风险评估模型的训练、风险评估方法及设备的制作方法
风险评估方法的比较选择最适合的工具与模型
风险评估方法的比较选择最适合的工具与模型在当今的商业环境中，风险评估是企业管理和决策制定中不可或缺的一部分。
无论是市场风险、操作风险还是财务风险，企业都必须找到适合自身情况的风险评估方法，并选择最合适的工具与模型来进行评估。
本文将对几种常见的风险评估方法进行比较，并探讨如何选择最适合的工具与模型。
一、定性评估方法定性评估方法是基于专家判断和经验的一种评估方式。
它主要通过主观的意见和定性的描述来评估风险的各个方面。
这种方法可以快速进行风险评估，对于较为复杂的风险情况也能较为准确地进行评估。
但是由于其主观性较强，容易受到评估人员个人偏见的影响，结果缺乏客观性。
因此，在选择定性评估方法时，需要确保评估人员具有丰富的行业经验和专业知识，并且评估过程需要有一定的规范和标准。
二、定量评估方法定量评估方法是通过数值化的方式对各种风险因素进行衡量和评估。
它使用数学模型和统计方法对风险进行量化分析，可以给出更加客观的评估结果。
常用的定量评估方法有风险指数法、蒙特卡洛模拟法等。
这些方法在评估过程中需要更多的数据支持，因此要求企业有一定的数据收集和分析能力。
另外，定量评估方法对于参数的选择和模型的精准度要求较高，需要确保模型设定的合理性和数据的准确性。
三、层级评估方法层级评估方法将风险评估分为不同的层次进行，从风险的总体情况到具体的细节进行评估。
这种方法可以帮助企业全面了解风险状况，并对不同风险进行优先级排序。
层级评估方法可以结合定性和定量评估方法进行，以达到更全面的评估效果。
在使用层级评估方法时，企业需要根据自身情况确定评估指标和权重，以确保评估结果的准确性和可靠性。
四、实证方法实证方法是通过收集和分析实际数据来评估风险。
这种方法注重数据的真实性和可靠性，并通过统计分析和建模，对风险进行量化和分析。
实证方法适用于对历史数据较为丰富的风险评估，如市场风险和经济风险等。
在使用实证方法时，需要考虑数据的清洁性和可用性，同时还需要对模型的选择和建立进行严谨的实证研究。
企业风险评估模型与方法
02
风险评估模型
定性风险评估模型
01
专家评估法
依靠专家对风险进行评估，基 于经验和知识判断风险的性质
和程度。
02
风险矩阵法
将风险因素按照发生的可能性 和影响程度进行分类和排序。
03
风险清单法
列出企业可能面临的风险因素 ，并对每个因素进行评估。
定量风险评估模型
01
02
03
概率分析法
基于历史数据或专家判断 ，预测风险发生的概率和 损失程度。
敏感性分析法
分析关键因素变动对风险 的影响程度。
蒙特卡洛模拟法
通过模拟大量可能情景， 评估风险发生的概率和损 失分布。
定性与定量相结合的风险评估模型
03
综合风险指数法
风险矩阵与概率分析结合法
压力测试法
将不同风险因素综合成一个风险指数，以 全面反映企业的风险状况。
将风险矩阵与概率分析相结合，既考虑风 险发生的可能性，又考虑风险的影响程度 。
跨学科的风险评估方法研究
引入其他学科理论
借鉴心理学、社会学、地理学等 学科的理论和方法，丰富和发展 风险评估的理论基础和实践应用
。
跨学科合作研究
鼓励不同学科背景的专家学者进行 合作研究，共同探讨企业风险的本 质和规律，推动风险评估领域的创 新发展。
跨学科人才培养
加强跨学科的风险评估人才培养， 提高评估人员的综合素质和专业技 能，为企业提供更专业、更高效的 风险管理服务。
企业风险评估结果的应用
风险预警与应对
根据风险评估结果，及时发出预警信号，制定应对措施，降低企 业风险损失。
风险管理策略调整
根据风险评估结果，对企业风险管理策略进行调整和完善，提高企 业风险管理水平。
金融风险评估中的模型建立方法
金融风险评估中的模型建立方法金融风险评估是金融领域中非常重要的一项工作，它旨在利用适当的模型和方法来评估金融机构或个体所面临的各种风险。
本文将介绍金融风险评估中常用的模型建立方法，并探讨其优缺点。
