(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210846536.X (22)申请日 2022.07.19 (71)申请人 中国工商银行股份有限公司 地址 100140 北京市西城区复兴门内大街 55号 (72)发明人 王贺　颜世杰　夏冬　窦琴立　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 伍健聪 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06F 16/36(2019.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 贷款行为识别方法、 装置、 计算机设备和存 储介质 (57)摘要 本申请涉及一种贷款行为识别方法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计算机程序产品， 涉及 人工智能技术领域。 该方法包括： 获取目标账户 对应的目标知识图谱； 其中， 目标知识图谱中的 根节点为目标账户标识， 目标知识图谱中还包括 除根节点之外的其他节点对应的关联账户标识 以及节点间的关联关系； 将目标知识图谱输入至 预先训练好的贷款行为识别模型中， 得到目标账 户对应的贷款行为识别结果； 其中， 贷款行为识 别模型为图神经网络模型， 贷款行为识别结果用 于表征贷款行为是否异常。 采用本方法实现了对 贷款行为是否异常的自动识别。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 114971892 A 2022.08.30 CN 114971892 A 1.一种贷款行为识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标账户对应的目标知识图谱； 其中， 所述目标知识图谱中的根节点为目标账户 标识， 所述目标知识图谱中还包括除所述根节点之外的其他节点对应的关联账户标识以及 节点间的关联关系； 将所述目标知识图谱输入至预先训练好的贷款行为识别模型中， 得到所述目标账户对 应的贷款行为识别结果； 其中， 所述贷款行为识别模型为图神经网络模型， 所述贷款行为识 别结果用于表征贷款行为是否异常。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述贷款行为识别模型包括输入层、 前馈 神经网络模型和池化网络； 所述将所述目标知识图谱输入至预先训练好的贷款行为识别模型中， 得到所述目标账 户对应的贷款行为识别结果， 包括： 将所述目标知识图谱输入至预 先训练好的贷款行为识别模型中； 通过所述输入层， 将所述目标知识图谱进行向量 化表示， 得到向量 化的知识图谱； 将所述向量化的知识图谱输入至所述前馈神经网络模型进行向量更新， 得到更新的知 识图谱； 在所述更新的知识图谱中， 提取 所述目标 账户标识对应的更新的目标 标识向量； 将所述更新的目标标识向量输入至所述池化网络， 得到所述目标账户对应的贷款行为 识别结果。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述目标知识图谱输入至预先训练 好的贷款行为识别模型中， 包括： 在所述目标知识图谱中， 添加虚拟节点， 将所述虚拟节点与所述目标知识图谱中的所 有节点进行连接， 以及将所述虚拟节点与所述 目标知识图谱中的所有边进行连接， 得到包 含虚拟节点的知识图谱； 其中， 所述虚拟节点关联有全局信息， 所述边与所述关联关系相对 应； 将所述包 含虚拟节点的知识图谱输入至预 先训练好的贷款行为识别模型中。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取目标账户对应的目标知识图谱， 包括： 响应于针对目标账户发起的贷款行为识别请求， 获取贷款知识图谱； 其中， 所述贷款行 为识别请求中携带有目标账户标识， 所述贷款知识图谱中包含与贷款行为相关的贷款知识 信息； 在所述贷款知识图谱中， 将所述目标 账户标识对应的节点作为 根节点； 在所述贷款知识图谱中， 遍历所述根节点关联的子节点， 直到遍历到 叶子节点时遍历 结束， 得到目标 账户对应的目标知识图谱。 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： 获取账户集合中每个账户对应的与贷款行为相关的原始数据； 其中， 所述原始数据中 包括贷款办理员工信息和贷款人信息； 针对每个账户， 对所述原 始数据进行知识抽取， 得到每 个账户对应的贷款知识信息； 对所述账户集 合中所有账户对应的贷款知识信息进行融合， 构建所述贷款知识图谱。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114971892 A 2将所述贷款知识图谱中的节点属性和边属性以向量形式进行存 储； 将所述贷款知识图谱中的连接性以邻接表形式进行存 储。 7.一种贷款行为识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 图谱获取模块， 用于获取目标账户对应的目标知识图谱； 其中， 所述目标知识图谱中的 根节点为目标账户标识， 所述目标知识图谱中还包括除所述根节点之外的其他节点对应的 关联账户标识以及节点间的关联关系； 模型识别模块， 用于将所述目标知识图谱输入至预先训练好的贷款行为识别模型中， 得到所述 目标账户对应的贷款行为识别结果； 其中， 所述贷款行为识别模型为图神经网络 模型， 所述贷款行为识别结果用于表征贷款行为是否异常。 8.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114971892 A 3