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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利风险识别因子的挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN119579331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411774341.4，技术领域涉及：G06Q40/08；该发明授权风险识别因子的挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质是由李同;巴堃;庄伯金;余淙伟设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本风险识别因子的挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请属于人工智能和金融领域，涉及一种风险识别因子的挖掘方法，包括通过获取的不同数据类型的数据，根据保险风险识别目标设置不同类型的运算符，根据不同类型的运算符构建遗传规划模型，通过初始化公式种群，迭代计算风险解释度，并通过遗传算法不断优化公式树，得到最终公式树种群，从最终公式树种群中选取风险解释度最高的公式树作为风险识别因子，并对风险识别因子进行测试优化，得到最优的风险识别模型。本申请还提供一种风险识别因子的挖掘装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，文本数据和数值型数据可存储于区块链中。本申请能够更好地实现了保险风险的自动化识别，提高风险识别的准确性。

本发明授权风险识别因子的挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风险识别因子的挖掘方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取保险业务数据库中的非结构化的文本数据和数值型数据，对所述文本数据进行分词处理，得到分词结果，从所述分词结果中提取关键词，得到关键词数据； 基于所述关键词数据设置的逻辑运算符得到第一运算公式，基于所述数值型数据设置的基本运算符得到第二运算公式，根据保险风险识别目标，通过所述第一运算公式和所述第二运算公式构建遗传规划模型； 通过随机初始化的方式生成预设公式树数量的公式树种群，作为所述遗传规划模型对应的初始公式树种群； 获取所述保险业务数据库中已标注的风险标签数据，按照预设比例划分训练集和测试集，通过所述训练集计算所述初始公式树种群中每个公式树的风险解释度； 根据所述风险解释度，采用遗传算法迭代优化所述初始公式树种群，直至达到预设的终止条件，得到最终公式树种群； 从所述最终公式树种群中选取风险解释度最高的第一预设数量的公式树作为风险识别因子； 使用所述测试集，计算所述风险识别因子的风险识别准确率，在所述风险识别准确率大于等于预设阈值时，将所述风险识别因子对应的遗传规划模型作为风险识别模型输出； 获取待识别保险业务数据，将所述待识别保险业务数据输入所述风险识别模型，得到风险识别结果。

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