本申请提供了一种操作风险确定方法和装置，涉及人工智能技术领域，其中，该方法包括：根据所述历史风险操作流程数据构建历史操作风险事件知识图谱；根据所述第一类人群的操作信息数据和所述第二类人群的操作信息数据，构建存在第一类人群与第二类人群之间关联关系的人物画像知识图谱；对所述历史操作风险事件知识图谱、所述人物画像知识图谱和所述专家规则模型知识图谱进行整合，得到目标知识图谱；通过所述目标知识图谱对目标操作进行风险识别，以确定所述目标操作是否为风险操作。通过上述方案解决了现有的操作风险识别所存在的准确性较低的技术问题，达到了有效提升操作风险识别准确性的技术效果。险识别准确性的技术效果。险识别准确性的技术效果。
【技术实现步骤摘要】
一种操作风险确定方法和装置
[0001]本申请属于人工智能
，尤其涉及一种操作风险确定方法和装置。
技术介绍
[0002]现有的银行对操作风险的评定主要是依赖于专家规则模型，具体的，主要是根据操作人员的一些基本信息(例如：资产情况、历史交易信息、社会信用状况等)进行适配，以生成特定的规则模型，然后，再通过采集操作人员的操作信息查看模型命中情况以进行风险预测。上述专家规则模型又分为员工模型和个人模型，其中，员工模型主要是对银行内部人员进行的风险监控，个人模型是对外部客户进行的风险监控。
[0003]上述两种模型作为单一模型在风险判别过程中，会命中不同人员的操作的风险，难以发现内部人员的操作风险事件与外部用户操作风险事件之间的关联性，导致风险判定的准确性较低。
[0004]针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本申请目的在于提供一种操作风险确定方法和装置，可以实现对操作风险的有效识别，以提升数据安全。
[0006]本申请提供一种操作风险确定方法和装置是这样实现的：
[0007]一种操作风险确定方法，所述方法包括：
[0008]获取多个网点的历史风险操作流程数据，根据所述历史风险操作流程数据构建历史操作风险事件知识图谱；
[0009]获取第一类人群的操作信息数据和第二类人群的操作信息数据；
[0010]根据所述第一类人群的操作信息数据和所述第二类人群的操作信息数据，构建存在第一类人群与第二类人群之间关联关系的人物画像知识图谱，其中，第一类人群与第二类人群之间的关联关系通过知识图谱的三元组表示为第一类人群为第二类人群提供服务，第二类人群从第一类人群获取服务；
[0011]获取行专家规则模型信息数据，根据所述专家规则模型信息数据构建专家规则模型知识图谱；
[0012]对所述历史操作风险事件知识图谱、所述人物画像知识图谱和所述专家规则模型知识图谱进行整合，得到目标知识图谱；
[0013]通过所述目标知识图谱对目标操作进行风险识别，以确定所述目标操作是否为风险操作。
[0014]在一个实施方式中，对所述历史操作风险事件知识图谱、所述人物画像知识图谱和所述专家规则模型知识图谱进行整合，得到目标知识图谱，包括：
[0015]在所述人物画像知识图谱的基础上，构建历史操作风险事件知识图谱的实体，并插入实体对应的属性值，得到第一中间知识图谱，其中，历史操作风险事件知识图谱的实体
包括：风险事件实体和业务操作步骤实体；
[0016]在所述第一中间知识图谱的基础上，构建专家规则模型知识图谱的实体，并插入实体对应属性值，得到第二中间知识图谱；
[0017]在第二中间知识图谱的基础上，插入实体与实体之间的关系，以将实体之间进行关联得到目标知识图谱；
[0018]其中，实体与实体之间的关系包括以下至少之一：操作步骤与风险事件的关系、操作步骤与操作步骤的关系、操作步骤与模型的关系、第二类人群与模型的关系、第二类人群与操作步骤的关系、第二类人群与风险事件的关系、第二类人群与第一类人群的关系、第一类人群与操作步骤的关系、第一类人群与风险事件的关系、第一类人群与模型的关系、风险事件与模型的关系。
[0019]在一个实施方式中，通过所述目标知识图谱对目标操作进行风险识别，以确定所述目标操作是否为风险操作，包括：
[0020]获取目标操作；
[0021]确定所述目标操作是否命中专家规则模型中的至少一个模型；
[0022]在所述目标操作命中专家规则模型中的至少一个模型的情况下，确定所述目标操作是否为风险操作；
[0023]在确定为风险操作的情况下，将所命中的模型所关联的风险事件作为目标操作所会导致的风险事件。
[0024]在一个实施方式中，在所述目标操作命中专家规则模型中的至少一个模型的情况下，确定所述目标操作是否为风险操作，包括：
[0025]确定所命中的每个模型的得分，以及命中的每个模型的权重值；
[0026]对所命中的每个模型的得分按照对应的权重值进行累加运算，得到累加值作为风险得分；
[0027]确定所述风险得分是否超出预设阈值；
[0028]在超出所述预设阈值的情况下，确定所述目标操作为风险操作。
[0029]在一个实施方式中，按照如下方式确定所述专家规则模型中每个模型的权重值：
[0030]构建线性回归模型；
[0031]基于所述线性回归模型构造监督学习模型；
[0032]获取在历史过程中不同模型同时认定同一操作为风险操作的数据作为训练数据；
[0033]将所述训练数据作为输入向量，将风险操作的类型作为标签；
[0034]对所述输入向量进行归一化处理，对所述标签进行数字编码；
[0035]将归一化处理后的输入向量和数字编码后的标签，输入所述监督学习模型，以训练得到所述专家规则模型中每个模型的权重值。
