摘要
本发明提供了一种报销系统的风险监测方法、装置、设备及存储介质,方法包括以下步骤:基于历史报销风险数据对预置机器学习模型进行训练,获得风险识别模型;对所述风险识别模型进行多源数据融合训练,获得风险综合处理模型,所述多源数据包括结构化数据、非结构化数据和实时数据流;通过所述风险综合处理模型对报销申请进行风险综合处理,获得综合处理结果,所述综合处理结果包括风险识别、风险分析、风险评价和风险建议;将所述综合处理结果推送至相关人员账号并进行可视化界面展示。本发明的报销系统的风险监测方法利用了机器学习模型并接入了多源数据进行训练,使机器学习模型具有了综合分析的能力,风险监测更加全面和智能。
技术关键词
风险监测方法
报销系统
风险识别模型
机器学习模型
风险监测装置
数据
可视化界面
风险点
融合算法
监测设备
识别模型训练
机器学习技术
可读存储介质
账号
渠道
支持向量机
存储器
处理器
财务