一、VaR模型VaR（Value at Risk）模型是一种衡量金融市场风险的常用方法。
其基本原理是通过统计方法对金融资产的价格波动进行测量，从而确定在给定置信水平下的最大可能损失。
VaR模型可以是历史模型、蒙特卡罗模型或基于参数模型，根据实际情况选择合适的模型进行建立。
优点：VaR模型简单易懂，直观反映了风险水平。
缺点：VaR模型只关注损失的可能性，忽略了损失的大小、分布和时间因素。
二、ES模型ES（Expected Shortfall）模型是对VaR模型的延伸和改进。
它通过衡量超过VaR水平的损失部分的期望值，更全面地评估金融风险。
ES 模型能够捕捉到在极端情况下的风险，并提供更加准确的风险度量。
优点：ES模型更加全面地考虑了损失的分布和大小。
缺点：ES模型依然没有考虑时间因素，可能低估了风险的真实水平。
三、模糊数学模型模糊数学模型是一种较新的金融风险评估方法，它可以较好地处理不确定性和模糊性的问题。
该模型将金融风险看作是一个模糊的概念，通过引入模糊隶属度函数来量化风险的程度，从而进行风险评估和决策。
优点：模糊数学模型能够考虑到现实中的不确定性和模糊性，增加了评估的准确性。
缺点：模糊数学模型在实际应用中存在计算复杂度高、数据需求量大等问题。
四、Copula模型Copula模型是用于描述随机变量间相互依赖结构的数学工具，可以通过将边缘分布函数和相互依赖结构分开建模来对金融风险进行评估。
Copula模型通过刻画多个变量之间的相关性，提高了金融风险评估的准确性。
优点：Copula模型能够准确描述变量之间的相关性。
缺点：Copula模型对数据要求较高，且在实际应用中存在计算复杂度高的问题。
结论金融风险评估中的模型建立方法多种多样，每种方法都有其优缺点。
报告中使用的风险评估和预测模型的构建与分析方法
报告中使用的风险评估和预测模型的构建与分析方法概述：风险评估和预测模型在各行业和领域都有着广泛的应用。
通过建立合适的模型，可以对风险进行有效的评估和预测，为决策者提供科学的依据。
本文将探讨报告中使用的风险评估和预测模型的构建与分析方法，并从数据收集、模型选择、特征工程、模型训练和效果评估等方面进行讨论。
一、数据收集的重要性数据是构建风险评估和预测模型的基础。
数据的质量和多样性直接影响模型的准确性和可靠性。
在报告中，数据的收集方式需要与研究目标和所涉及的领域相符。
例如，对于金融领域的风险评估，可以收集股票市场、宏观经济指标、大宗商品等多个方面的数据。
对数据进行合理的收集和整理可以减少噪声的干扰，提升模型的效果。
二、模型选择与建立在报告中，选择适合的评估和预测模型是至关重要的。
常用的模型包括回归模型、决策树、支持向量机、神经网络等。
在选择模型之前，需要对数据进行探索性分析，了解不同特征之间的关系，并根据实际情况选择对应的模型。
例如，对于特征之间存在非线性关系的情况，可以选择使用神经网络等非线性模型。
三、特征工程的重要性特征工程是报告中模型构建过程中一个重要的环节。
通过对原始数据进行处理和转换，提取更有价值的特征，可以提升模型的性能。
常见的特征工程方法包括数据清洗、特征选择、特征变换和新特征构建等。
数据清洗可以去除异常值和缺失值，保证数据的完整性和准确性；特征选择可以通过统计方法或机器学习方法剔除对模型无贡献的特征；特征变换可以将非线性特征转化为线性特征，提升模型的拟合能力；新特征的构建可以根据领域知识和经验进行。
四、模型训练和调优在报告中，模型的训练和调优是为了获得最佳的模型参数和效果。
模型训练时需要将数据集划分为训练集和测试集，通过训练集对模型进行参数估计；测试集则用于模型的评估和调优。
调优可以通过交叉验证、网格搜索和调整模型超参数等方法进行。
在调优过程中，需要注意过度拟合和欠拟合的问题，以获得平衡的模型。
工程项目风险评估模型的构建方法
工程项目风险评估模型的构建方法一、引言在当今社会中，工程项目的规模和复杂性越来越高，项目风险也随之增加。
为了保证工程项目的顺利进行，提前评估和管理项目风险成为了必不可少的环节。