[0036]在一个实施方式中，获取多个网点的历史风险操作流程数据，根据所述历史风险操作流程数据构建历史操作风险事件知识图谱，包括：
[0037]抽取历史风险操作流程数据中的流程事件名称和操作步骤名称；
[0038]抽取历史风险操作流程数据中的第一类人群信息、交易内容、第二类人群信息和操作耗时；
[0039]抽取操作步骤与风险事件之间的关系、操作步骤与操作步骤之间的关系；
[0040]作为标识实体之间的关系；
[0041]将所述流程事件名称和操作步骤名称作为图谱的标识实体，将所述第一类人群信息、所述交易内容和所述第二类人群信息作为流程事件名称的属性，将所述操作耗时作为所述操作步骤名称的属性，将操作步骤与风险事件之间的关系、操作步骤与操作步骤之间的关系作为标识实体之间的关系，采取从第一方向到第二方向的图谱构造法，构建历史操作风险事件图谱。
[0042]一种操作风险确定装置，包括：
[0043]第一构建模块，用于获取多个网点的历史风险操作流程数据，根据所述历史风险操作流程数据构建历史操作风险事件知识图谱；
[0044]获取模块，用于获取第一类人群的操作信息数据和第二类人群的操作信息数据；
[0045]第二构建模块，用于根据所述第一类人群的操作信息数据和所述第二类人群的操作信息数据，构建存在第一类人群与第二类人群之间关联关系的人物画像知识图谱，其中，第一类人群与第二类人群之间的关联关系通过知识图谱的三元组表示为第一类人群为第二类人群提供服务，第二类人群从第一类人群获取服务；
[0046]第三构建模块，用于获取行专家规则模型信息数据，根据所述专家规则模型信息数据构建专家规则模型知识图谱；
[0047]整合模块，用于对所述历史操作风险事件知识图谱、所述人物画像知识图谱和所述专家规则模型知识图谱进行整合，得到目标知识图谱；
[0048]确定模块，用于通过所述目标知识图谱对目标操作进行风险本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种操作风险确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个网点的历史风险操作流程数据，根据所述历史风险操作流程数据构建历史操作风险事件知识图谱；获取第一类人群的操作信息数据和第二类人群的操作信息数据；根据所述第一类人群的操作信息数据和所述第二类人群的操作信息数据，构建存在第一类人群与第二类人群之间关联关系的人物画像知识图谱，其中，第一类人群与第二类人群之间的关联关系通过知识图谱的三元组表示为第一类人群为第二类人群提供服务，第二类人群从第一类人群获取服务；获取行专家规则模型信息数据，根据所述专家规则模型信息数据构建专家规则模型知识图谱；对所述历史操作风险事件知识图谱、所述人物画像知识图谱和所述专家规则模型知识图谱进行整合，得到目标知识图谱；通过所述目标知识图谱对目标操作进行风险识别，以确定所述目标操作是否为风险操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述历史操作风险事件知识图谱、所述人物画像知识图谱和所述专家规则模型知识图谱进行整合，得到目标知识图谱，包括：在所述人物画像知识图谱的基础上，构建历史操作风险事件知识图谱的实体，并插入实体对应的属性值，得到第一中间知识图谱，其中，历史操作风险事件知识图谱的实体包括：风险事件实体和业务操作步骤实体；在所述第一中间知识图谱的基础上，构建专家规则模型知识图谱的实体，并插入实体对应属性值，得到第二中间知识图谱；在第二中间知识图谱的基础上，插入实体与实体之间的关系，以将实体之间进行关联得到目标知识图谱；其中，实体与实体之间的关系包括以下至少之一：操作步骤与风险事件的关系、操作步骤与操作步骤的关系、操作步骤与模型的关系、第二类人群与模型的关系、第二类人群与操作步骤的关系、第二类人群与风险事件的关系、第二类人群与第一类人群的关系、第一类人群与操作步骤的关系、第一类人群与风险事件的关系、第一类人群与模型的关系、风险事件与模型的关系。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述目标知识图谱对目标操作进行风险识别，以确定所述目标操作是否为风险操作，包括：获取目标操作；确定所述目标操作是否命中专家规则模型中的至少一个模型；在所述目标操作命中专家规则模型中的至少一个模型的情况下，确定所述目标操作是否为风险操作；在确定为风险操作的情况下，将所命中的模型所关联的风险事件作为目标操作所会导致的风险事件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述目标操作命中专家规则模型中的至少一个模型的情况下，确定所述目标操作是否为风险操作，包括：确定所命中的每个模型的得分，以及命中的每个模型的权重值；
对所命中的每个模型的得分按照对应的权重值进行累加运算，得到累加值作为风险得分；确定所述风险得分是否超出预设阈值；在超出所述预设阈值的情况下，确定所述目标操作为风险操作。5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴鹏清，
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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