[发明专利]一种确定风险实体的方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例提供了一种确定风险实体的方法、装置及设备，所述确定风险实体的方法、装置及设备可用于人工智能技术领域。所述方法包括获取实体信息集；其中，所述实体信息集中至少包括待排查实体对应的信息；根据蚁群算法，确定所述实体信息集中实体间的最优路径；基于所述实体间的最优路径，构建知识图谱网络；计算所述知识图谱网络中每个待排查实体的风险数据；基于每个待排查实体的风险数据，确定风险实体。利用本说明书实施例可以提高对风险客户的识别准确度。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种确定风险实体的方法、装置及设备。

背景技术

随着互联网金融场景的活跃发展，个人客户风险管控，尤其是风险客户的识别变得越来越重要。

目前在对可疑风险客户进行排查的过程中，主要是工作人员根据有关部门提供的名单逐个排查或者工作人员通过分析单个客户的资金交易情况来排查。然而，当需要排查的客户比较多时，这种方式不仅需要耗费大量的人力物力，而且容易出错，使得对风险客户的识别准确度较低。

因此，业内亟需一种可以解决上述技术问题的技术方案。

发明内容

本说明书实施例提供了一种确定风险实体的方法、装置及设备，可以提高对风险客户的识别准确度。

本说明书提供的一种确定风险实体的方法、装置及设备是包括以下方式实现的。

一种确定风险实体的方法，包括：获取实体信息集；其中，所述实体信息集中至少包括待排查实体对应的信息；根据蚁群算法，确定所述实体信息集中实体间的最优路径；基于所述实体间的最优路径，构建知识图谱网络；计算所述知识图谱网络中每个待排查实体的风险数据；基于每个待排查实体的风险数据，确定风险实体。

一种确定风险实体的装置，包括：获取模块，用于获取实体信息集；其中，所述实体信息集中至少包括待排查实体对应的信息；第一确定模块，用于根据蚁群算法，确定所述实体信息集中实体间的最优路径；构建模块，用于基于所述实体间的最优路径，构建知识图谱网络；计算模块，用于计算所述知识图谱网络中每个待排查实体的风险数据；第二确定模块，用于基于每个待排查实体的风险数据，确定风险实体。

一种确定风险实体的设备，包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现本说明书实施例中任意一个方法实施例的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现本说明书实施例中任意一个方法实施例的步骤。

本说明书提供的一种确定风险实体的方法、装置及设备。一些实施例可以获取实体信息集，其中，实体信息集中至少包括待排查实体对应的信息，根据蚁群算法，确定实体信息集中实体间的最优路径。还可以基于实体间的最优路径，构建知识图谱网络，计算知识图谱网络中每个待排查实体的风险数据，进一步可以基于每个待排查实体的风险数据，确定风险实体。由于基于蚁群算法的最优路径思想抽取实体关系，进而构建知识图谱网络，不仅可以解决目前实体抽取方式单一问题，提高风险客户探查效率，而且可以在实体关系抽取过程中进行实体筛选，提高后续对风险实体识别的准确度。由于在对已构建的知识图谱网络中的实体进行风险评定时，综合考虑了社区风险因子、度中心性风险因子、网页级别风险因子等多个指标来获得实体风险数据，使得根据实体的风险数据识别风险实体的准确性更高。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，并不构成对本说明书的限定。在附图中：

图1是本说明书提供的一种确定风险实体的方法的一个实施例的流程示意图；

图2是本说明书提供的一种确定风险实体的装置的一个实施例的模块结构示意图；

图3是本说明书提供的一种确定风险实体的服务器的一个实施例的硬件结构框图。

具体实施方式