[发明专利]一种风险成因识别方法、装置及存储介质

说明书

本说明书实施例涉及大数据技术领域，具体公开了一种风险成因识别方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取指定风险等级对应的指定风控对象集；将所述指定风控对象集中对象标签满足标签一致性要求的风控对象合并至一个节点，并基于所述指定风控对象集中各风控对象之间的关系确定各节点之间的边，得到所述指定风险等级对应的指定风险关系图谱；基于边重要度因子及节点特征重要度因子从所述指定风险关系图谱中筛选重要度满足指定重要度要求的边或者节点，构建所述指定风险等级对应的风险模式识别图谱，以基于所述风险模式识别图谱进行风控对象的风险成因识别，从而进一步提高风险成因识别的准确性。

技术领域

本说明书涉及大数据技术领域，特别地，涉及一种风险成因识别方法、装置及存储介质。

背景技术

客户风险等级识别是风险管理的重要内容。将客户与客户的关系以图谱方式连结在一起，通过运用图神经网络模型实现风险等级识别，将能更充分地利用客户关联信息，得到更好的客户风险等级识别结果。但实际应用场景下，客户特征及客户间的关系复杂多变，如何更好地进行风险成因分析成为本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本说明书实施例的目的在于提供一种风险成因识别方法、装置及存储介质，可以识别造成风控对象处于不同风险等级的影响因素，进一步提高风险成因识别的准确性。

本说明书提供一种风险成因识别方法、装置及存储介质是包括如下方式实现的：

一种风险成因识别方法，应用于服务器，所述方法包括：获取指定风险等级对应的指定风控对象集；所述指定风控对象集包括所述指定风险等级对应的风控对象；将所述指定风控对象集中对象标签满足标签一致性要求的风控对象合并至一个节点，并基于所述指定风控对象集中各风控对象之间的关系确定各节点之间的边，得到所述指定风险等级对应的指定风险关系图谱；其中，所述指定风险关系图谱中各节点对应的节点特征基于被合并至相应节点下的风控对象的对象特征确定；基于边重要度因子及节点特征重要度因子从所述指定风险关系图谱中筛选重要度满足指定重要度要求的边或者节点，构建所述指定风险等级对应的风险模式识别图谱，以基于所述风险模式识别图谱进行风控对象的风险成因识别。

另一方面，本说明书实施例提供一种风险成因识别装置，应用于服务器，所述装置包括：获取模块，用于获取指定风险等级对应的指定风控对象集；所述指定风控对象集包括所述指定风险等级对应的风控对象；图谱构建模块，用于将所述指定风控对象集中对象标签满足标签一致性要求的风控对象合并至一个节点，并基于所述指定风控对象集中各风控对象之间的关系确定各节点之间的边，得到所述指定风险等级对应的指定风险关系图谱；其中，所述指定风险关系图谱中各节点对应的节点特征基于被合并至相应节点下的风控对象的对象特征确定；风险模式确定模块，用于基于边重要度因子及节点特征重要度因子从所述指定风险关系图谱中筛选重要度满足指定重要度要求的边或者节点，构建所述指定风险等级对应的风险模式识别图谱，以基于所述风险模式识别图谱进行风控对象的风险成因识别。

另一方面，本说明书实施例提供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上述任意一个或者多个实施例所述方法的步骤。

本说明书一个或多个实施例提供的风险成因识别方法、装置及存储介质，通过将具有相似对象标签的风控对象合并至一个节点，可以更加有效地表征出对象标签、具有相似性对象标签的风控对象的对象特征以及风控对象之间的关系对风控对象落入某风险等级的影响。进一步的，再通过确定合并后所得到的风险关系图谱中的边重要度因子及节点特征重要度因子，基于该边重要度因子及节点特征重要度因子提取出对风控对象落入某风险等级的影响较大的边及节点，基于提取的边及节点来构建风险模式识别图谱，可以更加简洁准确地表征对象标签、具有相似性对象标签的风控对象的对象特征以及风控对象之间的关系对风控对象落入某风险等级的影响，进一步提高风险成因识别的准确性。

附图说明