[发明专利]生成风险评估模型的方法和装置以及风险评估方法和装置

说明书

本公开的实施例公开了一种用于生成风险评估模型的方法，包括：对多个申报信息进行预处理以获得所述多个申报信息中包括的多个第一条目；对与所述多个第一条目相关的信息执行图网络分析以生成第一结果；对所述多个第一条目执行特征工程处理以生成第二结果；以及利用所述第一结果和所述第二结果对神经网络进行训练以得到风险评估模型。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，具体地，涉及一种用于生成风险评估模型的方法和装置和一种风险评估方法和装置。

背景技术

在国际贸易日趋增长的大背景下，通关数据逐渐庞大，如何通过对申报信息进行分析、预估风险值从而筛选出高风险的申报信息，是目前智能查验的一个重要方向。随着计算机技术的深入发展，基于大数据来挖掘高风险申报信息有了“软件”和“硬件”两方面的支撑。

目前对申报信息的风险预测的研究并不多，而且在现有的分析手段中，主要是通过构建风险规则模型，即基于历史数据，经过专家和人工经验筛选出对风险值敏感的特征组合，然后经过机器学习的模型来得出风险值。现有的风险规则模型存在着以下弊端：第一，依赖专家和人工的经验，但是高风险的申报信息并非一成不变，而是实时演化的，一旦规则模型确定，该模型就很难适应演变出来的新的高风险模式；第二，很难挖掘到深层次关联信息，因此也不易捕捉到团伙作案和群体性风险。

公开内容

根据本公开的实施例的一个方面，提供了一种用于生成风险评估模型的方法，包括：

对多个申报信息进行预处理以获得所述多个申报信息中包括的多个第一条目；

对与所述多个第一条目相关的信息执行图网络分析以生成第一结果；

对所述多个第一条目执行特征工程处理以生成第二结果；以及

利用所述第一结果和所述第二结果对神经网络进行训练以得到风险评估模型。

在实施例中，对与所述多个第一条目相关的信息执行图网络分析以生成第一结果包括：

从所述多个申报信息中包括的所有第一条目中选择符合预定义的关联类别的第一条目作为第二条目；

将所述第二条目作为节点信息并且将所述第二条目之间的关联关系作为边信息输入图网络以生成分别与所述第二条目相对应的多个第一向量作为所述第一结果。

在实施例中，对所述多个第一条目执行特征工程处理以生成第二结果包括：

对所述多个第一条目执行特征工程处理以得到与所述多个第一条目相对应的多个第二向量作为所述第二结果。

在实施例中，利用所述第一结果和所述第二结果对神经网络进行训练以得到风险评估模型包括：

根据所述多个第一向量和所述多个第二向量生成分别与所述多个申报信息相对应的多个第三向量；以及

利用所述多个第三向量对所述神经网络进行训练以得到风险评估模型。

在实施例中，从所述多个申报信息中包括的所有第一条目中选择符合预定义的关联类别的第一条目作为第二条目包括：

从所述多个申报信息中的多个第一条目所属的多个类别中选择能够使所述申报信息产生关联并相互影响风险预测概率的类别作为所述预定义的关联类别。

根据本公开的实施例的另一个方面，提供了一种风险评估方法，包括：

对待评估的申报信息进行预处理以获得所述待评估的申报信息中包括的多个第一条目；

对与所述多个第一条目相关的信息执行图网络分析以生成第一结果；

对所述多个第一条目执行特征工程处理以生成第二结果；以及