[發(fā)明專利]融資風(fēng)控方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011038222.4
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112069808A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李國安
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06F40/279
• 分類號: G06F40/279;G06F40/289;G06F40/30;G06F40/253;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/02
• 代理公司: 北京英特普羅知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11015
• 代理人: 鄧應(yīng)山;鄧小玲

本發(fā)明公開了融資風(fēng)控方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：輸入融資類型文本信息進(jìn)行預(yù)處理，以得到所述文本信息對應(yīng)的文本實體；通過預(yù)設(shè)知識圖譜獲取所述文本實體對應(yīng)的知識信息；將所述知識信息與所述文本實體進(jìn)行融合以生成融合序列；通過自然語言處理模型輸出所述融合序列對應(yīng)的語義結(jié)果；根據(jù)所述語義結(jié)果比對歷史融資數(shù)據(jù)，當(dāng)所述語義結(jié)果匹配所述歷史融資數(shù)據(jù)時，輸出對應(yīng)的風(fēng)險提示結(jié)果。本發(fā)明實現(xiàn)了融資風(fēng)控的機(jī)器處理，同時相比現(xiàn)有一般自然語義處理方法具有更強(qiáng)的理解能力和針對性，提升了對融資風(fēng)控處理效率和安全性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自然語言處理，尤其涉及一種融資風(fēng)控方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

在現(xiàn)有的融資風(fēng)控方案，例如用于保理服務(wù)中的應(yīng)收賬款融資風(fēng)控，主要是通過人工登錄到驗證網(wǎng)站，輸入擔(dān)保人或登記證明編號，下載應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)讓查詢文件，然后逐筆閱讀轉(zhuǎn)讓財產(chǎn)描述，根據(jù)個人語義理解來判斷是否存在風(fēng)險。

顯然這種人工檢查的方法效率不高，業(yè)務(wù)辦理量依賴人員數(shù)量，不易動態(tài)擴(kuò)展，不利于業(yè)務(wù)擴(kuò)容。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提出一種融資風(fēng)控方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中融資風(fēng)控通過人工核查效率低下的問題。

首先，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出一種融資風(fēng)控方法，所述方法包括：

輸入融資類型文本信息進(jìn)行預(yù)處理，以得到所述文本信息對應(yīng)的文本實體；

通過預(yù)設(shè)知識圖譜獲取所述文本實體對應(yīng)的知識信息；

將所述知識信息與所述文本實體進(jìn)行融合以生成融合序列；

通過自然語言處理模型輸出所述融合序列對應(yīng)的語義結(jié)果；

根據(jù)所述語義結(jié)果比對歷史融資數(shù)據(jù)，當(dāng)所述語義結(jié)果匹配所述歷史融資數(shù)據(jù)時，輸出對應(yīng)的風(fēng)險提示結(jié)果。

優(yōu)選的，所述輸入融資類型文本信息進(jìn)行預(yù)處理，以得到所述文本信息對應(yīng)的文本實體包括：

對所述文本信息進(jìn)行詞性和語法提取以得到由若干個單詞組成的文本序列；

對所述文本序列進(jìn)行分詞處理；

根據(jù)分詞處理后的文本序列，確定所述文本序列中包含的所述文本實體。

優(yōu)選的，所述通過預(yù)設(shè)知識圖譜獲取所述文本實體對應(yīng)的知識信息之前還包括：

收集與所述文本信息相關(guān)的的原始數(shù)據(jù)以構(gòu)建所述知識圖譜；

從所述原始數(shù)據(jù)中提取所述文本信息對應(yīng)的實體、關(guān)系和屬性信息。

優(yōu)選的，所述將所述知識信息與所述文本實體進(jìn)行融合以生成融合序列包括：

抽取所述知識信息和所述文本實體中的依賴特征；

將所述依賴特征映射到為向量表中以作為所述自然語言處理的模型的底層特征向量。

優(yōu)選的，所述通過自然語言處理模型輸出所述融合序列對應(yīng)的語義結(jié)果包括：

預(yù)訓(xùn)練所述自然語言處理模型；

將所述融合序列對應(yīng)的向量表輸入所述自然語言處理模型，以輸出所述語義結(jié)果。

優(yōu)選的，所述將所述融合序列對應(yīng)的向量表輸入所述自然語言處理模型以輸出所述語義結(jié)果包括：

將所述向量表與所述自然語言處理模型的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)序列進(jìn)行連接合并；

將連接合并所述雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)序列的向量表輸入所述自然語言處理模型的全連接層，以輸出所述語義結(jié)果。