[发明专利]对象的风险评估方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种对象的风险评估方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的多个维度的相关数据，所述多个维度的相关数据包括所述目标对象的第一对象数据、所述目标对象与关联对象之间的交易数据，其中，所述关联对象包括与所述目标对象存在交易的对象；

对于所述相关数据中每种维度的数据，基于所述维度的数据所对应的第一风险预测模型，确定所述目标对象对应于该维度的风险评估结果；

根据所述目标对象对应的各维度的风险评估结果，通过第二风险预测模型确定所述目标对象的综合风险评估结果，以基于各维度的风险评估结果和所述综合风险评估结果对所述目标对象进行风险管控处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联对象包括目标关联对象和非目标关联对象，其中，所述目标关联对象是指在目标业务上与所述目标对象存在交易的对象，所述交易数据包括所述目标对象与目标关联对象之间的第一交易数据、以及所述目标对象与所述非目标关联对象之间的第二交易数据；

所述根据所述目标对象对应的各维度的风险评估结果，确定所述目标对象的综合风险评估结果，包括：

根据所述目标对象对应的各维度的风险评估结果，确定所述目标对象对应于所述目标业务的综合风险评估结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关数据还包括所述关联对象的第二对象数据。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象对应的各维度的风险评估结果，确定所述目标对象的综合风险评估结果，包括：

基于第二风险预测模型对所述目标对象对应的各维度的风险评估结果进行特征提取，得到各维度对应的融合特征向量；

基于所述融合特征向量，确定所述目标对象的综合风险评估结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下至少一项：

将所述目标对象对应于各维度的风险评估结果提供给用户；

将所述综合风险评估结果提供给用户。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对于任一维度，若所述目标对象为多个，获取每个所述目标对象对应于该维度的风险评估结果；

获取属于指定风险评估结果的目标对象的交易数据并实时监控；

在所述属于指定风险评估结果的目标对象的交易数据满足优化条件时，对该维度的数据所对应的第一风险预测模型进行优化。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，各所述维度对应的第一风险预测模型是通过以下方式训练得到的：

获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个第一训练样本，每个所述第一训练样本包括一个样本对象对应于各维度的子样本，一个维度的子样本包括该维度的样本相关数据和该维度对应的风险标签；

对于每个维度，基于各所述第一训练样本中该维度的子样本对该维度的初始风险预测模型进行迭代训练，得到该维度对应的第一风险预测模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，每个所述第一训练样本还包括所述样本对象对应的综合风险标签；所述第二风险预测模型是通过以下方式训练得到的：

通过各所述维度的第一风险预测模型，获取每个所述第一训练样本对应于各所述维度的风险评估结果；

基于每个所述第一训练样本对应于各维度的风险评估结果和综合风险标签，得到各第二训练样本，其中，每个所述第二训练样本包括一个样本对象对应于每一维度的风险评估结果和综合风险标签；

基于各所述第二训练样本对初始第二风险预测模型进行迭代训练，得到所述第二风险预测模型。