[發(fā)明專利]一種AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011346288.X
• 申請(qǐng)日: 2020-11-26
• 公開（公告）號(hào): CN112330475A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃興華;鄧勇;涂劃
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶趣嗨租科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q40/08
• 分類號(hào): G06Q40/08;G06Q10/06;G06N20/00
• 代理公司: 溫州青科專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33390
• 代理人: 錢磊

1.一種AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，包括規(guī)則修改完善模塊(1)、特征識(shí)別錄入存儲(chǔ)模塊(2)和結(jié)果分析匹配模塊(3)，其特征在于：所述規(guī)則修改完善模塊(1)用于根據(jù)計(jì)算分析完善機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練規(guī)則和提高分析計(jì)算能力，所述特征識(shí)別錄入存儲(chǔ)模塊(2)用于識(shí)別目標(biāo)的行為特征以及將目標(biāo)行為特征錄入存儲(chǔ)到學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫中，所述結(jié)果分析匹配模塊(3)用于對(duì)識(shí)別的目標(biāo)行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后為目標(biāo)匹配對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)程度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述規(guī)則修改完善模塊(1)包括完整度評(píng)估單元(101)和修改完善單元(102)，所述完整度評(píng)估單元(101)用于評(píng)估計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)能力的完善性，所述修改完善單元(102)用于完善機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練規(guī)則。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述完整度評(píng)估單元(101)用于評(píng)估計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)能力的計(jì)算公式為：

其中，ρ為完整度評(píng)估參數(shù)，y_i為第i項(xiàng)評(píng)估單元的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估值，y_i′為第i項(xiàng)評(píng)估單元的實(shí)際評(píng)估值。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述修改完善單元(102)的工作流程為：

步驟S1：設(shè)定完整度評(píng)估參數(shù)ρ的閾值，當(dāng)完整度評(píng)估參數(shù)ρ低于閾值時(shí)，修改完善單元(102)根據(jù)評(píng)估計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)能力的計(jì)算公式查找影響因素；

步驟S2：比較公式中(y_i′-y_i)的大小，取出公式(y_i′-y_i)計(jì)算結(jié)果最大的三個(gè)影響因素；

步驟S3：對(duì)選擇出來的三個(gè)影響因素進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整后再次通過計(jì)算修改完成后的完整度評(píng)估參數(shù)ρ的數(shù)值，當(dāng)完整度評(píng)估參數(shù)ρ的數(shù)值高于閾值，為有效修改，保留修改，當(dāng)完整度評(píng)估參數(shù)ρ仍然低于閾值時(shí)，繼續(xù)選取三個(gè)影響因素進(jìn)行修改，直到完整度評(píng)估參數(shù)ρ高于閾值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述特征識(shí)別錄入存儲(chǔ)模塊(2)包括特征識(shí)別單元(201)和特征存儲(chǔ)錄入單元(202)，所述特征識(shí)別單元(201)用于偵測(cè)目標(biāo)的行為操作特征，所述特征存儲(chǔ)錄入單元(202)用于錄入目標(biāo)的已知行為特征和錄入特征識(shí)別單元(201)偵測(cè)到的新增行為特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述特征識(shí)別單元(201)用于識(shí)別偵測(cè)目標(biāo)行為特征的計(jì)算公式為：

其中，P₀為N事件占總事件M的比重，設(shè)定閾值Q，當(dāng)P₀大于等于閾值Q時(shí)將N事件收錄為目標(biāo)的行為特征。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述特征存儲(chǔ)錄入單元(202)設(shè)有目標(biāo)行為特征數(shù)據(jù)庫，所述特征識(shí)別單元(201)偵測(cè)到的目標(biāo)行為操作特征在錄入數(shù)據(jù)庫前先比對(duì)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)，比對(duì)確認(rèn)為不重復(fù)的更新數(shù)據(jù)后錄入數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)到與目標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)文件庫中。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述結(jié)果分析匹配模塊(3)包括結(jié)果分析單元(301)和匹配輸出單元(302)，所述結(jié)果分析單元(301)通過調(diào)用數(shù)據(jù)庫中目標(biāo)的行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算目標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，所述匹配輸出單元(302)將目標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與高風(fēng)險(xiǎn)行為特征進(jìn)行計(jì)算輸出。