[发明专利]一种风险预警提示方法、装置、介质及设备

权利要求书

1.一种风险预警提示方法，其特征在于，包括：

获取在预设时间段内产生的针对用户的风险事件数据以及所述用户的属性信息，其中，所述风险事件数据包括各个风险事件在所述预设时间段内发生的次数和/或指定风险事件在预设时间段内发生的时长；

根据所述风险事件数据以及用户的属性信息，生成所述用户的特征向量；

将所述用户的特征向量输入预先训练得到的至少一个受损预测模型，得到所述用户在相应受损预测模型下的受损概率；

根据第一概率阈值以及所述用户在各个受损预测模型下的受损概率，向所述用户对应的用户终端发送风险预警提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第一概率阈值以及所述用户在各个受损预测模型下的受损概率，向所述用户对应的用户终端发送风险预警提示信息，包括：

根据所述用户在各个受损预测模型下的受损概率，确定所述用户的最终受损概率；

若所述用户的最终受损概率超过所述第一概率阈值，则向所述用户对应的用户终端发送风险预警提示信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述用户的最终受损概率，包括：

在仅包括一个受损预测模型的情况下，将所述用户在该受损预测模型下的受损概率作为所述用户的最终受损概率；

在包括多个受损预测模型的情况下，计算所述用户在各个受损预测模型下的受损概率的加权求和结果；

将所述加权求和结果作为所述用户的最终受损概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在包括多个受损预测模型的情况下，根据第一概率阈值以及所述用户在各个受损预测模型下的受损概率，向所述用户对应的用户终端发送风险预警提示信息，包括：

统计所述用户在各个受损预测模型下的受损概率中，超过所述第一概率阈值的受损概率的个数以及未超过所述第一概率阈值的受损概率的个数；

若超过所述第一概率阈值的受损概率的个数大于或等于未超过所述第一概率阈值的受损概率的个数，则向所述用户对应的用户终端发送风险预警提示信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先按照以下方式训练得到任一受损预测模型：

基于确定的训练样本集中各个样本用户的特征向量以及相应样本用户所属的类别，利用预设二分类算法训练得到所述任一受损预测模型，其中，所述样本用户的特征向量预先根据针对样本用户的风险事件数据以及样本用户的属性信息确定，样本用户所属的类别为受损类别或未受损类别。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用以下方式确定所述训练样本集：

将所属的类别为受损类别的各个样本用户的特征向量以及受损类别对应存入黑样本集；

将所属的类别为未受损类别的各个样本用户的特征向量以及未受损类别对应存入白样本集；其中，一个样本包括特征向量以及该特征向量对应的样本用户所属的类别；

利用所述黑样本集，从所述白样本集中筛选出可靠白样本集；

根据所述黑样本集以及筛选出的可靠白样本集，确定所述训练样本集。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，采用如下方式确定样本用户的特征向量：

针对保存的所属的类别为受损类别的每个样本用户，根据该样本用户在受损时间点的属性信息以及在受损时间点之前的预设时长内产生的针对该样本用户风险事件数据，生成该样本用户的特征向量；

针对保存的所属的类别为未受损类别的每个样本用户，根据该样本用户在所述受损时间点的属性信息以及在所述受损时间点之前的预设时长内产生的针对该样本用户的风险事件数据，生成该样本用户的特征向量，其中，所述预设时间段的开始时间点晚于所述受损时间点。