、处理、发送或接收数据的操作，都应当理解，这样的操作可以由其计算机系统来进行的。通常，计算机系统可以包括一个或多个计算设备，如以下图4中所描述的。
[0028]
用户设备150可以操作用于与计算机系统110通信的客户端程序，也称为用户应用或第三方应用。该用户应用可以用于向计算机系统110提供信息（例如，递送状态或确认）以及从计算机系统110接收信息。在一些示例中，用户应用可以是在用户设备150上运行的移动应用。用户设备150可以是移动设备（例如，智能电话、平板电脑、寻呼机、个人数字助理（pda））、计算机（例如，膝上型计算机、台式计算机、服务器）、或可穿戴设备（例如，智能手表）。用户设备150还可以包括任何其他媒体内容播放器，例如机顶盒、电视机、视频游戏系统、或能够提供或呈现数据的任何电子设备。用户设备150可以可选地是便携式的。用户设备150可以是手持式的。用户设备150可以是能够连接到网络的网络设备，所述网络例如是网络130或其他网络，例如局域网（lan）、例如因特网的广域网（wan）、电信网络、数据网络、或任何其他类型的网络。用户设备150可能能够发送指示用户设备150的当前位置的信息。例如，用户设备150可以具有被配置成向计算机系统110发送指示用户设备150的当前位置的数据的应用。用户设备150可以基于包括在用户设备150中的gps和/或其他位置估计技术所获得的数据来确定其位置。计算机系统110可以基于用户设备150的位置来向用户设备150发送信息或从用户设备150接收信息。
[0029] 自动柜员机（atm）160可以是电子电信设备，其使金融服务提供商（例如金融服务提供商141）的客户或用户能够进行金融交易，例如提取现金、存款、资金转账或获得账户信息。atm 160可以通过与atm 160相关联的一个或多个组件来收集用户的数据。atm 160还可以执行一个或多个操作（例如，将文档递送给用户）。atm 160及其一个或多个组件的细节在本文别处描述。
[0030] 计算机系统110和atm 160可以是实体105的一部分，其可以是任何类型的公司、组织或机构。在一些示例中，实体105可以是金融服务提供商。在这样的示例中，计算机系统110可以通过实体105内的专用网络来访问与交易有关的数据。例如，如果实体105是卡发行商，那么，实体105可以收集和存储涉及由实体105发行的信用卡或借记卡的标识数据（例如，第一标识）。在这样的示例中，计算机系统110仍然可以从其他金融服务提供商141接收标识数据。在一些情况下，计算机系统110可以访问由atm 160收集的数据。在一些实施例中，计算机系统110可以与atm 160相关联或位于其中。
[0031]
图2是示出根据本公开的一个或多个实施例的用于向用户递送文档的方法的流程图。该方法可以由计算机系统110执行。
[0032]
步骤201可以包括经由自动柜员机（atm）获得用户的第一标识数据。用户的第一标识数据可以包括卡号（或标识/账户载体号码）和与卡号相关联（或与标识/账户载体号码相关联）的密码。在本公开中，术语“卡”应被广义地解释为不仅包括卡，而且包括任何非卡标识/账户载体文档（例如护照）。第一标识数据还可以包括用户的指纹。卡可以是金融交易卡，例如信用卡或借记卡、会员卡、奖励卡或标识卡，例如驾驶执照。用户的第一标识可以包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、生物识别数据、和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。与用户相关联的设备（或用户设备150）可以包括电子移动设备，如本文别处所述。