本文将探讨工程项目风险评估模型的构建方法，以匡助项目管理者更好地识别和应对潜在的风险。
二、风险评估模型的概念风险评估模型是指通过对项目中可能浮现的各种风险进行系统分析和评估，以确定其潜在影响和可能性的工具。
它可以匡助项目管理者在项目开始之前对风险进行预测和规划，从而减少项目失败的概率。
三、构建风险评估模型的步骤1. 确定评估指标构建风险评估模型的第一步是确定评估指标。
评估指标应当具有客观性和可量化性，以便于后续的数据采集和分析。
常用的评估指标包括项目成本、时间进度、技术可行性等。
2. 采集数据在确定评估指标之后，需要采集相关的数据以支持模型的构建。
数据可以通过文献调研、专家咨询、实地考察等方式获取。
采集到的数据应当具有全面性和准确性，以提高模型的可靠性和有效性。
3. 构建评估模型在采集到足够的数据之后，可以开始构建评估模型。
评估模型可以采用定性分析、定量分析或者两者结合的方式。
定性分析主要通过专家判断和经验来评估风险的可能性和影响程度；定量分析则通过数学统计方法对数据进行处理和分析，以得出风险评估结果。
4. 评估风险构建好评估模型之后，可以开始对项目中的风险进行评估。
评估的过程可以分为两个方面：风险的可能性评估和风险的影响评估。
可能性评估主要是对风险事件发生的概率进行估计，而影响评估则是对风险事件发生后对项目的影响程度进行评估。
5. 制定风险应对策略在评估完风险之后，需要制定相应的风险应对策略。
应对策略应当根据风险的可能性和影响程度来确定，以便于合理分配资源和采取相应的措施。
常见的风险应对策略包括风险规避、风险转移、风险缓解和风险接受等。
四、案例分析为了更好地理解工程项目风险评估模型的构建方法，我们以某高速公路建设项目为例进行分析。
信用评估中的风险模型构建与验证
信用评估中的风险模型构建与验证信用评估是金融领域中的一个重要环节，它涉及到了对个体或机构的信用状况进行评估，以确定其偿还能力和风险水平。
在信用评估中，风险模型的构建和验证是至关重要的步骤。
本文将探讨信用评估中的风险模型构建与验证的相关问题，包括方法、流程和准确性等方面。
一、风险模型构建在信用评估过程中，风险模型的构建是首要任务。
一个好的风险模型应该能够准确预测个体或机构的违约概率，具备较高的区分能力和预测能力。
以下是风险模型构建的基本步骤：1. 数据收集与预处理为构建风险模型，首先需要收集相关的数据，这些数据可以包括个体或机构的基本信息、财务报表、信用报告等。
数据收集后还需要进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等，以确保数据的质量和可靠性。
2. 特征选择与工程特征选择是指从大量的候选特征中选择出对违约概率影响较大的几个关键特征。
特征工程则是对所选特征进行处理和转换，以提取更多有用的信息。
这些步骤旨在提高模型的准确性和解释能力。
3. 模型选择与训练在风险模型构建中，需要选择适合的模型类型，如Logistic回归、支持向量机、随机森林等。
同时，还需要利用历史数据对模型进行训练，以获取模型的参数和权重。
4. 模型评估与优化构建好模型后，需要对其进行评估，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
如果模型效果不理想，可以考虑对模型进行优化，如调整模型参数、增加样本量等。
二、风险模型验证风险模型的验证是为了检验模型的预测准确性和鲁棒性，以保证模型的可靠性和有效性。
以下是风险模型验证的常用方法：1. 样本外验证样本外验证是利用未参与模型构建的数据对模型进行测试，以评估模型在真实情境下的性能。
通过与历史数据的对比，可以判断模型的预测能力和稳定性。
2. 交叉验证交叉验证是一种常用的验证方法，它将数据样本划分为训练集和验证集。
模型在训练集上进行训练，在验证集上进行验证。
通过多次交叉验证的结果可以评估模型的泛化能力。
基于机器学习的风险评估模型
