[发明专利]行为风险识别方法、系统、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的行为风险识别方法，其特征在于，包括：

根据目标对象在数据库中的对象标识，从所述数据库中抽取与所述目标对象关联的目标数据集合，所述目标数据集合包括多个风险特征项对应的多个风险特征数据；

将所述多个所述风险特征项对应的多个风险特征数据输入到迭代决策树模型中；

通过所述迭代决策树模型输出对应的风险特征组合；

基于行为风险评估模型对所述风险特征组合进行评估以获取多个风险组合对应的多个风险概率；

确定风险概率最高的风险组合为目标对象的目标风险组合；

根据所述目标风险组合执行相应的风险应对策略。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的行为风险识别方法，其特征在于，所述行为风险评估模型为经过训练后的逻辑回归模型；所述方法还包括行为风险评估模型的训练步骤：

预设风险特征项集合，所述风险特征项集合中包括多个风险特征项子集合，所述风险特征项子集合包含多个样本风险特征项；

基于所述风险特征项集合，从数据库中获取多个对象的多个样本数据集，每个样本数据集中包括对应的对象及与多个样本风险特征项对应的多个样本原始特征；

将所述多个样本数据集中的多个样本原始特征输入到迭代决策树模型中，以通过所述迭代决策树模型输出对应的多个样本风险特征组合；

基于所述多个样本风险特征组合对逻辑回归模型进行训练，以得到所述行为风险评估模型。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的行为风险识别方法，其特征在于，基于所述风险特征项集合，从数据库中获取多个对象的多个样本数据集，每个样本数据集中包括对应的对象及与多个样本风险特征项对应的多个样本原始特征的步骤，还包括：

将每个样本数据集中的多个样本原始特征填充到对应的多个字段名对应的字段中，以构成多个特征列。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的行为风险识别方法，其特征在于，所述风险组合包括风险评分值及一个或多个风险特征项；根据所述目标风险组合执行相应的风险应对策略的步骤，还包括：

判断所述目标风险组合对应的风险评分值是否大于预设的风险阈值：

如果所述目标风险组合对应的风险评分值大于预设的风险阈值，则判断所述目标对象对应于高风险等级；

如果所述目标风险组合对应的风险评分值小于预设的风险阈值，则判断所述目标对象对应于低风险等级；

根据所述风险等级及目标风险组合执行相应的风险应对策略。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的行为风险识别方法，其特征在于，根据所述风险等级及目标风险组合执行相应的风险应对策略的步骤，包括：

如果判断所述目标对象对应于高风险等级，则针对所述目标对象生成审查策略表并将所述审查策略表通过通信网络推送至目标终端，接收并显示所述目标终端基于所述审查策略表返回的目标审查结论数据；

如果判断所述目标对象对应于低风险等级，则针对所述目标对象生成奖励策略表并将所述奖励策略表通过通信网络推送至目标终端，接收并显示所述目标终端基于所述奖励策略表返回的目标奖励结论数据。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的行为风险识别方法，其特征在于，如果判断所述目标对象对应于高风险等级，则针对所述目标对象生成审查策略表并将所述审查策略表通过通信网络推送至目标终端，接收并显示所述目标终端基于所述审查策略表返回的目标审查结论数据的步骤，还包括：

根据所述目标对象对应的高风险等级从预设的第一审查结论集合中获取相应的多个第一审查结论模板；

根据所述目标对象对应的目标风险组合中的一个或多个风险特征项从多个第一审查结论模板中获取对应的审查策略表。