[0033] 获得第一标识数据可以包括通过与atm 160相关联的一个或多个组件来获得第一标识数据。与atm 160相关联的一个或多个组件可以包括读卡器（或标识/账户载体读取器）、一个或多个atm处理器、键盘、显示屏、扬声器、打印机、一个或多个传感器、和/或生物识别捕获设备。读取器可以读取存储在卡（或标识/账户载体）上的磁条或芯片上的账户信息。一个或多个atm处理器可被配置成解释来自卡（或标识/帐户载体）的信息。键盘可以允许用户输入第一标识数据（例如，密码），选择他们想要进行什么类型的交易，并与一个或多个atm处理器进行通信。显示屏可以允许用户看到处理或交易的每个步骤。扬声器可以捕获用户的语音或允许用户听到atm的附加语音特征。打印机可被配置成打印收据、确认或文档。一个或多个传感器可以包括接近传感器、射频标识标签、或磁体，以从卡、与用户相关联的设备（例如，用户设备）或用户处捕获信号。卡可通过近场通信（nfc）、射频标识（rfid）或蓝牙与一个或多个传感器进行通信。生物识别捕获设备可被配置成捕获来自用户的任何生物识别信息（例如，指纹、面部图像）。
[0034]
步骤202可以包括基于第一标识数据来确定用户的通知状态。用户的通知状态可以包括是否应关于递送文档向用户通知。文档可以包括要求用户确认接收的任何经证明的文档。文档可以包括病历、税务文档、服务条款文档、抵押的收据、传票、或要求用户确认接收的任何文档。
[0035]
确定用户的通知状态可以包括分析用户的第一标识数据。分析用户的第一标识可以由计算机系统110的用户标识模块120来执行。用户标识模块120可以分析针对访问计算机系统110的每个用户的第一标识数据。第一标识数据可以被存储到计算机系统110的数据存储组件或存储器系统的一个或多个组件，或者从其中检索。分析用户的第一标识可以包
括从与一个或多个资源140或第三方实体相关联的数据库中获得通知数据和/或将通知数据与标识数据进行比较。第三方实体可以是可向用户递送文档的任何实体，例如包括金融服务提供商141、医疗保健提供商142、政府和司法系统143或其他第三方实体144。
[0036]
通知数据可以包括用户提供给第三方实体的任何信息，包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、生物识别数据和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。将通知数据与第一标识数据进行比较可以包括将通知数据与第一标识数据进行匹配。如果通知数据与第一标识数据匹配，那么，用户就可以是要递送的文档的接收方。例如，可以将经由atm获得的第一标识数据的指纹与通过第三方实体获得的通知数据的指纹进行比较，以查看是否存在匹配（例如，完全匹配或者等于或超过预定相似性阈值的匹配）。在这种情况下，如果这两个指纹之间存在匹配，那么，用户就可以是要递送的文档的接收方。
[0037] 在步骤202之前，或者在将文档递送给用户的任何阶段，可以存在基于用户的第一标识来认证用户的步骤。当通过atm 160获得用户的第一标识时，可以启动对用户的认证。用户的这种第一标识可以从用户、卡（或标识/账户载体）和/或与用户相关联的设备中获得。如果从用户处获得用户的第一标识，那么，用户就可以与关联于atm 160的一个或多个组件（例如，键盘、扬声器或生物识别捕获设备）交互，以提供第一标识（例如，用户的密码、语音或指纹）。如果从卡（或标识/账户载体）获得用户的第一标识，那么，atm 160的一个或多个组件（例如，一个或多个传感器）就可以与卡的芯片或任何组件交互，以从卡获得数据并开始卡和atm 160之间的非接触式通信。在这种情况下，用户可以将卡放置在atm 160的预定距离内，以开始认证过程或其他交易。如果从与用户相关联的设备处获得用户的第一标识，那么，atm 160的一个或多个组件（例如，一个或多个传感器）就可以与设备的任何组件交互，以从设备获得数据并开始设备与atm 160之间的无接触式通信。在这种情况下，用户可以打开设备上的第三方应用，并将设备放置在atm 160的预定距离内，以开始认证过程或其他交易。在一些实施例中，用户的第一标识可以从多个渠道（例如，用户、卡、以及与用户相关联的设备中的两个或更多个的组合）获得，以用于一次认证。例如，用户可以首先通过与atm 160相关联的键盘键入密码，然后将与用户相关联的设备放置在atm 160旁边以开始认证过程或其他交易。
[0038]
认证用户可以包括将用户的第一标识与预先存储的标识进行比较。在认证过程期间，可以使用一个或多个算法来将用户的标识与预先存储的标识进行比较，并且确定在用户的第一标识与预先存储的标识之间是否存在匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配）。基于用户的第一标识和预先存储的标识之间是否存在匹配，可以允许完成递送文档，可以停止递送文档，或者可以要求进行附加的查证过程。