基于机器学习的风险评估模型风险评估是在许多领域中至关重要的环节，例如金融行业、保险业、医疗保健领域等。
传统的风险评估方法通常依赖于专业知识和统计数据，而机器学习的发展为风险评估带来了新的可能性。
本文将探讨基于机器学习的风险评估模型的原理、应用和优势。
一、机器学习的风险评估模型介绍机器学习是一种基于数据的算法模型训练方法，它可以对大量的数据进行学习和分析，从而提取出数据中的模式和规律。
基于机器学习的风险评估模型通过学习历史数据和风险事件，可以预测未来可能发生的风险，并给出相应的评估结果。
二、基于机器学习的风险评估模型原理基于机器学习的风险评估模型通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：收集与风险评估相关的数据，包括历史数据、风险事件数据等。
2. 数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗和转换，去除噪音和异常值，将数据转化为机器学习算法能够处理的格式。
3. 特征选择：从清洗和转换后的数据中选择与风险评估相关的特征，这些特征能够对风险产生影响或指示风险的发生。
4. 模型选择和训练：选择适合的机器学习算法模型，并使用历史数据进行训练，使模型能够学习到数据中的模式和规律。
5. 风险评估：使用训练好的模型对未来的风险进行评估和预测，给出相应的风险等级或概率。
三、基于机器学习的风险评估模型应用领域基于机器学习的风险评估模型可以广泛应用于各个行业，以下是几个典型的应用领域：1. 金融风险评估：通过对历史金融数据的学习和分析，预测未来的市场波动和金融风险，帮助金融机构进行风险控制和投资决策。
2. 保险风险评估：结合客户的个人信息和历史索赔数据，通过机器学习算法对风险进行评估，帮助保险公司定价和制定合理的投保策略。
3. 医疗保健风险评估：利用医疗数据和患者的个人信息，通过机器学习算法对患者的健康风险进行评估，帮助医疗机构做出精准的治疗和预防决策。
四、基于机器学习的风险评估模型的优势相比传统的风险评估方法，基于机器学习的模型具有以下几个优势：1. 自动化和高效性：机器学习模型可以对大量的数据进行自动化分析和处理，大大减少了人力和时间成本。
保险行业中的风险评估模型构建方法
保险行业中的风险评估模型构建方法在保险行业中，风险评估是一项关键的工作。
保险公司需要有效地评估风险，以确定保险费率和保险规模，确保自身的经济可行性和盈利能力。
为了实现准确的风险评估，保险公司采用了各种不同的模型和方法。
本文将介绍一些常用的保险行业中的风险评估模型构建方法。
1. 统计模型统计模型是保险行业中常用的风险评估工具之一。
它基于过去的数据和经验，通过统计分析来预测未来的风险。
常见的统计模型包括线性回归模型、logistic回归模型、决策树和神经网络模型等。
这些模型可以对保险风险进行分类和预测，帮助保险公司制定相应的风险管理策略。
2. 风险度量模型风险度量模型是评估保险风险的另一种重要方法。
它通过对风险的度量，帮助保险公司了解和评估不同类型的风险。
风险度量模型主要有价值-at-风险、损失分布和概率分布函数等。
这些模型通过量化风险的大小和概率分布，为保险公司提供了直观的风险评估结果。
3. 场景分析模型场景分析模型在保险行业中也得到广泛应用。
它通过模拟不同的风险场景和变量，预测不同情况下的保险风险和损失。
场景分析模型可以帮助保险公司识别潜在的风险，并提前做好准备。
在场景分析模型中，蒙特卡洛模拟是一种常用的方法，它通过生成随机样本来模拟不同的风险情景，并对结果进行分析和评估。
4. 经验法则模型保险行业中的经验法则模型是基于经验法则和专业判断来评估风险的一种方法。
这种模型依赖于保险专业人员的经验和知识，通过对经验数据和相关的专业判断来评估风险。
经验法则模型包括决策树和专家系统等。
这些模型可以辅助保险公司识别和评估风险，提供决策支持。
在构建保险行业中的风险评估模型时，需要注意以下几点：1. 数据的质量和准确性非常重要。
