风险用户识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及用于医疗健康场景下的人工智能技术，揭露一种风险用户识别方法，包括：识别历史业务数据集中的业务实体和业务关系，根据业务实体和业务关系构建风险图谱，将风险图谱配置在图关系配置平台中，根据图关系配置平台中对应的图谱规则和多个业务规则构建风控引擎，当接受到风险识别请求时，利用风控引擎对待识别用户进行风险判断，得到风险判断结果。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，特征属性可存储于区块链的节点。本发明专利技术还提出一种风险用户识别装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高医疗健康场景下风险用户识别的准确度。提高医疗健康场景下风险用户识别的准确度。提高医疗健康场景下风险用户识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
风险用户识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
以及医疗健康领域，尤其涉及一种风险用户识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在医疗健康场景中，很多与医疗相关的业务行为往往都集中发生在医院、药房和药品供应商三者中间，患者根据医生开具的处方进行药物的购买，而有些药物的购买限定在根据处方在医院购买，因此，针对该购买的业务漏洞会进行一些不合规的业务处理行为，进行这些不合规的业务处理行为的用户属于风险用户，为了促进医疗健康领域中不同医疗业务环境下用户正常的进行操作，需要精准的识别出风险用户并进行标记。
[0003]现有的风险用户识别方法是通过实时或者离线规则进行风险控制，具体体现在通过用户的请求参数进行匹配，如果匹配成功就对请求进行阻断，但是这种方法存在很多缺点，例如针对复杂且多样性的业务活动，仅仅依靠单一的属性或者多个属性可能会存在误判的情况，同时根据规则进行单一或者个别的风险参数的判断也不足识别风险用户，进而造成风险用户识别的准确度不够高。因此，亟待提出一种准确度更高的风险用户识别方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险用户识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史业务数据集，识别所述历史业务数据集中的业务实体和业务关系，并根据所述业务实体和业务关系构建风险图谱；将所述风险图谱配置在预构建的图关系配置平台中，并根据所述图关系配置平台中对应的图谱规则和多个业务规则构建风控引擎；当接受到风险识别请求时，利用所述风控引擎对待识别用户进行风险判断，得到风险判断结果，并将所述风险判断结果发送至客户端。2.如权利要求1所述的风险用户识别方法，其特征在于，所述识别所述历史业务数据集中的业务实体和业务关系，包括：对所述历史业务数据集中的历史业务数据进行分词处理，得到业务分词集；将所述业务分词集中符合预设实体标准的分词作为业务实体；利用预设实体抽取模型抽取所述业务实体之间的业务关系。3.如权利要求1所述的风险用户识别方法，其特征在于，所述根据所述业务实体和业务关系构建风险图谱，包括：识别所述业务实体的实体类型，所述实体类型包括头实体和尾实体；根据所述实体类型将所述业务实体和所述业务实体之间的业务关系构建多个三元组，得到三元组集合；对所述三元组集合中的三元组进行拼接处理，得到风险图谱。4.如权利要求1所述的风险用户识别方法，其特征在于，所述将所述风险图谱配置在预构建的图关系配置平台中，包括：提取所述风险图谱中的业务实体和业务关系，并识别所述业务实体对应的业务属性；将所述业务实体、所述业务关系和所述业务属性配置在所述图关系配置平台中。5.如权利要求1所述的风险用户识别方法，其特征在于，所述利用所述风控引擎对待识别用户进行风险判断，得到风险判断结果，包括：利用所述风控引擎识别所述待识别用户对应的符合预设筛选条件的关联用户，并统计所述关联用户对应的用户个数；当所述用户个数均满足范围条件和个数条件时，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍德强，
申请(专利权)人：康键信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：