[0039]
当用户设备（例如，用户设备150）向交易系统、认证系统或交易实体注册时，可以生成预先存储的标识。在其他实施例中，当用户设备150第一次与交易系统、认证系统或交易实体（例如，金融服务提供商、商户）连接时，可以生成预先存储的标识。如果用户设备150是电子移动设备，则当用于认证标识的移动应用第一次被下载、安装在用户设备150上或在用户设备150上运行时，可以生成预先存储的标识。当用户账户向交易系统、认证系统或交易实体注册时，可以生成预先存储的标识，并且预先存储的标识可以对应于被用于用户账
户的注册的用户设备（例如，用户设备150）。一旦已经生成了预先存储的标识，就可以将其与其他用户账户信息和/或认证信息一起存储。预先存储的标识可以存储在一个或多个存储器单元、信息记录程序、缓存、浏览历史和/或浏览器指纹中。预先存储的标识可以存储在用户设备（例如，用户设备150）机载的存储器中。预先存储的标识可以分布在多个设备或系统之上（例如，对等网络、基于云计算的基础设施、在读取器和外部设备之间）。
[0040] 步骤203可以包括经由atm 160基于用户的通知状态来获得第二标识数据。第二标识数据可以包括用户的任何生物识别数据。用户的生物识别数据可以包括与用户的人类特征有关的任何信息。生物识别数据可以包括生理信息，例如指纹、手掌静脉、面部识别、dna、掌纹、手几何形状、虹膜识别、视网膜、或体味/气味。生物识别数据还可以包括与用户的行为模式相关的行为特征，包括但不限于打字节奏、步态或语音。用户的第二标识数据可以包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。
[0041] 获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的图像捕获设备来获得第二标识数据。在这种情况下，第二标识数据可以包括用户的面部图片。图像捕获设备可以安装在atm的一个或多个组件（例如，键盘）旁边或作为一个或多个组件（例如，键盘）安装。图像捕获设备可以被配置成捕获用户的一个或多个面部图片。图像捕获设备可以包括硬件和/或软件元件。在一些实施例中，图像捕获设备可以是可操作地耦合到用户设备的相机。图像捕获设备可以由被配置成捕获用户的面部图片的应用/软件来控制。在一些实施例中，软件和/或应用可以被配置成激活相机以捕获用户的面部图像。获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的一个或多个传感器来获得第二标识数据。一个或多个传感器可以包括体味传感器、运动传感器、触摸屏、或扫描仪。在这种情况下，第二标识数据可以是与用户的人类特征有关的任何信息。在一些实施例中，获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的一个或多个组件来获得第二标识数据。
[0042]
步骤204可以包括基于第一标识数据和第二标识数据来确定用户的递送状态的步骤。用户的递送状态可以包括关于文档递送的任何信息。用户的递送状态可以包括用户是否为要递送的文档的接收方。用户的递送状态可以包括文档是否已经被递送了，如果用户是要递送的文档的接收方的话。确定用户的递送状态可以包括分析用户的第一标识数据和第二标识数据。在一些其他实施例中，确定用户的递送状态可以包括分析第一标识数据而不是第二标识数据。在这种情况下，第一标识数据（例如，指纹）可能足以确定用户的递送状态。
[0043]
分析用户的第一标识和第二标识数据可以由计算机系统110的用户标识模块120来进行。用户标识模块120可以分析针对访问计算机系统110的每个用户的第一标识数据和第二标识数据。第一标识数据和/或第二标识数据可以存储到计算机系统110的数据存储组件或存储器系统的一个或多个组件，或者从其中检索。分析用户的第一标识数据和第二标识数据可以包括首先分析第一标识数据，然后分析第二标识数据。分析第一标识数据的细节在本文别处描述。
[0044] 分析第二标识数据可以包括从与第三方实体相关联的数据库中获得递送数据
