[发明专利]基于人工智能获取客户信用风险评估信息的方法及设备

权利要求书

1.一种基于人工智能获取用于客户信用风险评估的信息的方法，所述方法包括：

A.获取客户的文本痕迹；

B.基于客户信息，采用命名实体识别技术从所述文本痕迹中得到与所述客户信息相关的所有条目；

C.对每个条目进行语句处理来确定所述条目的句子组成成分；

D.基于每个条目的句子组成成分对所述条目进行反欺诈过滤，确定所述客户是否命中与欺诈相关联的风险控制规则；

E.基于关注词词库、风险词库以及每个过滤后的条目的句子组成成分对所述条目进行信息抽取处理，确定所述条目是否命中任一风险控制规则；以及

F.对每个过滤后的条目进行情感分析处理以得到与所述客户有关的经营分析评价。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤A进一步包括：

基于与存储所述客户的文本痕迹的第三方之间的通信关系，从所述第三方中获取所述客户的文本痕迹，其中，所述第三方包括所述客户在其上发布信息的社交网络平台、所述客户所属领域的网络平台；

基于所述客户授权，从所述客户的产品和服务所依托的网络平台中抓取所述客户的文本痕迹。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤B进一步包括：

采用正则表达式从所述文本痕迹中获得与所述客户信息相匹配的句子作为与所述客户相关的条目，其中，所述客户信息是客户名称、联系方式、客户身份信息、统一社会信用代码、与所述客户相关联的店铺名称中的一项或多项。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤C进一步包括：

对所述条目进行分词处理；

基于词性字典对分词处理得到的词语进行词性标注；

采用依存句法分析技术确定被词性标注的词语所属的句子组成成分。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤D进一步包括：

将所述条目的句子组成成分与所述客户有关的其他条目的句子组成成分进行一一对比；

确定所述条目与所述客户有关的任一其他条目之间的相似度是否超过所设定可接受的文本相似度阈值；

在确定所述相似度未超过所设定可接受的文本相似度阈值的情况下，将所述条目保留；或者

在确定所述相似度超过所设定可接受的文本相似度阈值的情况下，将所述条目作为欺诈行为删除并记录欺诈行为的数量；

在所述欺诈行为的数量超过了所设定可接受的欺诈行为许可阈值的情况下，确定所述客户命中与欺诈相关联的风险控制规则。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤E进一步包括：

确定所述过滤后的条目中的任一句子组成成分是否与所述关注词词库中的任一关注词相互匹配，其中，所述关注词词库中所包括的关注词是风险控制规则中的关键词以及所述风险控制规则衍生出的关键词；

确定所述过滤后的条目中的任一句子组成成分是否与所述风险词库中的任一风险词相互匹配，其中，所述风险词库中所包括的风险词是命中风险控制规则的词语以及命中词语的衍生词语；

在既存在与所述关注词词库中的关注词相互匹配的句子组成成分又存在与所述风险词库中的风险词相互匹配的句子组成成分的情况下，采用依存句法分析技术确定所述条目中存在的关注词与风险词之间的句子成分关系；

基于所述关注词与所述风险词之间的句子成分关系确定是否命中与所述关注词和所述风险词相关联的风险控制规则。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述步骤F进一步包括：

F1.基于情感语义词库，采用双向长短期记忆技术确定所述条目是否是对所述客户的正面评价；

F2.基于所述客户所属领域的语料库抽取所述条目中的一个或多个标签，采用所述双向长短期记忆技术确定所述条目是否是对其包括的标签的正面评价。