在构建模型之前，需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的可靠性和准确性。
2. 模型的选择要根据实际需求和数据特点进行。
不同的模型适用于不同的场景，保险公司应根据自身情况选择合适的模型。
3. 模型的验证和检验是构建的必要步骤。
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图片简介:本说明书实施例提供一种风险评估模型的训练、风险评估方法及装置，在训练方法中，收集一批用户样本，其中的每个用户样本包括用户特征和风险标签，风险标签用于指示出用户的总风险评分以及对应于各预定风险类型的多个单独风险评分。
基于各用户样本的用户特征以及风险标签中的总风险评分，对特征编码层进行训练，得到训练的特征编码层，并基于训练的特征编码层，获取各用户样本的特征编码结果。
基于各用户样本的特征编码结果以及风险标签中的总风险评分，对综合风险评估层进行训练。
对于各单一风险评估层中的每个单一风险评估层，基于各用户样本的特征编码结果以及风险标签中的对应风险类型的单独风险评分，对该单一风险评估层进行训练。
技术要求1.一种风险评估模型的训练方法，所述风险评估模型包括特征编码层、综合风险评估层和若干单一风险评估层；各单一风险评估层中的每个单一风险评估层对应于各预定风险类型中的一种风险类型；所述方法包括：收集一批用户样本，其中的每个用户样本包括用户特征和风险标签；所述风险标签用于指示出用户的总风险评分以及对应于所述各预定风险类型的多个单独风险评分；基于所述一批用户样本中各用户样本的用户特征，以及所述各用户样本的风险标签中的总风险评分，对所述特征编码层进行训练，得到训练的特征编码层；基于训练的特征编码层，获取所述各用户样本的特征编码结果；基于所述各用户样本的特征编码结果，以及所述各用户样本的风险标签中的总风险评分，对所述综合风险评估层进行训练；对于所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层，基于所述各用户样本的特征编码结果，以及所述各用户样本的风险标签中的对应于该单一风险评估层的风险类型的单独风险评分，对该单一风险评估层进行训练。
2.根据权利要求1所述的方法，所述训练的特征编码层包括多棵决策树；所述基于训练得到的特征编码层，获取所述各用户样本的特征编码结果，包括：确定所述各用户样本在所述多棵决策树中各棵决策所落入叶子节点的节点标识；基于所述各用户样本在所述多棵决策树中各棵决策所落入叶子节点的节点标识，确定所述各用户样本的特征编码结果。
3.根据权利要求2所述的方法，所述各棵决策树中每棵决策树的每个非叶子节点对应于一个用户特征；所述每棵决策树的叶子节点的节点标识表征从该叶子节点至其所在决策树的根节点之间的路径所覆盖的各节点所对应用户特征的归一化处理结果。
4.根据权利要求1所述的方法，所述综合风险评估层以及所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层均包括迭代决策树模型。
5.根据权利要求4所述的方法，所述迭代决策树模型包括以下任一种：梯度提升决策树GBDT模型、adaboost决策树模型以及XGBoost决策树模型。
6.根据权利要求1所述的方法，所述各预定风险类型包括违规违禁类型、反作弊类型、投资理财类型以及欺诈类型中的若干种。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，所述用户特征包括用户属性、历史高危稽查记录、历史行为记录以及每天策略处罚结果中的若干种。
8.一种风险评估方法，包括：获取待评估风险用户的目标特征；将所述目标特征输入风险评估模型的特征编码层，得到目标特征编码结果；所述风险评估模型通过如权利要求1-7中任一项所述的方法训练得到；将所述目标特征编码结果分别输入所述风险评估模型的综合风险评估层和各单一风险评估层；通过所述综合风险评估层的输出，得到所述待评估风险用户的总风险评分；通过所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层的输出，得到所述待评估风险用户的对应于每个单一风险评估层的风险类型的单独风险评分。
