【技术实现步骤摘要】
一种风控模型的训练方法、风险确定方法、装置、设备
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及人工智能、深度学习等领域，具体涉及一种风控模型的训练方法、风险确定方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，人工智能技术应用的领域越来越普遍。例如金融领域等。人工智能的一个分支为神经网络，在神经网络的训练过程中会用到正样本和负样本，在上述特殊领域中存在样本获取困难的问题。例如失信人员较少、失信样本的确认过程复杂等，针对上述情况需要进行样本挖掘。
[0003]传统的样本人工挖掘的方式效率较差，且正确率无法保证。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种风控模型的训练方法、风险确定方法、装置、设备以及存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种风控模型的训练方法，该方法可以包括以下步骤：
[0006]在多个用户的搜索历史中确定出存在指定意图的搜索样本；
[0007]根据搜索样本，在多个用户中确定目标用户；
[0008]利用第一数据模型得到目标用户的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风控模型的训练方法，包括：在多个用户的搜索历史中确定出存在指定意图的搜索样本；根据所述搜索样本，在所述多个用户中确定目标用户；利用第一数据模型得到所述目标用户的风险级别预测结果；利用确定出的所述目标用户的风险级别预测结果，对所述第一数据模型进行更新训练，得到风控模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在多个用户的搜索历史中确定出存在指定意图的搜索样本，包括：获取所述多个用户的历史行为；根据所述历史行为，对所述搜索历史进行筛选，得到候选结果；根据预定规则，对所述候选结果进行过滤，将过滤后的结果作为存在所述指定意图的搜索样本。3.根据权利要求2所述的方法，所述根据预定规则，对所述候选结果进行过滤，包括：将所述候选结果输入预先训练的意图识别模型，得到所述用户每次搜索的意图预测结果；在意图预测结果表征所述指定意图的情况下，将所述意图预测结果对应的搜索确定为所述搜索样本。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述搜索样本，在所述多个用户中确定目标用户，包括：将搜索历史中存在所述搜索样本的用户确定为候选用户；利用所述候选用户的搜索历史中出现的所述搜索样本的数量，在所述候选用户中确定出所述目标用户。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述利用所述候选用户的搜索历史中出现的所述搜索样本的数量，在所述候选用户中确定出所述目标用户，包括：统计所述候选用户的搜索历史中出现的搜索样本，以及每个所述出现的搜索样本的出现次数；在所述搜索历史中出现的搜索样本的数量超过数量阈值，或所述出现的搜索样本的出现次数超过次数阈值的情况下，将所述候选用户确定为目标用户。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用确定出的所述目标用户的风险级别预测结果，对所述第一数据模型进行更新训练，包括：将包含所述目标用户的风险级别预测结果的输入特征输入至第一数据模型，得到所述目标用户的新的风险级别预测结果；利用所述新的风险级别预测结果与所述目标用户的标注结果之间的差异，对所述第一数据模型进行更新训练；在所述差异在阈值范围内的情况下，得到所述风控模型。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述输入特征还包括：所述目标用户的标识和所述目标用户的搜索历史中的至少一种。8.一种风险确定方法，包括：获取目标对象的相关信息；
将所述目标对象的相关信息输入至预先训练的风控模型，得到所述目标对象的风险预测结果；其中，所述风控模型是通过权利要求1至7中任一方法训练得到的。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述目标对象的相关信息包括搜索历史。10.一种风控模型的训练装置，包括：搜索样本确定模块，用于在多个用户的搜索历史中确定出存在指定意图的搜索样本；目标用户确定模块，用于根据所述搜索样本，在所述多个用户中确定目标用户；风险级别预测结果确定模块，用于利用第一数据模型得到所述目标用户的风险级别预测结果；模型训练模块，用于利用确定出的所述目标用户的风险级别预测结果，对所述第一数据模型进行更新训练，得到风控模型。11.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈奇石，刘昊骋，许海洋，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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