一种人员风险画像与智能定级一体化系统的制作方法

本发明涉及治安防控智能化，特别涉及一种人员风险画像与智能定级一体化系统。

背景技术：

1、近年来，随着社会治安形势日趋复杂、人口流动日益频繁，公安机关对重点人员和高风险人员的管控工作面临严峻挑战。传统的重点人员风险管控工作主要依赖人工经验研判和静态积分模型，由社区民警通过走访排查、信息采集等方式获取人员基础信息，再由业务专家依据经验规则进行风险等级评定。现有工作模式存在以下突出缺陷：

2、（一）数据融合能力不足，信息孤岛问题突出。重点人员的相关信息广泛分布于人口管理系统、旅馆住宿系统、交通出行系统、通信数据系统、涉案人员系统等多个异构数据源中，数据结构多样、标准不一。传统方法难以实现多源异构数据的自动化采集、清洗与语义对齐，大量有效信息处于“沉睡”状态，无法被充分整合利用。由于数据分散于不同警种和业务系统，缺乏统一的数据交换和共享机制，形成了严重的信息壁垒，制约了跨系统的协同研判能力。

3、（二）风险评估指标体系碎片化，画像维度单一。 现有人员风险评估多采用固定的静态指标体系，主要依赖人口基础信息、前科记录等静态数据，对人的行为轨迹、社会关系网络、经济异常、心理状态等多维度动态信息覆盖不足。实践中缺乏统一规范的风险评估指标体系，不同地区、不同警种采用的评估标准差异较大，导致风险画像的全面性和准确性难以保证。特征指标体系碎片化、动态分析滞后等问题，严重影响了风险识别的前瞻性和精准度。

4、（三）研判推理依赖经验驱动，智能化水平低。 人员风险研判的复杂性在于，风险并非由单一因素决定，而是多种因素在特定时空背景下交织耦合的结果。传统研判方式高度依赖民警的个人经验，缺乏对多因素间深层语义关联和因果逻辑关系的自动推理能力。虽然业界已有部分基于机器学习模型的风险评估尝试，但普遍采用固定特征工程结合浅层分类模型的方法，对复杂语义场景的泛化能力有限，难以应对新型风险模式的动态演化。

5、（四）风险等级评定主观性强，缺乏科学的动态定级机制。现有的重点人员分色分级管控（如红黄蓝三级预警）虽然在基层实践中取得了一定效果，但赋分标准和等级阈值的确定仍较大程度上依赖主观判断，缺乏基于大规模数据和机器学习优化的科学定级方法。同时，风险等级调整机制僵化，难以根据人员行为的动态变化实现升降级的及时响应，导致管控资源无法精准匹配实际风险水平，造成警力资源浪费。

6、（五）各业务环节割裂，缺乏一体化闭环能力。在实践中，数据采集、风险评估、等级评定、管控策略制定等环节往往由不同系统、不同岗位分别完成，缺乏端到端的一体化智能处理能力。各环节之间的信息传递依赖人工衔接，效率低下且容易出错，难以满足实时化、精准化的现代警务实战需求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种人员风险画像与智能定级一体化系统，旨在全面提升公安机关在人员风险管控领域的信息化、智能化水平。具体技术方案如下：

2、一种基于多智能体协作与大模型推理的人员风险画像与智能定级一体化系统，包括：

3、多源异构数据汇聚与治理模块，用于从多个异构数据源采集目标人员的相关数据，对所述数据进行标准化预处理，并构建以人员为中心的统一语义索引和多维数据视图；

4、多维度风险指标体系构建模块，用于构建覆盖静态身份维度、动态行为维度、社会关系维度、经济状况维度和心理行为倾向维度的多维度人员风险评估指标体系，并将各维度指标按基础身份层、轨迹动态层和异常态势分析层的三级分类架构进行组织；

5、多智能体协作调度中枢模块，作为系统的核心调度引擎，包含数据解析智能体、画像构建智能体、风险研判智能体、定级推荐智能体、预警处置智能体和反馈优化智能体，用于将人员风险评估任务拆解为多个原子性子任务，并按照预设的有向无环图工作流模板进行各智能体的调度执行；

6、大模型推理引擎模块，提供经公安领域指令微调的大语言模型推理能力，包含领域大模型基座子模块、知识增强检索子模块和多步推理链路子模块，用于驱动风险研判智能体和定级推荐智能体执行深层语义理解与逻辑推理；

7、人员风险画像可视化与智能交互模块，用于以图表和知识图谱形式展示人员风险画像和定级结果，并提供基于自然语言的智能问答交互功能；

8、动态定级与闭环优化模块，用于实现人员风险等级的定时或事件驱动的动态更新，并基于管控效果反馈数据对定级阈值和系统参数进行持续优化。

9、进一步地，所述多源异构数据汇聚与治理模块中的数据标准化预处理包括：数据清洗、数据脱敏、格式统一和时空对齐处理；其中，对于非结构化文本数据，采用经公安领域微调的bert文本编码器生成语义嵌入向量；对于图像数据，采用基于resnet-50架构的视觉编码器生成视觉特征向量；所述语义嵌入向量和视觉特征向量存入基于密度的索引结构向量数据库中。

