(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 202210832997.1 (22)申请日 2022.07.14 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 卜龙　 (74)专利代理 机构 深圳市沃德知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44347 专利代理师 高杰　于志光 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01)G06F 40/216(2020.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 风险管理方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种风险 管理方法， 包括： 利用预设风险识别模型分析用 户行为数据的多维度风险等级； 根据用户基础数 据、 用户历史咨询问题及多维度风险等级， 生成 用户风险画像； 当接收到用户输入的文本信息 时， 利用预设的自然语言理解模 型提取文本信息 的实体及意图； 当文本信息不为查询风险类文本 信息， 将实体及意图映射到预构建的问答知 识图 谱， 得到文本信息对应的解决方案； 当文本信息 为查询风险类文本信息， 根据实体及意图查询用 户风险画 像， 得到用户动态风险结果图。 此外， 本 发明还涉及区块链技术， 用户风险画 像可存储于 区块链的节点。 本发明还提出一种风险管理装 置、 电子设备 以及存储介质。 本发明可 以精准主 动风险管理。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115099680 A 2022.09.23 CN 115099680 A 1.一种风险管理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取预设系统的用户行为数据， 利用预设风险识别模型分析所述用户行为数据的多维 度风险等级； 获取用户基础数据及用户历史咨询问题， 根据所述用户基础数据、 所述用户历史咨询 问题及所述多维度风险等级， 生成用户风险画像； 当接收到用户输入的文本信 息时， 利用预设的自然语言理解模型提取所述文本信 息的 实体及意图； 当所述文本信 息不为查询风险类文本信 息， 将所述实体及所述意图映射到预构建的问 答知识图谱， 得到所述文本信息对应的解决方案； 当所述文本信 息为查询风险类文本信 息， 根据所述实体及所述意图查询所述用户风险 画像， 得到用户动态风险结果图， 并返回所述将所述实体及所述意图映射到预构建的问答 知识图谱， 得到所述文本信息对应的解决方案 。 2.如权利要求1所述的风险管理方法， 其特征在于， 所述利用预设风险识别模型分析所 述用户行为数据的多维度风险等级， 包括： 根据业务维度对所述用户行为数据进行分类， 得到用户行为数据维度； 根据所述用户行为数据维度从预设规则模型库中选择对应的预设风险识别模型分析 所述用户行为数据的风险等级； 综合各个维度的风险等级， 得到所述用户行为数据的多维度风险等级。 3.如权利要求1所述的风险管理方法， 其特征在于， 所述根据所述用户基础数据、 所述 用户历史咨询问题及所述多维度风险等级， 生成用户风险画像， 包括： 对所述用户基础数据、 所述用户历史咨询问题及所述多维度风险等级进行数据归一化 处理， 得到标准数据； 对所述标准数据进行分词处理， 得到分词结果， 对所述分词结果进行词频统计， 将所述 词频作为对应词语的权重， 对根据所述词 频对所述权重进行排序， 将超于预设权重阈值的 词语作为用户关键词信息； 对所述用户关键词信息进行聚类， 得到用户的关联维度类别； 根据所述关联维度类别， 生成目标 标签， 得到多维用户画像。 4.如权利要求1所述的风险管理方法， 其特征在于， 所述利用预设的自然语言理解模型 提取所述文本信息的实体及意图， 包括： 利用预设的自然语言理解模型中的BERT模块 提取所述文本信息的文本特 征； 利用所述自然语言理解模型中的注意力机制模块抽取 所述文本特 征的上下文信息； 利用所述自然语言理解模型中的双向长短词记 忆模块获取 所述文本特 征的顺序信息； 对所述文本特征、 所述上下文信息及所述顺序信息进行全连接处理， 得到文本编码序 列； 利用所述自然语言理解模型中的条件随机模块对所述文本编码序列进行分类， 得到所 述文本信息的实体； 利用所述自然语言理解模型中的softmax模块对所述文本编码序列进行分类， 得到所 述文本信息的意图。 5.如权利要求1所述的风险管理方法， 其特征在于， 所述将所述实体及所述意图映射到权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115099680 A 2预构建的问答知识图谱， 得到所述文本信息对应的解决方案， 包括： 在所述预构建的问答知识图谱中查询所述实体的关联语料列表； 根据所述 意图匹配所述关联语料列表， 得到匹配分数集； 从所述匹配分数集中选择符合预设匹配阈值的关联语料， 作为所述文本信 息对应的解 决方案。 6.如权利要求1所述的风险管理方法， 其特征在于， 所述根据所述实体及所述意图查询 所述用户风险画像， 得到用户动态风险结果图， 包括： 根据所述实体查询所述用户风险画像， 得到所述实体对应用户的风险列表； 根据所述 意图， 从所述 风险列表中筛 选出对应的风险结果； 根据所述 风险结果从预设的风险应对方案中筛 选出所述风险结果对应的解决方案； 根据所述 风险结果对应的解决方案及所述 风险结果， 生成用户动态风险结果图。 7.如权利要求4所述的风险管理方法， 其特征在于， 所述利用预设的自然语言理解模型 提取所述文本信息的实体及意图之前， 包括： 联合所述条件随机模块的最优路径损失函数及所述softmax模块的交叉熵损失函数来 训练所述自然语言理解模型。 8.一种风险管理装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 风险等级划分模块， 用于获取预设系统的用户行为数据， 利用预设风险识别模型分析 所述用户行为数据的多维度风险等级； 用户画像生成模块， 用于获取用户基础数据及用户历史咨询问题， 根据所述用户基础 数据、 所述用户历史咨询问题及所述多维度风险等级， 生成用户风险画像； 实体及意图提取模块， 用于当接收到用户输入的文本信息时， 利用预设的自然语言理 解模型提取 所述文本信息的实体及意图； 问答模块， 用于当所述文本信息不为查询风险类文本信息， 将所述实体及所述意图映 射到预构建的问答知识图谱， 得到所述文本信息对应的解决方案； 风险识别模块， 用于当所述文本信息为查询风险类文本信息， 根据所述实体及所述意 图查询所述用户风险画像， 得到用户动态风险结果图， 并返回所述将所述实体及所述意图 映射到预构建的问答知识图谱， 得到所述文本信息对应的解决方案 。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任意一项 所 述的风险管理方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7中任意 一项所述的风险管理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115099680 A 3