(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 202210689661.4 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 杨翰章　吴育人　庄伯金　 (74)专利代理 机构 深圳市力道知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44507 专利代理师 吴江维 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 风险评估方法、 风险评估装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本发明实施例提供一种风险评估 方法、 风险 评估装置、 计算机设备及存储介质， 涉及人工智 能领域。 所述方法包括： 获取业务数据， 并对所述 业务数据进行信息提取， 得到所述业务数据的多 个用户节 点和异构信息节点； 根据所述异构信息 节点建立各所述用户节点之间的关联信息， 并根 据所述多个用户节点和所述关联信息生成所述 业务数据的同构图； 基于预设的图分解算法， 将 所述同构图分解为多个连通子图， 并对 各所述连 通子图进行特征提取， 得到各所述连通子图的特 征信息； 基于预设的风险预测模型， 根据各所述 连通子图的特征信息对各所述连通子图进行风 险评估， 得到各所述连通子图对应的风险预测结 果。 本申请实施例旨在快速准确地确定潜在的风 险用户群组。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114971878 A 2022.08.30 CN 114971878 A 1.一种风险评估方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取业务数据， 并对所述业务数据进行信息提取， 得到所述业务数据的多个用户节点 和异构信息节点； 根据所述异构信 息节点建立各所述用户节点之间的关联信 息， 并根据 所述多个用户节 点和所述关联信息生成所述 业务数据的同构图； 基于预设的图分解算法， 将所述同构图分解为多个连通子 图， 并对各所述连通子 图进 行特征提取， 得到各 所述连通子图的特 征信息； 基于预设的风险预测模型， 根据各所述连通子图的特征信 息对各所述连通子图进行风 险评估， 得到各 所述连通子图对应的风险预测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述业务数据包括业务信息表， 所述对所 述业务数据进行信息提取， 得到所述 业务数据的多个用户节点和异构信息节点， 包括： 遍历所述 业务信息表， 提取 得到所述 业务信息表对应的多个用户节点； 根据业务信息类别对所述 业务信息表进行拆分处 理， 得到多个业 务信息子表； 对所述多个业 务信息子表进行 预处理， 得到所述 业务信息表对应的异构信息节点。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述异构信 息节点建立各所述用户节 点之间的关联信息， 并根据所述多个用户节点和所述关联信息生成所述业务数据 的同构 图， 包括： 根据所述异构信息节点与所述多个用户节点生成所述异构信息节点对应的关联信息 表； 根据所述异构信息节点对应的关联信息表生成各 所述用户节点之间的关联边； 根据各所述用户节点之间的关联边对所述多个用户节点进行图谱构建， 得到所述业务 数据的同构图。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述关联信 息表包括倒 排索引表和笛卡尔 积表， 所述根据所述异构信息节点对应的关联信息表生成各所述用户节点之间的关联边， 包括： 根据所述倒排索引表生成各 所述用户节点之间的第一关联边； 根据所述笛卡尔积表生成各 所述用户节点之间的第二关联边； 所述根据 各所述用户节点之间的关联边对所述多个用户节点进行图谱构建， 得到所述 业务数据的同构图， 包括： 根据各所述用户节点之间的第一关联边和第二关联边对所述多个用户节点进行图谱 构建， 得到所述 业务数据的同构图。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述笛卡尔积表生成各所述用户 节点之间的第二关联边， 包括： 基于预设的距离度量算法， 根据所述笛卡尔积表计算各所述用户节点之间的物理距 离； 对于任意两个所述用户节点， 若所述两个用户节点之间的物理距离在预设距离区间 内， 则生成所述两个用户节点之间的第二关联边。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据各所述用户节点之间的第 一关联 边和第二关联边对所述多个用户节点进行图谱构建， 得到所述 业务数据的同构图， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114971878 A 2对于任意两个所述用户节点， 根据第 一预设权重比例和所述两个用户节点之间的第 一 关联边数量得到所述第一关联边的权重比例， 并根据第二预设权重比例和所述两个用户节 点之间的物理距离得到所述第二关联边的权 重比例； 根据各所述用户节点之间的第 一关联边及对应的权重比例、 各所述用户节点之间的第 二关联边及 对应的权重比例对所述多个用户节点进行图谱构建， 得到所述业务数据的同构 图。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述特征信息包括统计特征和嵌入特征， 所述基于预设的风险预测模型， 根据各所述连通子图的特征信息对各所述连通子图进 行风 险评估， 得到各 所述连通子图对应的风险预测结果， 包括： 根据所述统计特征和所述嵌入特征对各所述连通子图进行风险评估， 得到各所述连通 子图的预期风险以及对应的概 率； 根据各所述连通子图的预期风险以及对应的概率生成各所述连通子图对应的风险预 测结果。 8.一种风险评估 装置， 其特 征在于， 包括： 业务信息提取模块， 用于获取业务数据， 并对所述业务数据进行信 息提取， 得到所述业 务数据的多个用户节点和异构信息节点； 同构图构建模块， 用于根据所述异构信息节点建立各所述用户节点之间的关联信息， 并根据所述多个用户节点和所述关联信息生成所述 业务数据的同构图； 子图特征提取模块， 用于基于预设的图分解算法， 将所述同构图分解为多个连通子图， 并对各所述连通子图进行 特征提取， 得到各 所述连通子图的特 征信息； 风险评估模块， 用于基于预设的风险预测模型， 根据各所述连通子 图的特征信息对各 所述连通子图进行风险评估， 得到各 所述连通子图对应的风险预测结果。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括存 储器和处 理器； 所述存储器， 用于存 储计算机程序； 所述处理器， 用于执 行所述的计算机程序并在执 行所述的计算机程序时实现： 如权利要求1 ‑7任一项所述的风险评估方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的风 险评估方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114971878 A 3