和/或将递送数据与第二标识数据进行比较。第三方实体可以是可向用户递送（例如，请求递送）文档的任何实体，如本文别处所述。例如，递送数据可以是类似于第二标识数据的任何类型的信息。递送数据可以包括用户提供给第三方实体的任何信息，包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。递送数据可以包括用户的任何生物识别数据。用户的生物识别数据的细节在本文别处描述。生物识别数据可以包括用户的一个或多个面部图片。用户的一个或多个面部图片可以包括从用户面部的不同角度拍摄的一个或多个面部图片。将递送数据与第二标识数据进行比较可以包括将递送数据与第二标识数据进行匹配。如果递送数据与第二标识数据匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），那么，用户可以是要递送的文档的接收方。例如，可以将经由atm 160获得的面部图片与通过第三方实体获得的递送数据的面部图片进行比较，以查看是否存在匹配。在这种情况下，如果这两个面部图片之间存在匹配，则用户可以是要递送的文档的接收方。
[0045] 步骤205可以包括基于用户的递送状态通过atm将文档递送给用户的步骤。递送文档可以包括打印文档。atm 160的一个或多个组件（例如，打印机）可以用于打印文档。在一些实施例中，递送文档可以包括以无纸方式将文档递送给用户。无纸方式可以包括电子邮件递送、web递送或电话递送。可以首先关于在与atm相关联的显示屏上递送文档向用户通知。然后，用户可以能够通过与关联于atm的键盘或显示屏交互来选择递送文档的方法（例如，打印或无纸）。所递送的文档可以包括用于用户提供关于递送的附加信息的指令。附加信息可以包括更新的地址、更新的电子邮件地址、更新的密码或更新的用户名。在一些设置中，可以经由atm 160或用户设备150的一个或多个组件（例如，触摸屏、键盘）来输入附加信息。
[0046] 在将文档递送给用户之前，可以存在通过atm从用户获得指令的步骤。指令可以包括用户与要递送的文档的交互有关的信息，包括例如用户是否可以接受要递送的文档、接受要递送的文档的用户优选方式（例如打印副本、电子邮件）、或者如果用户不接受要递送的文档则由用户设置以在将来时间接受文档的提醒。指令还可以包括与要递送的文档有关的任何信息。从用户获得指令可以包括获得作为经由atm 160或用户设备150的一个或多个组件（例如，触摸屏、键盘）的输入的指令。
[0047] 在将文档递送给用户之后，可以存在通过atm获得递送文档的确认的步骤。递送文档的确认可以包括关于递送文档的任何信息，包括但不限于递送文档的时间、递送文档的位置、或者在递送文档的过程期间递送的文档。递送文档的确认可以包括用户将文档拿在手中的照片。在这种情况下，手中拿着文档的用户的照片可以由与atm 160相关联的图像捕获设备获得。在获得递送文档的确认之后，可以存在将递送文档的确认发送到第三方实体的步骤。在接收到递送文档的确认之后，第三方实体可以能够利用在递送文档的确认中提供的信息来更新其数据库。
[0048]
图3是示出根据本公开的一个或多个实施例的用于向用户递送文档的另一示例性方法的流程图。该方法可以由计算机系统110来进行。
[0049] 步骤301类似于图2的步骤201，可以包括经由atm（例如，atm 160）获得用户的第
一标识数据。用户的第一标识数据可以包括卡号和与卡号相关联的密码。在一些实施例中，用户的第一标识数据可以包括卡号和与卡号相关联的密码，并且可以不包括其他信息。atm 160和第一标识数据的细节在本文别处描述。
[0050]
步骤302可以包括基于用户的第一标识数据来获得第一用户标识，其中，第一用户标识包括用户名。用户名可以是用户的实际名，或者可以不是用户的实际名，而是用户创建以标识他或她自己的别名。第一用户标识还可以包括用户的地址或社会保险号中的至少一个。第一用户标识可以包括实际名、用户名、密码、卡号、与卡号相关联的密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、生物识别数据和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。
