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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115034520A(43)申请公布日2022.09.09(21)申请号202210947365.XG06F16/215(2019.01)(22)申请日2022.08.09G06F16/28(2019.01)G06F16/36(2019.01)(71)申请人太平金融科技服务(上海)有限公司深圳分公司地址518048广东省深圳市福田区新洲路立交桥西北侧新洲广场华丰大厦第3层B1-A(72)发明人武湖吴志平万仁俊(74)专利代理机构华进联合专利商标代理有限公司44224专利代理师胡雪(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q40/08(2012.01)权利要求书3页说明书14页附图6页(54)发明名称风险预测方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请涉及一种风险预测方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:从业务数据中获取多个实体及多个实体之间的关联关系;业务数据用于表征在不同业务类型下所产生的数据;根据多个实体及多个实体之间的关联关系,构建实体关系图谱;根据实体关系图谱计算实体的目标风险量化值,基于实体的目标风险量化值对实体进行风险预测,生成风险预测结果。本申请提供的技术方案可以提高风险识别的准确度。CN115034520ACN115034520A权利要求书1/3页1.一种风险预测方法,其特征在于,所述方法包括:从业务数据中获取多个实体及所述多个实体之间的关联关系;所述业务数据用于表征在不同业务类型下所产生的数据;根据所述多个实体及所述多个实体之间的关联关系,构建实体关系图谱;根据所述实体关系图谱计算所述实体的目标风险量化值,基于所述实体的目标风险量化值对所述实体进行风险预测,生成风险预测结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述实体关系图谱计算所述实体的目标风险量化值,包括:基于所述业务数据获取各所述实体的风险标签;其中,所述风险标签用于表征所述实体的风险类型;根据各所述实体的风险标签以及所述实体关系图谱计算各所述实体的目标风险量化值。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据各所述实体的风险标签以及所述实体关系图谱计算各所述实体的目标风险量化值,包括:根据各所述实体的风险标签,获取各所述实体的初始风险量化值;根据各所述实体的初始风险量化值、所述风险标签以及所述实体关系图谱,对各所述实体的风险量化值进行更新,直至达到预设的迭代更新条件为止,得到各所述实体的目标风险量化值。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据各所述实体的初始风险量化值、所述风险标签以及所述实体关系图谱,对各所述实体的风险量化值进行更新,直至达到预设的迭代更新条件为止,得到各所述实体的目标风险量化值,包括:若所述实体的风险标签为欺诈类标签,则将所述实体的初始风险量化值作为所述实体的目标风险量化值。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述实体关系图谱包括各所述实体及各所述实体之间的连接边,所述连接边用于表征各所述实体之间的关联关系;所述根据各所述实体的初始风险量化值、所述风险标签以及所述实体关系图谱,对各所述实体的风险量化值进行更新,直至达到预设的迭代更新条件为止,得到各所述实体的目标风险量化值,还包括:若所述实体的风险标签为非欺诈类标签,则获取在所述实体关系图谱中与所述实体存在关联关系的目标实体,及所述目标实体在所述实体关系图谱中的连接边的数量;根据所述目标实体的初始风险量化值及目标实体在所述实体关系图谱中的边数量,对各所述实体的风险量化值进行更新,直至达到预设的迭代更新条件为止,得到各所述实体的目标风险量化值。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述实体关系图谱计算所述实体的目标风险量化值,包括:基于所述业务数据获取各所述实体的风险属性特征;从所述实体关系图谱中获取各所述实体的关联风险特征;所述关联风险特征用于表征所述实体与其他实体之间的风险相关性;根据各所述实体的风险属性特征、各所述实体的关联风险特征,计算各所述实体的目2CN115034520A权利要求书2/3页标风险量化值。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述从所述实体关系图谱中获取各所述实体的关联风险特征,包括:基于随机游走算法,从所述实体关系图谱中获取各所述实体对应的游走序列;所述游走序列用于表征各所述实体在随机游走的过程中依次经过的实体;将各所述实体对应的游走序列输入至预设的Skip‑Gram模型中,计算得到各所述实体的关联风险特征。8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据各所述实体的风险属性特征、各所述实体的关联风险特征,计算各所述实体的风险量化值,包括:针对各所述实体,将所述实体的风险属性特征和