本发明专利技术提供一种风险监测方法及装置，涉及人工智能技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：输入融合数据至预设风险监测模型，将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果。所述装置执行上述方法。本发明专利技术实施例提供的风险监测方法及装置，不但能够降低人力成本、提高效率，还能够克服数据维度有限的缺点，针对业务特点全面地进行风险预警。警。警。
【技术实现步骤摘要】
一种风险监测方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种风险监测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着数据技术的发展，产生了海量数据，同时也伴随着数据风险。目前自动监测风险指标的技术运用越来越广泛，已存在风险预警相关技术，但存在不足包括：关注的数据维度有限，不能针对业务特点全面地进行风险预警；此外，风险预警需要借助人力，导致人力成本过高、效率低下。
技术实现思路
[0003]针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种风险监测方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
[0004]一方面，本专利技术提出一种风险监测方法，包括：
[0005]输入融合数据至预设风险监测模型；所述预设风险监测模型是根据融合样本数据训练神经网络模型得到的；所述融合数据融合有客户维度综合知识图谱数据、产品维度综合知识图谱数据和企业维度综合知识图谱数据；所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据包括各自对应的信息图谱数据，以及与各信息图谱数据对应的风险监测图谱数据；
[0006]将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果。
[0007]其中，所述神经网络模型通过将BRNN与LSTM相结合得到。
[0008]其中，所述风险监测结果分别与客户维度、产品维度和企业维度相对应；相应的，在所述将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果的步骤之后，所述风险监测方法还包括：
[0009]若客户维度风险监测结果、产品维度风险监测结果和企业维度风险监测结果中的至少一个存在风险，则生成与至少一个存在风险的风险监测结果相对应的风险预警消息。
[0010]其中，获取所述融合数据，包括：
[0011]分别构建客户信息图谱数据、产品信息图谱数据和企业信息图谱数据；
[0012]根据与所述客户信息图谱数据、所述产品信息图谱数据和所述企业信息图谱数据分别对应数据项的风险监测阈值和各自对应数据项，分别构建客户风险监测图谱数据、产品风险监测图谱数据和企业风险监测图谱数据；
[0013]将所述客户信息图谱数据和所述客户风险监测图谱数据、所述产品信息图谱数据和所述产品风险监测图谱数据，以及所述企业信息图谱数据和所述企业风险监测图谱数据分别进行融合，得到所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据。
[0014]其中，在所述获取所述融合数据的步骤之后，所述风险监测方法还包括：
[0015]利用度中心性计算方法计算所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合
知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据中的节点权重。
[0016]其中，在所述利用度中心性计算方法计算客户所述维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据中的节点权重的步骤之后，所述风险监测方法还包括：
[0017]将所述节点权重赋予所述维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据中的实体，并对赋予节点权重后的维度综合知识图谱数据、产品维度综合知识图谱数据和企业维度综合知识图谱数据进行向量化表示；
[0018]利用MainfoldE算法对向量化表示的客户维度综合知识图谱数据、产品维度综合知识图谱数据和企业维度综合知识图谱数据进行运算处理。
[0019]其中，所述风险监测方法还包括：
[0020]输入经过运算处理后的向量化表示的融合数据至所述预设风险监测模型，并继续执行后续步骤。
[0021]其中，获取所述企业风险监测图谱数据，包括：
[0022]获取企业信息，并识别所述企业信息的文字内容，将所述文字内容与预设正面舆情库和预设负面舆情库中的词语分别进行匹配；
[0023]根据匹配结果确定文字内容所属类型；文字内容所属类型包括正面内容或负面内容；
[0024]遍历所有文字内容，根据各文字内容的文字内容所属类型获取与所述正面内容或所述负面内容分别对应的文字内容数量；
[0025]若与所述正面内容对应的文字内容数量少于与所述负面内容对应的文字内容数量，则确定所述企业信息为负面企业信息；
[0026]获取与所述负面企业信息对应的企业互动信息，若所述企业互动信息中的至少一项互动指标数据的统计数值大于预设统计数据阈值，则将所述负面企业信息作为所述企业风险监测图谱数据。
[0027]一方面，本专利技术提出一种风险监测装置，包括：