[0051]
当获得用户的第一标识数据时，可以启动获得第一用户标识。获得第一用户标识可以包括将第一标识数据与第一用户标识进行比较。在获得第一用户标识的过程期间，可以使用一个或多个算法来将第一标识数据与第一用户标识进行比较，并且确定在第一标识数据与第一用户标识之间是否存在匹配。如果存在匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），则可以获得第一用户标识，并且第一用户标识可以包括比与第一标识数据有关的信息更多的与用户有关的信息。例如，用户的第一标识数据可以包括卡号和与卡号相关联的密码，并且第一用户标识可以包括卡号、与卡号相关联的密码、和社会保险号。
[0052]
第一用户标识可以是预先存储的标识。当用户设备（例如，用户设备150）向交易系统、认证系统或交易实体注册时，可以生成预先存储的标识。在其他实施例中，当用户设备150第一次与交易系统、认证系统或交易实体连接时，可以生成预先存储的标识。如果用户设备150是电子移动设备，则当第一次在用户设备150上下载、安装或运行用于认证标识的移动应用时，可以生成预先存储的标识。例如，第一标识数据可以包括卡号和与卡号相关联的密码，并且第一标识数据可以与第一用户标识进行比较，第一用户标识包括预先存储的卡号和预先存储的与卡号相关联的密码。如果卡号与预先存储的卡号匹配、和/或与卡号相关联的密码与预先存储的与卡号相关联的密码匹配，则可以获得第一用户标识，并且第一用户标识可以包括附加信息，例如用户名、地址或社会保险号。
[0053]
步骤303可以包括基于第一用户标识来确定用户的通知状态。用户的通知状态可以包括是否应关于递送文档向用户通知。文档可以包括要求用户确认接收的任何经证明的文档。文档可以包括病历、税务文档、服务条款文档、抵押的收据、传票、或要求用户确认接收的任何文档。
[0054]
确定用户的通知状态可以包括分析第一用户标识。分析用户的第一标识可以由计算机系统110的用户标识模块120来进行。用户标识模块可以分析针对访问计算机系统110的每个用户的第一用户标识。第一用户标识可以被存储到计算机系统110的数据存储组件或存储器系统的一个或多个组件，并且可以从其中检索。分析第一用户标识可以包括从与第三方实体相关联的数据库中获得通知数据和/或将通知数据与第一用户标识进行比较。第三方实体可以是可向用户递送文档（或者请求向用户递送文档）的任何实体，如本文别处所述。通知数据可以包括用户提供给第三方实体的任何信息，包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号、生物识别数据和关于用户的
附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。将通知数据与第一用户标识进行比较可以包括将通知数据与第一用户标识进行匹配。如果通知数据与第一用户标识匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），那么，用户可以是要递送的文档的接收方。例如，可以将第一用户标识的社会保险号与通过第三方实体获得的通知数据的社会保险号进行比较，以查看是否存在匹配。在这种情况下，如果这两个社会保险号之间存在匹配，那么，用户可以是要递送的文档的接收方或者关于递送文档被通知。
[0055] 步骤304可以包括经由atm（例如，atm 160）基于用户的通知状态来获得第二标识数据。第二标识数据可以包括用户的任何生物识别数据。用户的生物识别数据可以包括与用户的人类特征有关的任何信息。生物识别数据可以包括生理信息，例如指纹、手掌静脉、面部识别、dna、掌纹、手几何形状、虹膜识别、视网膜和体味/气味。生物识别数据还可以包括与用户的行为模式相关的行为特征，包括但不限于打字节奏、步态和语音。用户的第二标识可以包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。在一些实施例中，用户的第二标识数据可以包括用户的面部图片并且可以不包括其他信息。
