【技术实现步骤摘要】
一种风险预测的方法和设备
本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种风险预测的方法和设备。
技术介绍
目前，随着科技的发展，各种网络平台推出的产品层出不穷，遍及生活的方方面面，比如，网络购物、网贷以及最近几年某些网络平台推出的非常火热的共享产品。以共享产品为例，比如，共享单车、共享汽车、共享雨伞等。用户若要使用这些网络平台的共享产品，只需通过手机等终端在对应的网络平台完成在线注册即可，一般的在线注册的流程是获取用户的基本信息以及通过活体检测采集用户的面部图像，完成在线认证等操作。共享产品的初衷是对于具有有效身份，即通过在线注册的用户实现物品共享，以缓解资源和环境的压力，方便人们的生活。然而现实生活中仍存在大量的共享产品私有化、暴力使用、乱停乱放等违规使用的情况，增加了共享产品的维护成本，同时对社会造成极大的负面影响。然后，由于线上和线下的限制，目前，这些网络平台对于信用较差的用户并没有十分有效的管理方法。且网络平台仅具备用户的一些基本信息，无法对用户进行信用预测，以规避风险和损失。综上所述，现有网络平台无法对注册用户进行风险预测。
技术实现思路
本专利技术提供一种风...
【技术保护点】
1.一种风险预测的方法，其特征在于，该方法包括：采集待评估对象的面部图像；将所述待评估对象的面部图像中的特征点输入到风险控制模型中；根据所述风险控制模型输出的风险预测值判断所述待评估对象是否具有风险。
【技术特征摘要】
1.一种风险预测的方法，其特征在于，该方法包括：采集待评估对象的面部图像；将所述待评估对象的面部图像中的特征点输入到风险控制模型中；根据所述风险控制模型输出的风险预测值判断所述待评估对象是否具有风险。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待评估对象的面部图像中的特征点包括所述待评估对象的面部特征点和/或采集的所述待评估对象的面部图像中的背景特征点。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险控制模型是利用所述用户的面部图像中的特征点和所述用户的信用数据对机器学习算法进行训练得到的；或所述风险控制模型是利用所述用户的面部图像在的特征点、所述用户的个人数据和所述用户的信用数据对机器学习算法进行训练得到的。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述风险控制模型是利用机器学习算法训练所述用户的面部图像在的特征点、所述用户的个人数据和所述用户的信用数据得到的，则所述将所述待评估对象的面部图像中的特征点输入到风险控制模型中，还包括：将所述待评估对象的个人数据输入到风险控制模型中；其中，所述待评估对象的个人数据包括所述待评估对象的个人信息和/或所述待评估对象的行为信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述风险控制模型输出的风险预测值判断所述待评估对象是否具有风险，包括：若所述风险控制模型输出的风险预测值为表示所述待评估用户的风险概率的值，则判断所述待评估对象的风险预测值是否超过预设阈值，若超过，则确定所述待评估对象具有风险；否则，确定所述待评估对象不具有风险；或若所述风险控制模型输出的风险预测值为表示用户类别的值，则根据风险预测值与用户类别的对应关系，判断所述待评估对象的风险预测值对应的用户类别是否为具有风险的用户类别，如果是，则确定所述待评估对象具有风险；否则，确定所述待评估对象不具有风险。6.一种风险预测的...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾伟雄，莫卉星，纪磊，
申请(专利权)人：联动优势科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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