[0028]输入单元，用于输入融合数据至预设风险监测模型；所述预设风险监测模型是根据融合样本数据训练神经网络模型得到的；所述融合数据融合有客户维度综合知识图谱数据、产品维度综合知识图谱数据和企业维度综合知识图谱数据；所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据包括各自对应的信息图谱数据，以及与各信息图谱数据对应的风险监测图谱数据；
[0029]监测单元，用于将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果。
[0030]再一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，
[0031]所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
[0032]所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：
[0033]输入融合数据至预设风险监测模型；所述预设风险监测模型是根据融合样本数据训练神经网络模型得到的；所述融合数据融合有客户维度综合知识图谱数据、产品维度综合知识图谱数据和企业维度综合知识图谱数据；所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据包括各自对应的信息图谱数
据，以及与各信息图谱数据对应的风险监测图谱数据；
[0034]将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果。
[0035]本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：
[0036]所述非暂态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下方法：
[0037]输入融合数据至预设风险监测模型；所述预设风险监测模型是根据融合样本数据训练神经网络模型得到的；所述融合数据融合有客户维度综合知识图谱数据、产品维度综合知识图谱数据和企业维度综合知识图谱数据；所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据包括各自对应的信息图谱数据，以及与各信息图谱数据对应的风险监测图谱数据；
[0038]将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果。
[0039]本专利技术实施例提供的风险监测方法及装置，输入融合数据至预设风险监测模型，将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果，不但能够降低人力成本、提高效率，还能够克服数据维度有限的缺点，针对业务特点全面地进行风险预警。
附图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风险监测方法，其特征在于，包括：输入融合数据至预设风险监测模型；所述预设风险监测模型是根据融合样本数据训练神经网络模型得到的；所述融合数据融合有客户维度综合知识图谱数据、产品维度综合知识图谱数据和企业维度综合知识图谱数据；所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据包括各自对应的信息图谱数据，以及与各信息图谱数据对应的风险监测图谱数据；将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果。2.根据权利要求1所述的风险监测方法，其特征在于，所述神经网络模型通过将BRNN与LSTM相结合得到。3.根据权利要求1所述的风险监测方法，其特征在于，所述风险监测结果分别与客户维度、产品维度和企业维度相对应；相应的，在所述将所述预设风险监测模型的输出结果作为风险监测结果的步骤之后，所述风险监测方法还包括：若客户维度风险监测结果、产品维度风险监测结果和企业维度风险监测结果中的至少一个存在风险，则生成与至少一个存在风险的风险监测结果相对应的风险预警消息。4.根据权利要求1所述的风险监测方法，其特征在于，获取所述融合数据，包括：分别构建客户信息图谱数据、产品信息图谱数据和企业信息图谱数据；根据与所述客户信息图谱数据、所述产品信息图谱数据和所述企业信息图谱数据分别对应数据项的风险监测阈值和各自对应数据项，分别构建客户风险监测图谱数据、产品风险监测图谱数据和企业风险监测图谱数据；将所述客户信息图谱数据和所述客户风险监测图谱数据、所述产品信息图谱数据和所述产品风险监测图谱数据，以及所述企业信息图谱数据和所述企业风险监测图谱数据分别进行融合，得到所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据。5.根据权利要求4所述的风险监测方法，其特征在于，在所述获取所述融合数据的步骤之后，所述风险监测方法还包括：利用度中心性计算方法计算所述客户维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据中的节点权重。6.根据权利要求5所述的风险监测方法，其特征在于，在所述利用度中心性计算方法计算客户所述维度综合知识图谱数据、所述产品维度综合知识图谱数据和所述企业维度综合知识图谱数据中的节点权重的步骤之后，所述风险监测方法还包括：将所述节点权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘璇，李曼丽，张笑雪，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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