[0056] 获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的图像捕获设备来获得第二标识数据。在这种情况下，第二标识数据可以包括用户的面部图片。图像捕获设备可以安装在atm 160的一个或多个组件（例如，键盘）旁边或作为其安装。图像捕获设备的细节在本文别处描述。获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的一个或多个传感器来获得第二标识数据。一个或多个传感器可以包括体味传感器、运动传感器、触摸屏或扫描仪。在这种情况下，第二标识数据可以是与用户的人类特征有关的任何信息。在一些实施例中，获得第二标识数据可以包括经由与atm 160相关联的一个或多个组件来获得第二标识数据。
[0057]
步骤305可以包括基于用户的第二标识数据来获得第二用户标识。第二用户标识可以包括用户的人口统计信息。人口统计信息可以包括用户的年龄、性别、眼睛颜色或种族中的至少一个。在一些实施例中，第二用户标识可以包括用户的任何生物识别数据。用户的第二用户标识可以包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。
[0058]
当获得用户的第二标识数据时，可以启动获得第二用户标识。在一些实施例中，第二标识数据可以是用户的面部图片，并且可以利用一个或多个算法来分析用户的面部图片，并基于面部图片来生成用户的人口统计信息。在这种情况下，基于面部图片而生成的人口统计信息可以包括用户的年龄、眼睛颜色、性别或种族。一个或多个算法可以包括经训练的机器学习算法。算法或经训练的机器学习算法的细节在本文别处描述。
[0059]
步骤306可以包括基于第一用户标识和第二用户标识来确定用户的递送状态。用户的递送状态可以包括用户是否为要递送的文档的接收方。用户的递送状态可以包括文档
是否已经被递送了，如果用户是要递送的文档的接收方的话。确定用户的递送状态可以包括分析用户的第一用户标识和第二用户标识。分析用户的第一用户标识和第二用户标识可以由计算机系统110的用户标识模块120来进行。用户标识模块120可以分析针对访问计算机系统110的每个用户的第一用户标识和第二用户标识。第一用户标识和/或第二用户标识可以被存储到计算机系统110的数据存储组件或存储器系统的一个或多个组件，或者从其中检索。
[0060]
分析第一用户标识和第二用户标识可以包括将第一用户标识与第二用户标识进行比较。例如，可以将第一用户标识的人口统计信息与第二用户标识的人口统计信息进行比较。如果在第一用户标识的人口统计信息和第二用户标识的人口统计信息之间存在匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），则可以确定用户的递送状态。在一些实施例中，可以将第一用户标识的所有人口统计信息与第二用户标识的所有人口统计信息匹配，使得可以确定用户的递送状态。在一些实施例中，可以将第一用户标识的一些人口统计信息与第二用户标识的一些人口统计信息匹配，使得可以确定用户的递送状态。
[0061]
确定递送状态可以包括从与第三方实体相关联的数据库中获得递送数据和/或将递送数据与第二用户标识进行比较。第三方实体可以是可将文档递送给用户（或者请求将文档递送给用户）的任何实体，如本文别处所述。递送数据可以是类似于第二用户标识的任何类型的信息。例如，递送数据可以包括用户提供给第三方实体的任何信息，包括实际名、用户名、密码、联系信息（例如，地址、电话号码、电子邮件地址等）、社会保险号和关于用户的附加信息。附加信息可以包括用户偏好信息、人口统计信息（例如，年龄、性别、婚姻状况、收入水平、教育背景、家庭中的孩子数量等）、就业、以及与用户相关的其他数据。递送数据可以包括用户的任何生物识别数据。生物识别数据可以包括用户的一个或多个面部图片。用户的一个或多个面部图片可以包括从用户面部的不同角度拍摄的一个或多个面部图片。将递送数据与第二用户标识进行比较可以包括将递送数据与第二用户标识进行匹配。如果递送数据与第二用户标识匹配（例如，完全匹配或等于或超过预定相似性阈值的匹配），那么，用户可以是要递送的文档的接收方。例如，可以将递送数据的人口统计信息与第二用户标识的人口统计信息进行比较。如果在递送数据的人口统计信息和第二用户标识的人口统计信息之间存在匹配，则可以确定用户的递送状态。在一些实施例中，可以将递送数据的所有人口统计信息与第二用户标识的所有人口统计信息匹配，使得可以确定用户的递送状态。在一些实施例中，可以将递送数据的一些人口统计信息与第二用户标识的一些人口统计信息匹配，使得可以确定用户的递送状态。