9.一种风险评估模型的训练装置，所述风险评估模型包括特征编码层、综合风险评估层和若干单一风险评估层；各单一风险评估层中的每个单一风险评估层对应于各预定风险类型中的一种风险类型；所述装置包括：收集单元，用于收集一批用户样本，其中的每个用户样本包括用户特征和风险标签；所述风险标签用于指示出用户的总风险评分以及对应于所述各预定风险类型的多个单独风险评分；训练单元，用于基于所述收集单元收集的所述一批用户样本中各用户样本的用户特征，以及所述各用户样本的风险标签中的总风险评分，对所述特征编码层进行训练，得到训练的特征编码层；获取单元，用于基于所述训练单元训练的特征编码层，获取所述各用户样本的特征编码结果；所述训练单元，还用于基于所述获取单元获取的所述各用户样本的特征编码结果，以及所述各用户样本的风险标签中的总风险评分，对所述综合风险评估层进行训练；所述训练样本，还用于对于所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层，基于所述获取单元获取的所述各用户样本的特征编码结果，以及所述各用户样本的风险标签中的对应于该单一风险评估层的风险类型的单独风险评分，对该单一风险评估层进行训练。
10.根据权利要求9所述的装置，所述训练的特征编码层包括多棵决策树；所述获取单元具体用于：确定所述各用户样本在所述多棵决策树中各棵决策所落入叶子节点的节点标识；基于所述各用户样本在所述多棵决策树中各棵决策所落入叶子节点的节点标识，确定所述各用户样本的特征编码结果。
11.根据权利要求10所述的装置，所述各棵决策树中每棵决策树的每个非叶子节点对应于一个用户特征；所述每棵决策树的叶子节点的节点标识表征从该叶子节点至其所在决策树的根节点之间的路径所覆盖的各节点所对应用户特征的归一化处理结果。
12.根据权利要求9所述的装置，所述综合风险评估层以及所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层均包括迭代决策树模型。
13.根据权利要求12所述的装置，所述迭代决策树模型包括以下任一种：梯度提升决策树GBDT模型、adaboost决策树模型以及XGBoost决策树模型。
14.根据权利要求9所述的装置，所述各预定风险类型包括违规违禁类型、反作弊类型、投资理财类型以及欺诈类型中的若干种。
15.根据权利要求9-14任一项所述的装置，所述用户特征包括用户属性、历史高危稽查记录、历史行为记录以及每天策略处罚结果中的若干种。
16.一种风险评估装置，包括：获取单元，用于获取待评估风险用户的目标特征；输入单元，用于将所述获取单元获取的所述目标特征输入风险评估模型的特征编码层，得到目标特征编码结果；所述风险评估模型通过如权利要求1-7中任一项所述的方法训练得到；所述输入单元，还用于将所述目标特征编码结果分别输入所述风险评估模型的综合风险评估层和各单一风险评估层；所述获取单元，还用于通过所述综合风险评估层的输出，得到所述待评估风险用户的总风险评分；通过所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层的输出，得到所述待评估风险用户的对应于每个单一风险评估层的风险类型的单独风险评分。
17.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法或权利要求8所述的方法。
18.一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法或权利要求8所述的方法。
技术说明书风险评估模型的训练、风险评估方法及装置技术领域本说明书一个或多个实施例涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种风险评估模型的训练、风险评估方法及装置。
