[发明专利]一种AI风险识别系统

说明书

本发明属于人工智能大数据分析技术领域，尤其涉及一种AI风险识别系统，包括规则修改完善模块、特征识别录入存储模块和结果分析匹配模块，规则修改完善模块用于根据计算分析完善机器学习训练规则和提高分析计算能力，特征识别录入存储模块用于识别目标的行为特征以及将目标行为特征录入存储到学习经验数据库中，结果分析匹配模块用于对识别的目标行为特征数据进行分析后为目标匹配对应的风险程度。通过提高机器学习能力、完善机器学习训练规则来完善人工智能风险评估系统，使得人工智能通过大数据分析统计的方式来实现准确的风险评估。

技术领域

本发明属于人工智能大数据分析技术领域，具体为一种AI风险识别系统。

背景技术

互联网时代的来临，人们生活方式的变化、社会经济方式的变化，都积累了数据庞大的数据，大数据被提出，大数据即海量的数据集合，这些数据也无法在一定的时间范围内用常用工具存储和分析，大数据具有数据量庞大、数据种类多、数据价值高的特点。大数据技术可以说是数据分析技术的改良、进步。网络技术的发展，网络的信息逐渐积累，传统的数据处理方式已经不能满足数据分析的需求，从而需求有新的处理方式来对大量数据进行分析，大数据技术由此而来。

人工智能是信息技术快速发展的产物，是通过技术手段替代一些传统劳动力方面的操作，从而使得劳动力得以释放，使人们的生活更加便捷。人工智能是依托大数据、传感器等高端技术，对人类行为进行模仿、学习，进而解决一些人力做不到的事情。人工智能依托大数据对海量数据的分析结果，从而通过处理中心在进行传导到个部位的传感器之中，从而进行拟人化、类人化的操作。

传统的以人工的方式实现的保险风险评估手段，因效率低且需要投入大量人力而不适用于目前大数据环境下的风险评估。因此，通过采集大量保险风险相关数据用于人工智能数据分析，通过大数据构建的数据模型进行风险控制和风险提示，相比传统的人工经验风险控制方式更科学，效率更高，鉴于此，我们提出一种AI风险识别系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种AI风险识别系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种AI风险识别系统，包括规则修改完善模块、特征识别录入存储模块和结果分析匹配模块，所述规则修改完善模块用于根据计算分析完善机器学习训练规则和提高分析计算能力，所述特征识别录入存储模块用于识别目标的行为特征以及将目标行为特征录入存储到学习经验数据库中，所述结果分析匹配模块用于对识别的目标行为特征数据进行分析后为目标匹配对应的风险程度。

优选的，所述规则修改完善模块包括完整度评估单元和修改完善单元，所述完整度评估单元用于评估计算机器学习能力的完善性，所述修改完善单元用于完善机器学习训练规则。

优选的，所述完整度评估单元用于评估计算机器学习能力的计算公式为：

其中，ρ为完整度评估参数，y_i为第i项评估单元的标准评估值，y_i′为第i项评估单元的实际评估值。

优选的，所述修改完善单元的工作流程为：

步骤S1：设定完整度评估参数ρ的阈值，当完整度评估参数ρ低于阈值时，修改完善单元根据评估计算机器学习能力的计算公式查找影响因素；

步骤S2：比较公式中(y_i′-y_i)的大小，取出公式(y_i′-y_i)计算结果最大的三个影响因素；

步骤S3：对选择出来的三个影响因素进行调整，调整后再次通过计算修改完成后的完整度评估参数ρ的数值，当完整度评估参数ρ的数值高于阈值，为有效修改，保留修改，当完整度评估参数ρ仍然低于阈值时，继续选取三个影响因素进行修改，直到完整度评估参数ρ高于阈值。