一种风险识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种风险识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取与业务数据对应的预设风险规则和风险分析模型；利用预设风险规则从业务数据中提取风险关联数据；利用风险分析模型对提取到的风险关联数据进行风险点识别，得到风险关联数据的风险点类别信息。该方法可以缓解单靠人力对每个融资平台的风险进行有效识别的难度，达到了提高平台风险识别效率的技术效果。

A Risk Identification Method, Device, Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
一种风险识别方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及金融风险控制领域，尤其涉及一种风险识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着我国经济和社会的发展，各类融资平台的数量呈现爆发式增长。互联网与金融的融合进一步催生了一系列新的融资模式，例如：P2P(peer-to-peer，个人对个人)众筹。与此同时，相应的监管措施还未健全，各类融资平台的市场混乱，违法违规现象频发。不仅限制了该行业的健康发展，还为我国经济带来了巨大的风险和隐患。在实际应用中，由于融资平台的数量多，新增速度快，所以，单靠人力对每个融资平台的风险进行有效识别的难度比较大。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种风险识别方法、装置、设备及存储介质。第一方面，本申请实施例提供了一种风险识别方法，包括：获取与业务数据对应的预设风险规则和风险分析模型；利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据；利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息。可选的，获取与所述业务数据对应的预设风险规则，包括：获取所述业务数据的业务类型；构建与所述业务类型对应的多个一级风险点；为每个所述一级风险点分别构建多个二级风险点；为每个所述二级风险点分别增加描述信息，形成所述预设风险规则。可选的，获取与所述业务数据对应的预设风险规则，包括：获取所述业务数据的业务类型；从预设的风险规则集合中查找与所述业务类型对应的预设风险规则。可选的，所述利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据，包括：从所述业务数据中，提取与目标平台标识相匹配的匹配文本信息；对所述匹配文本信息进行命名实体识别，得到目标实体；若所述目标实体与所述目标平台标识相匹配，则将包括所述目标实体的匹配文本信息确定为平台相关文本信息；根据每个所述二级风险点的所述描述信息，分别生成筛选规则；利用所述筛选规则，从所述平台相关文本信息中筛选出所述风险关联数据。可选的，所述利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息，包括：以语句为单位，对所述风险关联数据进行划分，得到首尾相连的多个单条文本；将多个所述单条文本逐个输入所述风险分析模型，得到与每个所述单条文本分别对应的风险点识别类别；从多个所述风险点识别类别中，统计与每个所述一级风险点分别对应的二级风险点的种类数，得到所述风险点类别信息。可选的，所述方法还包括：构建训练数据集和基本模型，所述训练数据集包括：与每个所述二级风险点分别对应的风险关联数据，及与每个所述二级风险点分别对应的风险不关联数据；利用所述训练数据集，训练所述基本模型，得到所述风险分析模型。可选的，所述方法还包括：获取校验数据集，所述校验数据集包括：已校验单条文本；统计所述校验数据集中包括的文本的数量；判断所述数量是否大于数量阈值；若所述数量大于所述数量阈值，则将所述校验数据集中的文本加入所述训练数据集，得到更新数据集；利用所述更新数据集，更新所述风险分析模型。第二方面，本申请实施例提供了一种风险识别装置，包括：获取模块、提取模块和识别模块；所述获取模块，用于获取与业务数据对应的预设风险规则和风险分析模型；所述提取模块，用于利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据；所述识别模块，用于利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息。第三方面，本申请实施例提供了一种风险识别设备，包括：处理器、存储器、通信接口和总线；所述处理器、所述存储器与所述通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于外部设备之间的信息传输；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如第一方面中任一项所述方法的步骤。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面中任一项所述方法的步骤。本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的风险识别方法包括：获取与业务数据对应的预设风险规则和风险分析模型；利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据；利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息。所以，本申请实施例可以自动利用预设风险规则从业务数据中提取风险关联数据，利用风险分析模型对提取到的风险关联数据进行风险点识别，得到风险点类别信息，因此，可以缓解单靠人力对每个融资平台的风险进行有效识别的难度，达到了提高平台风险识别效率的技术效果。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的风险识别方法的流程图；图2为本申请实施例提供的风险分析模型的结构示意图；图3为本申请实施例提供的风险识别装置的结构示意图；图4为本申请实施例提供的风险识别设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请实施例提供一种风险识别方法、装置、设备及存储介质，可以缓解单靠人力对每个融资平台的风险进行有效识别的难度，达到了提高平台风险识别效率的技术效果。首先，对本申请实施例中的一种风险识别方法进行详细介绍，如图1所示，风险识别方法可以包括步骤S101至步骤S103：S101，获取与业务数据对应的预设风险规则和风险分析模型。S102，利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据。S103，利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息。本申请实施例提供的风险识别方法包括：获取与业务数据对应的预设风险规则和风险分析模型；利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据；利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息。所以，本申请实施例可以自动利用预设风险规则从业务数据中提取风险关联数据，利用风险分析模型对提取到的风险关联数据进行风险点识别，得到风险点类别信息，因此，可以缓解单靠人力对每个融资平台的风险进行有效识别的难度，达到了提高平台风险识别效率的技术效果。在本申请的又一实施例中，在前述步骤S101至步骤S103的实施例的基础上，获取与所述业务数据对应的预设风险规则，可以包括步骤S201至步骤S204：S201，获取所述业务数据的业务类型。示例性的，所述业务数据可以为互联网融资平台数据，或者，可以为互联网教育平台数据，或者，可以为互联网租房平台数据等。若本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风险识别方法，其特征在于，包括：获取与业务数据对应的预设风险规则和风险分析模型；利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据；利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息。

【技术特征摘要】
1.一种风险识别方法，其特征在于，包括：获取与业务数据对应的预设风险规则和风险分析模型；利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据；利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取与所述业务数据对应的预设风险规则，包括：获取所述业务数据的业务类型；构建与所述业务类型对应的多个一级风险点；为每个所述一级风险点分别构建多个二级风险点；为每个所述二级风险点分别增加描述信息，形成所述预设风险规则。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取与所述业务数据对应的预设风险规则，包括：获取所述业务数据的业务类型；从预设的风险规则集合中查找与所述业务类型对应的预设风险规则。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设风险规则从所述业务数据中提取风险关联数据，包括：从所述业务数据中，提取与目标平台标识相匹配的匹配文本信息；对所述匹配文本信息进行命名实体识别，得到目标实体；若所述目标实体与所述目标平台标识相匹配，则将包括所述目标实体的匹配文本信息确定为平台相关文本信息；根据每个所述二级风险点的所述描述信息，分别生成筛选规则；利用所述筛选规则，从所述平台相关文本信息中筛选出所述风险关联数据。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述风险分析模型对提取到的所述风险关联数据进行风险点识别，得到所述风险关联数据的风险点类别信息，包括：以语句为单位，对所述风险关联数据进行划分，得到首尾相连的多个单条文本；将多个所述单条文本逐个输入所述风险分析模型，得到与每个所述单条文本分别对应的风险点识别类...

【专利技术属性】
技术研发人员：白洁，贺敏，张东雷，王秀文，柳力多，董琳，罗引，杜慧，王磊，赵菲菲，曹家，张西娜，
申请(专利权)人：北京中科闻歌科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11