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龙图腾网获悉深圳小步奔跑科技集团有限公司申请的专利用户风险信息识别方法与计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119417622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411657476.2，技术领域涉及：G06Q40/08；该发明授权用户风险信息识别方法与计算机设备是由谈毅;黄勋设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户风险信息识别方法与计算机设备在说明书摘要公布了：本申请的实施例涉及用户风险信息识别领域，具体涉及用户风险信息识别方法与计算机设备。该方法的一具体实施方式包括：响应于确定目标用户账号在用户信息处理端已登录，在用户信息处理端中对用户信息校验页面对应的页面内容进行关键内容提取，以生成用户信息页面关键内容；根据用户信息处理端生成的用户信息页面关键内容和目标用户账号对应设置的用户画像信息，利用预训练的用户风险信息识别模型，生成针对用户信息页面关键内容的用户风险识别信息；将用户风险识别信息发送至用户信息处理端，以执行针对目标用户账号进行风险预警操作。该实施方式可以对用户进行多维度的风险识别，在投保过程中实时对风险用户进行甄别和拦截，缩短了核验时间。

本发明授权用户风险信息识别方法与计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种用户风险信息识别方法，包括： 响应于确定目标用户账号在用户信息处理端已登录，在所述用户信息处理端中对用户信息校验页面对应的页面内容进行关键内容提取，以生成用户信息页面关键内容； 确定初始用户风险信息识别模型，其中，所述初始用户风险信息识别模型包括：初始用户信息页面关键内容风险识别网络与初始用户画像信息风险识别网络，初始用户画像信息风险识别网络包括：初始模型输入层、初始用户风险信息输出层和损失函数层，所述初始用户信息页面关键内容风险识别网络包括：初始异常用户页面关键特征信息生成网络、初始页面关键内容风险识别网络； 获取用户风险信息训练样本集，其中，用户风险信息训练样本包括：样本用户信息页面关键内容、样本用户画像信息、样本用户价值流通信息序列、样本关键内容异常标签与样本画像价值等级标签； 通过用户风险信息训练样本集，对所述初始用户风险信息识别模型进行模型训练，得到训练完成的用户风险信息识别模型； 根据所述用户信息处理端生成的所述用户信息页面关键内容和所述目标用户账号对应设置的用户画像信息，利用预训练的用户风险信息识别模型，生成针对所述用户信息页面关键内容的用户风险识别信息； 将所述用户风险识别信息发送至所述用户信息处理端，以执行针对所述目标用户账号进行风险预警操作； 其中，所述通过用户风险信息训练样本集，对所述初始用户风险信息识别模型进行模型训练，得到训练完成的用户风险信息识别模型，包括： 从所述用户风险信息训练样本集中选择出目标用户风险信息训练样本； 基于目标用户风险信息训练样本，执行以下训练步骤： 利用初始用户画像信息风险识别网络包括的初始模型输入层，生成所述目标用户风险信息训练样本包括的样本用户画像信息对应的用户画像特征信息和包括的样本用户价值流通信息序列对应的价值流通特征信息； 利用所述初始用户风险信息输出层，执行以下第一处理步骤： 根据所述用户画像特征信息和所述价值流通特征信息，生成针对至少一个用户价值维度的至少一个用户价值特征信息； 根据所述至少一个用户价值特征信息，生成针对所述目标用户风险信息训练样本包括的样本画像价值等级标签的价值维度特征信息和画像价值等级特征信息； 通过损失函数层，确定所述价值维度特征信息和所述画像价值等级特征信息之间的损失信息； 响应于确定所述损失信息表征模型训练完成，将所述初始用户画像信息风险识别网络确定为训练完成的用户画像信息风险识别网络； 确定对应用户信息页面的初始异常识别配置信息和初始异常特征识别指示信息； 将目标用户风险信息训练样本包括的样本用户信息页面关键内容输入至对应初始异常特征识别指示信息的初始异常用户页面关键特征信息生成网络中，得到样本页面关键内容异常特征信息，其中，初始异常用户页面关键特征信息生成网络包括：原因信息生成子网络和异常类型生成子网络； 根据对应初始异常识别配置信息的初始页面关键内容风险识别网络，对所述样本页面关键内容异常特征信息进行内容风险识别处理，得到样本页面关键内容风险识别信息； 确定对应的样本关键内容异常标签和所述样本页面关键内容风险识别信息之间的识别损失值； 响应于确定所述识别损失值小于等于预设识别损失值，将初始用户信息页面关键内容风险识别网络确定为训练完成的用户信息页面关键内容风险识别网络； 其中，所述利用初始用户画像信息风险识别网络包括的初始模型输入层，生成所述目标用户风险信息训练样本包括的样本用户画像信息对应的用户画像特征信息和包括的样本用户价值流通信息序列对应的价值流通特征信息，包括： 利用所述初始模型输入层，执行以下处理步骤： 生成针对所述样本用户画像信息的第一初始用户画像特征信息，以及生成所述样本用户价值流通信息序列对应的第一初始用户价值流通特征信息； 分别对所述第一初始用户画像特征信息和所述第一初始用户价值流通特征信息进行低维嵌入处理，以生成嵌入用户画像特征信息和嵌入用户价值流通特征信息； 将所述嵌入用户画像特征信息输入至所述初始模型输入层包括的初始压缩激励层中，得到用户画像主要特征信息； 根据所述用户画像主要特征信息和所述嵌入用户价值流通特征信息，生成用户画像特征信息和价值流通特征信息； 其中，所述根据对应初始异常识别配置信息的初始页面关键内容风险识别网络，对所述样本页面关键内容异常特征信息进行内容风险识别处理，得到样本页面关键内容风险识别信息，包括： 将所述样本页面关键内容异常特征信息输入至所述异常类型生成子网络中，得到样本页面关键内容异常类型； 响应于确定所述样本页面关键内容异常类型满足预设异常类型条件，将所述样本页面关键内容异常特征信息输入至原因信息生成子网络中，得到样本页面关键内容异常原因信息； 将所述样本页面关键内容异常类型和所述样本页面关键内容异常原因信息合并为样本页面关键内容风险识别信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳小步奔跑科技集团有限公司，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道滨海社区滨海大道3398号赛西科技大厦1602；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。