[0062]
获得第二用户标识可以包括经由经训练的机器学习算法来获得第二用户标识。经训练的机器学习算法可被配置成基于第二标识数据来获得第二用户标识的至少一部分。例如，如果第二标识数据是用户的面部图片，则经训练的机器学习算法可被配置成基于面部图片来获得用户的年龄和性别，因为年龄和性别可以是定义用户的第二用户标识的因素。在向用户递送文档的任何阶段，该方法还可以包括检索除了用户之外的一个或多个客户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态；以及经由经训练的机器学习算法来确定用户的第二用户标识、递送状态或通知状态。除了用户之外的一个或多个客户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态可以存储在非暂时性计算机可读介质或一个或多个数据库中。
[0063]
经训练的机器学习算法可以包括基于回归的模型，其接受用户或除了用户之外的
一个或多个客户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态，作为输入数据。经训练的机器学习算法可以是算法模型112的一部分。经训练的机器学习算法可以是任何合适的形式，并且可以包括例如神经网络。神经网络可以是表示人类神经系统（例如认知系统）的软件。神经网络可以包括被称为“神经元”或“节点”的一系列层。神经网络可以包括：输入层，数据被呈现给该输入层；一个或多个内层；以及输出层。每一层中的神经元的数量可以与要解决的问题的复杂度相关。输入神经元可以接收被呈现的数据，然后通过连接的权重将数据发送到第一内层。神经网络可以包括卷积神经网络、深度神经网络或递归神经网络。机器学习算法可以使用训练集通过监督的、无监督的或半监督的学习来进行训练，所述训练集包括与用作模型输入的数据类型相似的类型的数据。例如，用于训练模型的训练集可以包括以下各项的任何组合：除了用户之外的一个或多个客户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态；或者用户的标识数据、用户标识、通知状态或递送状态。
[0064] 在将文档递送给用户之后，可以存在通过atm获得递送文档的确认的步骤。递送文档的确认可以包括关于递送文档的任何信息，包括但不限于递送文档的时间、递送文档的位置、或者在递送文档的过程期间递送的文档。递送文档的确认可以包括用户将文档拿在手中的照片。在这种情况下，手中拿着文档的用户的照片可以由与atm 160相关联的图像捕获设备来获得。在获得递送文档的确认之后，可以存在将递送文档的确认发送到第三方实体的步骤。在接收到递送文档的确认之后，第三方可以能够利用在递送文档的确认中提供的信息来更新其数据库。
[0065] 在任何情况下，可以存在如果用户拒收文档则重新捕获文档的步骤。重新捕获文档可以包括响应于用户收集文档的失败/拒绝，将文档撤回到atm 160中。重新捕获文档还可以包括破坏（例如，粉碎）文档。在重新捕获文档之后，可以存在通过atm 160获得指示递送文档失败的失败消息的步骤。失败消息可以包括关于未能递送文档的任何信息，包括但不限于递送文档的失败尝试的时间、递送文档的失败尝试的位置、或未能递送的文档。在获得失败消息之后，可以存在将失败消息发送到第三方实体的步骤。在接收到失败消息之后，第三方可以能够利用在失败消息中提供的信息来更新其数据库。
[0066]
通常，在本公开中讨论的被理解为计算机可实现的任何过程（例如图2-3中所示的过程）可以由例如计算机系统110的计算机系统的一个或多个处理器来执行，如上所述。由一个或多个处理器执行的过程或过程步骤也可被称为操作。一个或多个处理器可被配置成通过访问指令（例如，软件或计算机可读代码）来执行这样的过程，所述指令当由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行这些过程。指令可被存储在计算机系统的存储器中。处理器可以是中央处理单元（cpu）、图形处理单元（gpu）或任何合适类型的处理单元。
