[发明专利]一种风险评估方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户相关的至少一个结构化风险事件和至少一个非结构化风险事件；

针对每个所述非结构化风险事件，将所述非结构化风险事件输入结构化事件抽取模型，通过所述结构化事件抽取模型从所述非结构化风险事件中，抽取出目标结构化事件；其中，所述结构化事件抽取模型是利用历史非结构化风险事件及其对应的目标历史结构化风险事件对待训练的事件抽取模型进行训练得到；

根据预先设置的事件属性和风险等级的对应关系，确定每个所述结构化事件的事件属性对应的风险等级和每个所述目标结构化事件的事件属性对应的风险等级；

根据每个所述结构化事件对应的事件类型、事件属性及其对应的风险等级，生成每个所述结构化事件对应的事件信息；

根据每个所述目标结构化事件对应的事件类型、事件属性及其对应的风险等级，生成每个所述目标结构化事件对应的事件信息；

利用所述目标用户的用户基本信息、各个所述结构化事件的事件信息和各个所述目标结构化事件的事件信息对所述目标用户进行风险评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用历史非结构化事件及其对应的目标历史结构化事件对待训练的事件抽取模型进行训练，得到结构化事件抽取模型，包括：

获取多个历史结构化风险事件；

针对每个历史结构化风险事件，从所述历史结构化风险事件中抽取出相应的事件类型和事件属性；

利用各个历史结构化风险事件的事件类型和事件属性，配置待训练的事件抽取模型的参数，得到初始结构化事件抽取模型；

获取历史非结构化风险事件及其对应的目标历史结构化风险事件；

将所述历史非结构化风险事件及其对应的目标历史结构化风险事件，输入所述初始结构化事件抽取模型，以使所述初始结构化事件抽取模型根据所配置的事件类型和事件属性对所述历史结构化风险事件进行结构化事件抽取，利用得到的抽取结果与对应的目标历史结构化风险事件构建损失函数，并利用所述损失函数对所述初始结构化事件抽取模型的参数进行调整，直至所述初始结构化事件抽取模型达到收敛，得到结构化事件抽取模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述非结构化风险事件，将所述非结构化风险事件输入结构化事件抽取模型，通过所述结构化事件抽取模型从所述非结构化风险事件中，抽取出目标结构化事件，包括：

所述针对每个所述非结构化风险事件，将所述非结构化风险事件输入结构化事件抽取模型；

通过所述结构化事件抽取模型根据自身配置的事件类型和事件属性从所述非结构化风险事件中，抽取出对应的目标结构化事件。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标用户的用户基本信息、各个所述结构化事件的事件信息和各个所述目标结构化事件的事件信息对所述目标用户进行风险评估，包括：

根据风险等级，从高到底对各个所述事件信息进行排序，得到事件信息序列；其中，各个所述事件信息包括各个所述结构化事件的事件信息和各个所述目标结构化事件的事件信息；

通过邮件的方式，将所述目标用户的用户基本信息、所述事件信息序列发送给管理员，以使所述管理员根据所述事件信息序列对所述目标用户进行风险评估。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标用户的用户基本信息和所述事件信息序列中的各个所述事件信息生成，风险评估报告；

通过邮件的方式，将所述风险评估报告发送给管理员，以使所述管理员根据所述事件信息序列对所述目标用户进行风险评估。