风险识别方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及人工智能技术、智能决策，尤其涉及一种风险识别方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、现有的风险监控系统依赖规则引擎和关键词匹配，缺乏对业务文本、沟通语音及多媒体宣传材料中的隐含语义及上下文依赖关系的深层理解能力，使得在金融营销宣传中的暗示性收益承诺和医疗诊疗沟通中的知情同意隐含风险等复杂场景下的风险识别准确率低。同时，随着业务线上化与多模态数据采集技术的普及，风险监控系统需要对多模态异构数据进行采集和监测，例如，金融领域的客服录音、双录视频和图文宣传材料等非结构化数据，以及医疗领域的门诊录音、手术录像、影像报告和健康宣教图文等非结构化数据，而现有的合规监控系统对各模态数据仍采用独立获取和人工分段审核的处理流程，致使从数据采集到风险分析输出的响应延迟长达数小时至数天，无法支撑分钟级风险干预需求。

技术实现思路

1、本发明提供一种风险识别方法、装置、设备及介质，以解决现有的风险监控系统因理解能力匮乏和多模态异构数据融合处理效率低而导致的风险识别精度低和响应实时性差的技术问题。

2、第一方面，提供了一种风险识别方法，包括：

3、获取多模态的原始数据，对原始数据根据数据模态类型进行预处理，提取各模态的原始数据对应的文本信息，对各模态的原始数据对应的文本信息添加元数据标记，生成各模态的原始数据对应的结构化数据块，并将所述结构化数据块存入消息队列；

4、对存入消息队列的所述结构化数据块进行多层风险扫描，获取各层的违规结果，将各层的违规结果与对应的结构化数据块的元数据标记进行关联封装，生成风险事件；

5、获取所述风险事件，根据预设聚合维度对所述风险事件进行聚合，构建动态溯源图谱。

6、第二方面，提供了一种风险识别装置，包括：

7、多模态数据预处理模块，用于获取多模态的原始数据，对原始数据根据数据模态类型进行预处理，提取各模态的原始数据对应的文本信息，对各模态的原始数据对应的文本信息添加元数据标记，生成各模态的原始数据对应的结构化数据块，并将所述结构化数据块存入消息队列；

8、多层风险扫描模块，用于对存入消息队列的所述结构化数据块进行多层风险扫描，获取各层的违规结果，将各层的违规结果与对应的结构化数据块的元数据标记进行关联封装，生成风险事件；

9、风险聚合模块，用于获取所述风险事件，根据预设聚合维度对所述风险事件进行聚合，构建动态溯源图谱。

10、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述风险识别方法的步骤。

11、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述风险识别方法的步骤。

12、上述风险识别方法、装置、设备及介质所实现的方案中，可以通过客户端获取多模态的原始数据，对原始数据根据数据模态类型进行预处理，提取各模态的原始数据对应的文本信息，对各模态的原始数据对应的文本信息添加元数据标记，生成各模态的原始数据对应的结构化数据块，并将所述结构化数据块存入消息队列，对存入消息队列的所述结构化数据块进行多层风险扫描，获取各层的违规结果，将各层的违规结果与对应的结构化数据块的元数据标记进行关联封装，生成风险事，根据预设聚合维度对所述风险事件进行聚合，构建动态溯源图谱并反馈客户端，在本发明中，针对智慧医疗领域的智能助手，或者，针对金融领域的智能客服，可利用风险识别的方案，通过对多模态的原始数据根据数据模态类型进行预处理转换为统一格式的结构化数据块，实现跨模态数据的格式统一，以消除不同模态数据之间的格式壁垒，为后续的风险识别提供结构化的数据基础，无需依赖人工分段审核，提高数据融合处理效率，通过多层风险扫描，以实现多重校验，既保证高召回率，又确保对复杂语义的精准理解，有效降低误报率和漏报率，提高风险识别精度，并通过对风险事件进行聚合统计，可快速识别用户或工作人员的风险暴露水平，有利于缩短风险响应时间，提高响应实时性，便于后续及时进行风险干预，而且，通过构建动态溯源图谱，可快速定位违规源头和受影响范围，有效降低风险扩散概率。

1.一种风险识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，所述多模态的原始数据包括文本模态数据、音频模态数据、视频模态数据和图像模态数据，所述对原始数据根据数据模态类型进行预处理提取各模态的原始数据对应的文本信息，包括：

3.如权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，所述对存入消息队列的所述结构化数据块进行多层风险扫描，包括：

4.如权利要求3所述的风险识别方法，其特征在于，所述对存入消息队列的所述结构化数据块中的文本信息，基于预设关键词，采用关键词匹配方法，并结合语义识别方法，进行违规话术检测，包括：

5.如权利要求3所述的风险识别方法，其特征在于，所述获取违规话术置信度低于第一预设置信度阈值的结构化数据块作为待图谱识别结构化数据块，提取待图谱识别结构化数据块中的文本信息和业务关联实体集，将所述待图谱识别结构化数据块中的业务关联实体集与合规知识图谱中的图谱节点进行关联，将所述待图谱识别结构化数据块中的文本信息与所述合规知识图谱中的图谱节点进行关联对齐，查询所述合规知识图谱中的图谱节点之间的隐含关系路径，根据查询到的隐含关系路径计算隐含违规置信度，获取隐含违规置信度不低于第二预设置信度阈值的违规标签、隐含违规置信度和对应的文本片段，记录隐含违规置信度不低于第二预设置信度阈值的待图谱识别结构化数据块之前，所述风险识别方法还包括：

6.如权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，所述构建动态溯源图谱，包括：

7.如权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，所述获取所述风险事件，根据预设聚合维度对所述风险事件进行聚合，构建动态溯源图谱之后，所述风险识别方法还包括：

8.一种风险识别装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述风险识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述风险识别方法的步骤。