一种预付式消费风险识别方法和预警系统与流程

本发明涉及风险预警，尤其涉及一种预付式消费风险识别方法和预警系统。

背景技术：

1、在实际工作中发现，预付式消费相关的企业经常发生各类风险问题，而对于这类问题，目前仍更多依赖于事后处置，如何通过对预付式消费企业经营特征的把握，抓取异常情况，提前发现预付式消费风险的迹象和苗头并预警，为相关部门妥善处置争取提前量，是目前亟需突破的课题。

2、随着大数据技术的发展，目前针对城市运行、企业经营、社会安全等领域中的问题和风险，现有技术中也提出了解决方案能够实现及时的进行风险的预警。例如公开号为cn117273429a的在先专利申请，公开了一种事件监测方法，获取目标区域对应的多个事件的事件信息，基于预先配置的服务场景信息对事件进行风险分析，得到目标区域内事件的场景化的风险结果，基于风险结果生成目标区域内至少部分服务场景对应的预警信息。进一步结合该在先专利申请给出的具体实施例可知，其对于事件信息的具体分析手段是调用目标场景所关联的风险识别模型，风险识别模型包括热点事件识别模型和重点事件识别模型，热点事件识别模型可以包括群体热点识别模型、突发热点识别模型、持续热点识别模型、潜在热点(热点趋势)识别模型和关注热点(关切话题)识别模型中的至少一种模型，重点事件识别模型可以包括敏感事件识别模型、反复投诉事件识别模型和高频实体事件识别模型中的至少一种模型。上述识别模型的具体处理方式均为：基于特定时间周期内，针对同一诉求或同一实体的事件量、投诉次数确定风险。

3、由此可知，上述方案仅基于投诉量、投诉频次等确定风险，而在投诉事件发生时，显然涉及事件也已经发生，且在基于上述风险判断确定存在风险时显然对应风险事件也已经造成一定范围内的影响。正如其在实施例中举例的应用场景，上述识别方法能够及时的识别例如路灯破损、道路积水、井盖、环境卫生等城市基础设置问题，以避免其造成持续的风险。

4、但是对于预付式消费的应用场景，若仅基于事后事件信息进行风险判断，仅能够实现在事后的及时发现防止其影响进一步扩大，而无法进行有效的事先风险预防。上述方案对于预付式消费的应用场景的风险预警的预先性、及时性仍有欠缺。此外，仅从事后的维度进行预付式消费风险识别，依赖的事件/数据识别基础不够全面。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种预付式消费风险识别方法和预警系统，能够针对预付式消费风险进行准确识别以及事先预警。

2、第一方面，本申请提供一种预付式消费风险识别方法，所述方法包括以下步骤：

3、基础数据归集，所述基础数据包括企业信息数据和各类治理类事件数据，所述企业信息数据包括企业主体数据、企业主体变更记录数据及企业经营异常数据，所述治理类事件数据包括政务服务便民热线投诉数据、消费监管平台投诉数据、纠纷数据、其他渠道投诉数据；

4、数据治理，对所述基础数据按预设数据标准进行数据治理，将处理完成的基础数据存储到数据库中预设的基础数据表中；

5、标签抽取，基于预设的数据表计算规则以及预先训练完成的nlp自然语言模型对所述基础数据表进行处理，提取基础数据的风险标签，所述风险标签包含在预设的标签库中；

6、画像生成，将企业主体与其命中的风险标签建立关联，生成企业风险画像，所述企业风险画像包括企业主体标志和其命中的所有风险标签；

7、预警模型定义，将所述标签库中的风险标签自由组合，并对每个风险标签赋予不同的分值后，形成一个以上特定场景的风险预警模型；

8、风险识别，确定企业主体所对应的特定场景的风险预警模型，将该企业主体的企业风险画像信息输入对应的特定场景的风险预警模型，得到企业主体的风险值，基于所述企业主体的风险值确定该企业主体是否存在的预付式消费风险。

9、第二方面，本申请提供一种预付式消费风险预警系统，包括通信连接的服务端和客户端，服务端和客户端中至少一端包括存储器、处理器和存储在存储器上的计算机程序，所述处理器在执行计算机程序时实现上述任一项的方法。

