(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210445596.0 (22)申请日 2022.04.26 (71)申请人 深圳平安综合金融服 务有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道益田路5 033号平安金融 中心11层 (72)发明人 王辉　金璠　陈文鸿　赵冰　 巢傲文　符尊群　 (74)专利代理 机构 北京市京大律师事务所 11321 专利代理师 姚维 (51)Int.Cl. G06Q 40/06(2012.01) G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 信息识别方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及数据分析技术领域， 公开了一种 信息识别方法、 装置、 设备及存储介质。 本方法包 括： 获取待调项目的项目数据； 根据预设数据维 度从项目数据中提取风险特征变量； 将风险特征 变量输入预设风险识别模型进行风险识别， 得到 项目数据的风险识别结果； 将风险识别结果输入 至预设知识图谱中进行匹配， 得到与风险识别结 果相关联的信息标识； 根据风险识别结果和 信息 标识， 确定待调项目对应负责人的信息可疑度。 本发明通过数据分析和风险识别规则相结合， 不 断收集新案例对模型进行训练， 形成可迭代更新 的风险监测方案， 解决技 术问题。 权利要求书2页 说明书14页 附图6页 CN 114757783 A 2022.07.15 CN 114757783 A 1.一种信息识别方法， 其特 征在于， 所述信息识别方法包括： 获取待调项目的项目数据； 根据预设数据维度从所述项目数据中提取风险特 征变量； 将所述风险特征变量输入预设风险识别模型进行风险识别， 得到所述项目数据的风险 识别结果； 将所述风险识别结果输入至预设知识图谱中进行匹配， 得到与 所述风险识别结果相关 联的信息标识； 根据所述风险识别结果和所述信息标识， 确定所述待调项目对应负责人的信息可疑 度。 2.根据权利要求1所述的信 息识别方法， 其特征在于， 在所述将所述风险特征变量输入 预设风险识别模型进行风险识别， 得到所述项目数据的风险识别结果之前， 还 包括： 获取待调项目在预设时间段内的历史项目数据， 并将所述历史项目数据作为对应的第 一训练样本数据； 根据所述第一训练样本数据， 确定所述第一训练样本数据对应的风险识别规则； 搭建风险识别模型， 根据所述风险识别模型和所述第 一训练样本数据对所述风险识别 规则对应的规则权 重进行更新， 得到更新后的规则权 重； 根据所述第一训练样本数据和所述更新后的规则权重， 对所述风险识别模型进行训 练， 得到风险识别模型。 3.根据权利要求1所述的信 息识别方法， 其特征在于， 所述将所述风险特征变量输入预 设风险识别模型进行风险识别， 得到所述项目数据的风险识别结果包括： 将所述风险特征变量输入预设风险识别模型， 通过所述风险识别模型的分类网络对所 述风险特征变量进行分类， 得到分类后的风险特 征变量； 将所述分类后的风险特征变量分别 输入所述风险识别模型的预测层进行预测， 得到所 述风险特征变量的风险评分； 根据所述 风险评分， 得到所述项目数据的风险识别结果。 4.根据权利要求2所述的信息识别方法， 其特征在于， 所述根据所述第一训练样本数 据， 确定所述第一训练样本数据对应的风险识别规则包括： 确定所述第一训练样本数据的数据类型； 根据所述数据类型， 查找所述第一训练样本数据对应的风险识别规则。 5.根据权利要求2所述的信息识别方法， 其特征在于， 所述搭建风险识别模型， 根据所 述风险识别模型和所述第一训练样本数据对所述风险识别规则对应的规则权重进 行更新， 得到更新后的规则权 重包括： 将所述第一训练样本数据输入所述风险识别模型进行风险识别， 得到所述第 一训练样 本数据的识别结果； 基于所述第 一训练样本数据和所述风险识别规则， 确定所述第 一训练样本数据 是否命 中所述风险识别规则的规则命中向量； 基于所述识别结果、 所述规则命中向量、 以及预设函数， 对所述风险识别规则对应的所 述规则权重进行更新， 得到更新后的规则权 重。 6.根据权利要求5所述的信息识别方法， 其特征在于， 所述基于所述识别结果、 所述规权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114757783 A 2则命中向量、 以及预设函数， 对所述风险识别规则对应的所述规则权重进 行更新， 得到更新 后的规则权 重包括： 基于所述识别结果和所述规则命中向量， 确定所述第 一训练样本数据与所述风险识别 规则匹配的概 率； 将所述概率代入预设函数， 得到待优化的目标函数， 其中， 所述目标函数包括所述风险 识别规则对应的第一损失函数； 通过所述规则权重对所述第一损失函数进行最小化处 理， 得到更新后的规则权 重。 7.根据权利要求1所述的信 息识别方法， 其特征在于， 在所述根据 所述风险识别结果确 定所述待调项目对应负责人的信息可疑度之后， 还 包括： 提取所述项目数据中的关键数据； 对所述项目风险识别结果和所述关键数据进行特征提取， 得到所述项目风险识别结果 的第一特 征数据和所述关键数据的第二特 征数据； 将所述第一特征数据和所述第二特征数据作为第二训练样本数据输入所述目标风险 识别模型进行训练， 并计算所述目标风险识别模型的第二损失函数； 根据所述第 二损失函数对所述目标风险识别模型的模型参数进行优化， 得到优化后的 风险识别模型。 8.一种信息识别装置， 其特 征在于， 所述信息识别装置包括： 第一获取模块， 用于获取待调项目的项目数据； 第一提取模块， 用于根据预设数据维度从所述项目数据中提取风险特 征变量； 识别模块， 用于将所述风险特征变量输入预设风险识别模型进行风险识别， 得到所述 项目数据的风险识别结果； 匹配模块， 用于将所述风险识别结果输入至预设知识图谱中进行匹配， 得到与所述风 险识别结果相关联的信息标识； 第一确定模块， 用于根据所述风险识别结果和所述信息标识， 确定所述待调项目对应 负责人的信息可疑度。 9.一种信息识别设备， 其特征在于， 所述信息识别设备包括： 存储器和至少一个处理 器， 所述存 储器中存 储有指令， 所述存 储器和所述至少一个处 理器通过线路互连； 所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令， 以使得所述信 息识别设备执行如 权利要求1 ‑7中任一项所述的信息识别方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序， 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 ‑7中任一项所述的信息识别方法 的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114757783 A 3