[发明专利]基于知识图谱的保险业务风险识别方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种基于知识图谱的保险业务风险识别方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取与目标保险业务相关的结构化数据；根据所述结构化数据查找包含所述结构化数据的知识图谱；基于所述知识图谱，对所述目标保险业务进行风险识别。通过本申请实施例，可以避免相关技术中由于需要使用SQL语句进行多表关联查询使得查询效率较低，从而导致的风险识别效率较低的问题。

技术领域

本申请涉及风险识别领域，尤其涉及一种基于知识图谱的保险业务风险识别方法、装置及电子设备。

背景技术

随着保险行业的快速发展，人们对各种保险产品的需求也日益增多。然而，经常有犯罪分子为了自己的非法利益，会进行保险欺诈，例如，个人欺诈和团伙欺诈。因此，为了保证保险行业的良好发展，需要采用相应的手段对相关保险业务进行风险识别。

相关技术中，在对保险业务进行风险识别时，通常是在关系型数据库中使用SQL语句进行多表关联，从而查找风险所在的个人、企业或指定目标等。例如，以车险承保业务为例，相关技术中通常是将车辆基本信息表与车辆信息变更记录表、保单表、理赔记录表等进行多表关联，查出车辆基本信息、关联信息视图，然后在视图中对车辆记录信息进行条件筛选，从而识别出风险车辆。

采用上述方法对保险业务进行风险识别时，由于需要使用SQL语句进行多表关联查询，这样会使得查询效率较低，从而导致风险识别的识别效率较低的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种用以解决现有技术中由于需要使用SQL语句进行多表关联查询，这样会使得查询效率较低，从而导致风险识别的识别效率较低的问题。

本申请实施例还提供一种基于知识图谱的保险业务风险识别方法、装置及电子设备，以及一种计算机可读存储介质。

本申请实施例采用下述技术方案：

一种基于知识图谱的保险业务风险识别方法，包括：

获取与目标保险业务相关的结构化数据；

根据结构化数据查找包含结构化数据的知识图谱；

基于知识图谱，对目标保险业务进行风险识别。

可选的，在根据结构化数据查找包含结构化数据的知识图谱之前，方法还包括：

按照预先定义的与目标保险业务匹配的实体、关系以及知识层级结构，对结构化数据进行实体识别和实体之间的关系抽取，以得到多个层级的目标实体和目标实体之间的目标关系；

根据目标实体和目标实体之间的目标关系构建知识图谱。

可选的，知识图谱包括结构化数据中各目标实体的拓扑结构、目标关系，属性信息，各拓扑结构组成的全图，以及由全图的拓扑结构拆解的子图；则，

基于知识图谱，对目标保险业务进行风险识别，包括：

根据各目标实体的拓扑结构、目标关系，属性信息，全图以及子图，确定各目标实体的特征向量；

根据各目标实体的特征向量，通过预设的风险识别算法对目标保险业务进行风险识别。

可选的，根据各目标实体的拓扑结构、目标关系，属性信息，全图以及子图，确定各目标实体的特征向量，包括：

将各目标实体的拓扑结构、目标关系，属性信息，全图以及子图输入至预先训练完成的图神经网络，以从图神经网络的输出结果中确定各目标实体的特征向量；

其中，图神经网络是以不同实体的拓扑结构、不同实体之间的关系，以及不同实体的拓扑结构组成的目标全图，由目标全图的拓扑结构拆解的目标子图作为图神经网络的输入，以不同实体的特征向量作为图神经网络的输出结果训练得到。