10、优选的，上述方法中的至少部分步骤在服务端运行。

11、本申请由于采用上述方案，相对于现有技术具有以下优点：

12、本申请以企业信息数据和治理类事件数据作为风险分析基础，根据企业信息数据涉及的企业主体的经营活动，结合治理类事件数据，多维度分析企业主体是否出现符合预付式消费风险的特征，能够提前、全面的识别预付式消费风险。

13、基础数据包括数值和事件，对于能够通过逻辑判断等数值及简单事件信息，可直接基于预设的数据表计算规则计算进行风险标签抽取，对于其他事件信息，基于nlp自然语言模型进行风险标签抽取，上述标签抽取方式，能够在保证标签识别准确率的前提下提高标签抽取效率。

14、将企业主体与风险标签进行关联，通过其关联的风险标签构建多维度的企业风险画像，从而全面、准确点的评价企业主体的经营稳定性。

15、针对不同场景构建多个不同的特定场景风险预警模型，不同的风险预警模型采用的风险标签的组合存在不同，以及在不同风险预警模型中的同一风险标签所对应的风险值存在不同，从而能够针对性的反应不同场景预付式消费风险的特点，使得针对特定场景的风险识别更加准确。对于不同的企业主体划分不同的特定场景，采用对应的特定场景风险预警模型进行风险识别，有利于提高企业主体的风险识别的准确性。

技术特征：

1.一种预付式消费风险识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种预付式消费风险识别方法，其特征在于，所述对基础数据按预设数据标准进行数据治理，包括：

3.根据权利要求1所述的一种预付式消费风险识别方法，其特征在于，所述标签抽取，包括：对于企业信息数据，直接基于其对应的基础数据表执行数据表计算规则，提取对应的风险标签；对于治理类事件数据，基于预先训练完成的nlp自然语言模型进行标签抽取。

4.根据权利要求1或3所述的一种预付式消费风险识别方法，其特征在于，包括建立nlp自然语言模型，输入训练数据集，基于训练数据集执行遮蔽语言模型和下一句预测的联合训练；所述遮蔽语言模型，具体是随机遮掩输入文本中的部分词或字符，预测这些被遮掩的内容；所述下一句预测，具体是对给定的一篇文章中的两句话，判断第二句话在文本中是否紧跟第一句话之后。

5.根据权利要求1所述的一种预付式消费风险识别方法，其特征在于，所述风险预警模型包括预付卡通用模型、教培场景模型、健身场景模型和美容美发场景模型。

6.根据权利要求1所述的一种预付式消费风险识别方法，其特征在于，所述确定企业主体所对应的特定场景的风险预警模型，包括，基于企业主体数据中的经营范围确定企业主体所对应的特定场景的风险预警模型。

7.根据权利要求1所述的一种预付式消费风险识别方法，其特征在于，按预设的时间周期获取新增的基础数据，基于新增的基础数据进行数据治理、标签抽取、画像生成和风险识别的处理。

8.根据权利要求1所述的一种预付式消费风险识别方法，其特征在于，还包括预警生成，在风险识别步骤确定所述对应企业主体存在预付式消费风险后，在人机交互界面展示对应的企业主体信息及风险信息；和/或将企业主体信息及风险信息推送给预设的处理人。

9.根据权利要求1所述的一种预付式消费风险识别方法，所述风险标签一级标签、二级标签和三级标签三个层级，其中一级标签为风险标签的类型划分；二级标签是业务标签，三级标签是对二级标签的细分，二级标签和三级标签分别被赋予标签风险值。

10.一种预付式消费风险预警系统，包括通信连接的服务端和客户端，服务端和客户端中至少一端包括存储器、处理器和存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器在执行计算机程序时实现如权利要求1-9中任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及一种预付式消费风险识别方法，所述方法包括基础数据归集，数据治理，标签抽取，画像生成，预警模型定义以及风险识别几个步骤。本申请还涉及一种预付式消费风险预警系统，包括通信连接的服务端和客户端，服务端和客户端中至少一端包括存储器、处理器和存储在存储器上的计算机程序，处理器在执行计算机程序时实现上述方法。上述方案能够针对预付式消费风险进行准确识别以及事先预警。

技术研发人员：俞志栋,饶军,潘劲,闵骏,蒋文霞,侯本文
受保护的技术使用者：杭州市拱墅区社会治理中心
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23