[0067] 例如计算机系统110、atm 160和/或用户设备150的计算机系统可以包括一个或多个计算设备。如果计算机系统110、atm 160和/或用户设备150的一个或多个处理器被实现为多个处理器，则多个处理器可以被包括在单个计算设备中或分布在多个计算设备之间。如果计算机系统110、atm 160和/或用户设备150包括多个计算设备，则计算机系统110、atm 160和/或用户设备150的存储器可以包括多个计算设备中的每个计算设备的相应存储器。
[0068]
图4示出了例如计算机系统110和/或用户设备150的计算机系统的计算设备400的
示例。计算设备400可以包括（一个或多个）处理器410（例如，cpu、gpu或其他这样的（一个或多个）处理单元）、存储器420和用于与其他设备通信的（一个或多个）通信接口440（例如，网络接口）。存储器420可以包括易失性存储器（例如ram）和/或非易失性存储器（例如rom和存储介质）。存储介质的示例包括固态存储介质（例如，固态驱动器和/或可移除闪存）、光存储介质（例如，光盘）和/或磁存储介质（例如，硬盘驱动器）。上述指令（例如，软件或计算机可读代码）可以存储在存储器420的任何易失性和/或非易失性存储器组件中。在一些实施例中，计算设备400还可以包括（一个或多个）输入设备450（例如，键盘、鼠标或触摸屏）和（一个或多个）输出设备460（例如，显示器、打印机）。计算设备400的上述元件可以通过表示一个或多个总线的总线430彼此连接。在一些实施例中，计算设备400的（一个或多个）处理器410包括cpu和gpu两者。
[0069]
可由一个或多个处理器执行的指令可被存储在非暂时性计算机可读介质上。因此，每当在本公开中描述计算机实现的方法时，本公开还应当被理解为描述了存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器执行计算机实现的方法。非暂时性计算机可读介质的示例包括ram、rom、固态存储介质（例如，固态驱动器）、光学存储介质（例如，光盘）和磁存储介质（例如，硬盘驱动器）。非暂时性计算机可读介质可以是计算机系统的存储器的一部分或者与任何计算机系统分开。
[0070]
应当理解，在示例性实施例的以上描述中，为了使本公开流畅并帮助理解各个发明方面中的一个或多个方面的目的，有时将各个特征一起分组在单个实施例、附图或其描述中。然而，本公开的该方法不应被解释为反映权利要求需要比每个权利要求中明确记载的特征更多的特征的意图。相反，如所附权利要求所反映的，发明的各方面在于少于单个前述公开实施例的所有特征。因此，详细描述之后的权利要求书特此明确地并入到该详细描述中，其中，每一权利要求独立地作为本公开的单独实施例。
[0071]
此外，如本领域技术人员应当理解的，尽管本文描述的一些实施例包括了一些但没有包括其他实施例中所包括的其他特征，但是不同实施例的特征的组合意味着在本公开范围内，并且形成了不同的实施例。例如，在以下权利要求中，可以以任何组合使用任何要求保护的实施例。
[0072]
因此，虽然已经描述了某些实施例，但是本领域技术人员应当认识到，在不脱离本公开的精神的情况下，可以对其进行其他和进一步的修改，并且旨在要求所有这样的改变和修改都落入本公开的范围内。例如，可以从框图中添加或删除功能，并且可以在功能块之间交换操作。可以对本公开范围内描述的方法添加或删除步骤。
[0073]
以上公开的主题应被认为是说明性的而非限制性的，并且所附权利要求旨在覆盖落入本公开的真实精神和范围内的所有这样的修改、增强和其他实施方式。因此，在法律允许的最大程度上，本公开的范围由所附权利要求及其等同物的最宽可允许解释来确定，并且不应受到前述详细描述的约束或限制。虽然已经描述了本公开的各种实施方式，但是对于本领域普通技术人员应当显而易见的是，在本公开的范围内，更多的实施方式和实现是可能的。因此，本公开不受限制。
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