(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210955529.3 (22)申请日 2022.08.10 (71)申请人 国网汇通金财 （北京） 信息科技有限 公司 地址 100053 北京市西城区广安门内大街 311号祥龙商务大厦 (72)发明人 朱辉　高志超　张晓军　齐琳　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张影 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 40/00(2012.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的财务数据风险识别方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度学习的财务数 据风险识别方法及系统， 包括： 基于风险识别模 型对当前针对 财务数据的操作流程进行识别， 得 到风险识别结果； 对针对 财务数据的操作流程中 的目标对象进行多维画像构建， 得到与目标对象 的用户画 像； 基于用户画像和操作流程数据构建 风险防控事件图谱， 并基于风险防控事件图谱建 立基于事件传导链条分析的风险防控模型； 基于 风险防控模型对风险识别结果对应的风险事件 传导链条进行分析， 得到风险防控信息。 本发明 通过风险识别模 型、 用户画 像和风险防控模型能 够对财务数据处理的各个操作流程， 进行自动风 险识别和监控， 并能够及时产生风险预警信息， 提升了风险识别的准确性。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115309913 A 2022.11.08 CN 115309913 A 1.一种基于深度学习的财务数据风险识别方法， 其特 征在于， 包括： 基于风险识别模型对当前针对财务数据的操作流程进行识别， 得到风险识别结果， 所 述风险识别模型为基于财务系统操作风险损失事件和操作流程监控日志生成的深度学习 模型； 对针对财务数据的操作流程中的目标对象进行多维画像构建， 得到所述目标对象的用 户画像； 基于用户画像和操作流程数据构建风险防控事件图谱， 并基于所述风险防控事件图谱 建立基于事 件传导链条分析的风险防控 模型； 基于所述风险防控模型对风险识别结果对应的风险事件传导链条进行分析， 得到风险 防控信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括 对财务系统操作风险损失事件和操作流程监控日志进行数据处理， 得到关键风险指 标； 对所述关键风险指标进行分析， 得到风险要素 数学特征； 基于所述风险要素数学特征对初始风险识别模型进行模型参数的调 整， 得到风险识别 模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于风险防控 事件图谱构建得到初始风险识别模型， 包括： 分别获取财务系统操作风险损失事件库对应的第 一数据集合， 以及操作流程监控日志 对应的第二数据集 合； 对所述第一数据集 合和所述第二数据集 合进行处 理， 得到目标 数据特征关系； 基于所述目标 数据特征关系， 确定训练样本的关键风险指标； 将所述关键风险指标确定为标签， 并基于所述标签以及所述训练样本， 生成风险防控 事件图谱； 基于风险防控 事件图谱构建得到初始风险识别模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第 一数据集合和所述第 二数据 集合进行处 理， 得到目标 数据特征关系， 包括： 将所述第一数据集 合与所述第二数据集 合进行关联处 理， 得到关联信息； 将所述第一数据集 合进行分类统计， 得到 至少一个损失事 件类型； 基于所述关联信 息， 提取与每一损失事件类型对应的第 二数据集合中的目标数据 特征 关系。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对针对财务数据的操作流程中的目标 对象进行多维画像构建， 得到所述目标对象的用户画像， 包括： 获取针对财务数据的操作流 程中的目标对象的多维度属性特 征； 对所述多维度属性特 征进行关联分析， 得到所述目标对象的用户画像。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于用户画像和操作流程数据构建风 险防控事件图谱， 并基于所述风险防控事件图谱建立基于事件传导链条分析的风险防控模 型， 包括： 获取历史风险事件数据， 并对所述历史风险事件数据进行数据提取， 得到风险事件关权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115309913 A 2联数据； 对所述风险事件关联数据进行数据关系分析， 并基于分析结果构建风险防控事件图 谱； 基于所述 风险防控 事件图谱和事 件传导链条分析 结果， 构建风险防控 模型。 7.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定与所述 风险识别结果对应的风险等级； 若所述风险等级高于风险阈值， 确定是否对所述当前针对财务数据的操作流程进行执 行； 若执行， 获得执行结果； 若所述执行结果具有财务风险， 将与所述当前针对财务数据的操作流程对应的监控日 志添加至所述操作流 程监控日志， 得到更新后的操作流 程监控日志。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于所述更新后的操作流程监控日志， 对所述风险识别模型进行更新， 得到更新后的 风险识别模型。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于所述 风险防控信息， 确定与所述 风险防控信息对应的目标对象； 生成与所述目标对象对应的预警标识信 息， 并将所述预警标识信 息添加至与 所述目标 对象对应的用户画像， 以使得基于所述预警标识信息对所述用户画像进行 预警。 10.一种基于深度学习的财务数据风险识别系统， 其特 征在于， 包括： 风险识别单元， 用于基于风险识别模型对当前针对财务数据的操作流程进行识别， 得 到风险识别结果， 所述风险识别模型为基于财务系统操作风险损失事件和操作流程监控日 志生成的深度学习模型； 画像生成单元， 用于对针对财务数据的操作流程中的目标对象进行多维画像构建， 得 到所述目标对象的用户画像； 风险防控模型构建单元， 用于基于用户画像和操作流程数据构建风险防控事件图谱， 并基于所述 风险防控 事件图谱建立基于事 件传导链条分析的风险防控 模型； 分析单元， 用于基于所述风险防控模型对风险识别结果对应的风险事件传导链条进行 分析， 得到风险防控信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115309913 A 3