10、进一步地，所述多智能体协作调度中枢模块采用分层协同架构，各智能体在有向无环图工作流模板的控制下按序执行，相邻智能体之间设有双向信息交互通道；其中，当至少两个智能体针对同一目标人员输出的风险倾向路径同时命中时，系统才判定存在对应风险类型。

11、进一步地，所述画像构建智能体通过知识抽取与知识融合技术构建和更新目标人员的知识图谱，并基于预设的抽象规则库对所述知识图谱中的实体关系和属性进行推理补全，通过预训练模型bert进行实体关系抽取以确定实体关系三元组，再通过实体对齐和实体链接进行知识融合。

12、进一步地，所述风险研判智能体调用大模型推理引擎模块时，通过链式思维推理机制按照风险因子识别、风险路径关联、风险评估推理、定级依据生成的顺序步骤依次生成结构化研判报告，所述知识增强检索子模块在推理过程中实时检索公安法律法规条文和典型案例库作为上下文注入推理过程。

13、进一步地，所述定级推荐智能体通过以下方式实现风险等级评定：

14、采用基于注意力机制的多维度加权融合算法，为各风险维度生成注意力权重，对各维度特征进行加权聚合得到综合风险分值，其中αi为第i个风险维度的注意力权重，fi为第i个风险维度的量化得分；

15、将所述综合风险分值与通过贝叶斯优化方法动态调整的高风险阈值t_h和中风险阈值t_m进行比较，当s≥t_h时判定为高风险等级，当t_m≤s＜t_h时判定为中风险等级，当s＜t_m时判定为低风险等级；

16、所述定级推荐智能体还设有置信度评估机制，当定级置信度低于预设阈值时触发人工复核流程。

17、进一步地，所述大模型推理引擎模块中的领域大模型基座子模块以通用大语言模型为基础，通过公安领域指令微调和低秩适配技术，将公安专属知识图谱、法律法规库、执法规则库和典型案例库融入模型，构建面向公安情报研判场景的领域专用推理模型。

18、进一步地，所述动态定级与闭环优化模块中的动态定级更新子模块支持定时触发和事件驱动触发两种更新模式；当触发更新时，采集增量数据并采用时间衰减加权融合方式更新目标人员的特征向量，其中f_new为更新后的特征向量，f_delta为基于增量数据的特征向量，f_old为历史特征向量，λ为时间衰减系数；所述定级校准优化子模块通过贝叶斯优化算法在阈值参数空间中搜索满足预设召回率约束下最小化总预警处置成本的最优阈值组合。

19、进一步地，所述预警处置智能体基于预设的管控策略知识库，采用规则推理方法，针对不同风险类型和风险等级的组合自动匹配对应的管控措施，并生成包含处置步骤、责任岗位和时效要求的结构化工单，通过消息推送系统发送至对应警务终端。

20、进一步地，所述多维度风险指标体系中，静态身份维度指标包括年龄、性别、户籍地、文化程度、职业状态、婚姻状况、前科类型、前科次数、最近一次刑满释放距今时间；动态行为维度指标包括预设时间内的跨区域流动频次、夜间活动频次、异常聚集地点记录、旅馆住宿频次及住宿行为异常度、敏感场所出入记录；社会关系维度指标包括涉案同伙网络密度与中心度指标、异常通讯联系人占比、社交关系知识图谱中的度中心性、介数中心性和紧密中心性指标。

21、本发明提供的一种人员风险画像与智能定级一体化系统，具有以下有益效果：

22、本发明通过设置人员风险画像与智能定级一体化系统包括：多源异构数据汇聚与治理模块，用于从多个异构数据源采集目标人员的相关数据，对所述数据进行标准化预处理，并构建以人员为中心的统一语义索引和多维数据视图；多维度风险指标体系构建模块，用于构建覆盖静态身份维度、动态行为维度、社会关系维度、经济状况维度和心理行为倾向维度的多维度人员风险评估指标体系，并将各维度指标按基础身份层、轨迹动态层和异常态势分析层的三级分类架构进行组织；多智能体协作调度中枢模块，作为系统的核心调度引擎，包含数据解析智能体、画像构建智能体、风险研判智能体、定级推荐智能体、预警处置智能体和反馈优化智能体，用于将人员风险评估任务拆解为多个原子性子任务，并按照预设的有向无环图工作流模板进行各智能体的调度执行；大模型推理引擎模块，提供经公安领域指令微调的大语言模型推理能力，包含领域大模型基座子模块、知识增强检索子模块和多步推理链路子模块，用于驱动风险研判智能体和定级推荐智能体执行深层语义理解与逻辑推理；人员风险画像可视化与智能交互模块，用于以图表和知识图谱形式展示人员风险画像和定级结果，并提供基于自然语言的智能问答交互功能；动态定级与闭环优化模块，用于实现人员风险等级的定时或事件驱动的动态更新，并基于管控效果反馈数据对定级阈值和系统参数进行持续优化；实现了从多源数据汇聚到智能定级再到管控处置的全流程一体化闭环，显著提升了公安机关在人员风险管控领域的研判精度、定级科学性和处置效率，有效解决了现有技术中数据融合困难、画像维度单一、研判依赖经验驱动和定级主观性强等技术问题。