背景技术随着网络技术的日益普遍，网络交易中存在的风险也越来越多。
为了能有效的减少高风险交易，加强市场监控，对用户进行风险评估显得极其重要。
传统技术中，通常只针对单一风险类型(如，涉嫌赌博的风险类型)进行风险评估。
其评估过程具体可以为：先基于该风险类型的样本用户和正常样本用户，训练风险评估模型。
之后基于该风险评估模型，评估目标用户是否为对应风险类型的用户。
因此，传统的风险评估方法效率较低。
因此，希望提供改进的方案，能够提升对用户的风险评估效率。
技术内容本说明书一个或多个实施例描述了一种风险评估模型的训练、风险评估方法及装置，可以降低模型训练的成本和开销。
第一方面，提供了一种风险评估模型的训练方法，包括：收集一批用户样本，其中的每个用户样本包括用户特征和风险标签；所述风险标签用于指示出用户的总风险评分以及对应于所述各预定风险类型的多个单独风险评分；基于所述一批用户样本中各用户样本的用户特征，以及所述各用户样本的风险标签中的总风险评分，对所述特征编码层进行训练，得到训练的特征编码层；基于训练的特征编码层，获取所述各用户样本的特征编码结果；基于所述各用户样本的特征编码结果，以及所述各用户样本的风险标签中的总风险评分，对所述综合风险评估层进行训练；对于所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层，基于所述各用户样本的特征编码结果，以及所述各用户样本的风险标签中的对应于该单一风险评估层的风险类型的单独风险评分，对该单一风险评估层进行训练。
第二方面，提供了一种风险评估方法，包括：获取待评估风险用户的目标特征；将所述目标特征输入风险评估模型的特征编码层，得到目标特征编码结果；所述风险评估模型通过第一方面所述的方法训练得到；将所述目标特征编码结果分别输入所述风险评估模型的综合风险评估层和各单一风险评估层；通过所述综合风险评估层的输出，得到所述待评估风险用户的总风险评分；通过所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层的输出，得到所述待评估风险用户的对应于每个单一风险评估层的风险类型的单独风险评分。
第三方面，提供了一种风险评估模型的训练装置，包括：收集单元，用于收集一批用户样本，其中的每个用户样本包括用户特征和风险标签；所述风险标签用于指示出用户的总风险评分以及对应于所述各预定风险类型的多个单独风险评分；训练单元，用于基于所述收集单元收集的所述一批用户样本中各用户样本的用户特征，以及所述各用户样本的风险标签中的总风险评分，对所述特征编码层进行训练，得到训练的特征编码层；获取单元，用于基于所述训练单元训练的特征编码层，获取所述各用户样本的特征编码结果；所述训练单元，还用于基于所述获取单元获取的所述各用户样本的特征编码结果，以及所述各用户样本的风险标签中的总风险评分，对所述综合风险评估层进行训练；所述训练样本，还用于对于所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层，基于所述获取单元获取的所述各用户样本的特征编码结果，以及所述各用户样本的风险标签中的对应于该单一风险评估层的风险类型的单独风险评分，对该单一风险评估层进行训练。
第四方面，提供了一种风险评估装置，包括：获取单元，用于获取待评估风险用户的目标特征；输入单元，用于将所述获取单元获取的所述目标特征输入风险评估模型的特征编码层，得到目标特征编码结果；所述风险评估模型通过第一方面所述的方法训练得到；所述输入单元，还用于将所述目标特征编码结果分别输入所述风险评估模型的综合风险评估层和各单一风险评估层；所述获取单元，还用于通过所述综合风险评估层的输出，得到所述待评估风险用户的总风险评分；通过所述各单一风险评估层中的每个单一风险评估层的输出，得到所述待评估风险用户的对应于每个单一风险评估层的风险类型的单独风险评分。