业务风险的度量方法、装置和电子设备

技术领域

本申请属于计算机领域，具体涉及一种业务风险的度量方法、装置和电子设备。

背景技术

在“承保+减损+赋能+理赔”的保险新逻辑下，掌握企业客户对周围可能造成的风险，可以为客户提供有针对性的减损服务，并提高客户抵御各类风险的能力，因此获得企业周边地理信息，尤其是高危行业企业周边地理信息至关重要。

相关技术中，通过历史理赔记录，在地图上绘制已知风险点及风险类别，例如，当企业为化工企业时，产生爆炸风险时，周围的建筑物、河流容易被波及。通过已知的风险点(如周围建筑物、河流)与已知的风险类别(火灾)形成栅格化的风险地图，根据投保企业落在已知风险栅格内，由已知风险栅格的风险系数评估投保企业的业务风险。由于已知风险栅格内风险点种类较多，将不同的风险点处理为同一个风险系数，容易导致投保企业的风险系数精确度较低。

发明内容

本申请实施例提供一种业务风险的度量方法、装置和电子设备，能够解决相关技术由于风险栅格内风险点种类较多，将不同的风险点处理为同一个风险系数，存在投保企业的风险系数精确度较低的问题。

第一方面，提供一种业务风险的度量方法，包括：

获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；

获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象；

将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物；

若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述事物所属的第一类型；

若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；

根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。

第二方面，提供一种业务风险的度量装置，包括：

第一获取模块，用于获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象；

匹配模块，用于将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物；

第二获取模块，用于若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述事物所属的第一类型；若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；

计算模块，根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。

第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述存储器存储程序，所述程序被处理器执行时实现根据第一方面所述的方法中的步骤。

在本申请实施例中，获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象；将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物；若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述事物所属的第一类型；若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。如此，由于根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。在计算针对所述目标企业的业务风险评估结果时，将所述目标企业周围的风险类型进行分类，能够更准确地计算所述目标企业周围的不同类型的风险。相较于相关技术中使用栅格化模糊处理各类型，对栅格内各类型风险赋予统一的风险值，本申请实施例对各类型进行分类计算，能够更加准确地分析各类型带来的风险性，使业务风险评估结果具有更高的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本申请实施例提供的一种业务风险的度量方法的流程图；

图2是本申请实施例提供的另一种业务风险的度量方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的另一种业务风险的度量方法的流程图；

图4是本申请实施例提供的另一种业务风险的度量方法的流程图；

图5是本申请实施例提供的一种业务风险的度量装置的结构框图；

图6是本申请实施例提供的一种目标设备的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了更好地理解本申请，在解释本申请实施例前，先对部分名词进行介绍。

高危行业：指危化品、煤矿、非煤矿类、烟花爆竹相关生产、加工、制造行业。

光学字符识别(OCR)组件：指提取图像中的文字信息的组件，通常包括文本检测和文本识别。

大语言模型：指针对自然语言构建的、参数规模在亿级别及以上的深度神经网络模型。

目标检测模型：从图片中检测指定主体，如人、猫、狗、车辆、路灯、植物等的深度神经网络模型。

小目标检测模型：从图片中检测画面占比较小的主体的深度神经网络模型，本申请实施例中的主体约为25像素*25像素以下。

屏幕截图：读取屏幕当前画面，并截取指定坐标范围内的矩形画面。

文字地图图片：页面上含有对建筑物/位置标注的文字信息的图片。

卫星地图图片：对某位置展示的卫星拍摄画面。

为了更好地解决相关技术中投保企业的风险系数精确度较低的问题，本申请实施例提出一种基于地图文字和卫星图像的高危行业企业风险度量方法，首先定位目标企业，然后通过获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片，分别对文字地图图片和卫星地图图片进行处理，智能且高效地判断企业周边学校、居民区、景区、农田、交通要道、河流、森林、医院、工厂、村庄等数量信息，并进一步计算高危企业风险覆盖范围，完成风险评估。

本申请实施例提供的业务风险的度量方法可以由目标设备执行，其中，目标设备可以是一台电子设备，也可以是多台电子设备。也就是说，本申请实施例提供的业务风险的度量方法可以由一台电子设备执行，也可以由多台电子设备相互配合执行。其中，所述电子设备例如可以为诸如笔记本电脑、平板等终端设备，也可以为服务器。

图1是本申请实施例提供的一种业务风险的度量方法的流程图。如图1所示，本申请实施例提供的业务风险的度量方法，包括：

步骤110，获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；

在本申请实施例中，所述目标企业可以为任何需要保险业务的企业，包括如：危化品、煤矿、非煤矿类、烟花爆竹相关生产、加工、制造行业，易对周围环境或建筑物造成影响的高危行业。所述文字地图图片可以为包含对建筑物/位置标注的文字信息的任何地图图片，例如关于某市的平面行政规划图、导航软件上关于某地的位置信息截图等。所述卫星地图图片可以为包含村庄、房子、树林等真实地貌景观的地图图片，例如通过卫星所拍摄的地球图片。

相应地，所述目标企业的文字地图图片可以为以所述目标企业为中心，半径长度为D的圆形文字地图图片，也可以为以所述目标企业为中心，长为H宽为W的矩形文字地图图片，也可以为以所述目标企业为中心的其他形状的文字地图图片。本申请实施例不对此做具体限制。所述目标企业的卫星地图图片可以为以所述目标企业为中心，与所述目标企业的文字地图图片同等尺寸形状的卫星地图图片。

相应地，获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片，可以由外部工具进行拍摄或截图导入目标设备，例如使用导航地图工具进行截图，再将截图文件导入目标设备。也可以由目标设备内部进行生成，一种由目标设备内部进行生成的方式具体可以为：根据已知行业清单，清单包括经纬度、归属地市等信息，逐个将企业名称、经纬度、所在地市等信息传入目标设备，目标设备以该经纬度为中心，展示附近的地图信息。若地图信息包含对建筑物/位置标注的文字信息，可判定为所述目标企业的文字地图图片，进行截图，生成所述目标企业的文字地图图片。若地图信息包含村庄、房子、树林等真实地貌景观，可判定为所述目标企业的卫星地图图片，进行截图，生成所述目标企业的卫星地图图片。

在得到所述文字地图图片和所述卫星地图图片后，可对所述文字地图图片和所述卫星地图图片进行识别内容处理。

步骤120，获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象；

在本申请实施例中，所述目标文字可以为所述文字地图图片上的任意字段，例如“西长安街”、“国家大剧院”等字段。所述目标对象可以为所述卫星地图图片上的任意地貌景观，例如“村庄”、“农田”等地貌景观。

获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象可以使用目标设备内的组件进行扫描提取，也可以通过引入外部的深度神经网络学习模型对所述文字地图图片和所述卫星地图图片进行扫描以及识别，提取所述文字地图图片上和所述卫星地图图片上的内容并记录。提取所述文字地图图片上的所述目标文字的深度神经网络学习模型与提取所述卫星地图图片上的所述目标对象的深度神经网络学习模型可以为同一个模型，也可以为不同的，本申请实施例不对此做具体限制。

步骤130，将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物；

在本申请实施例中，可以将所述目标文字和所述目标对象进行两两匹配，例如将所述目标文字中的“西长安街”分别与所述卫星地图图片中的“村庄”、“农田”进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物。例如，将所述目标文字中的“西长安街”与所述卫星地图图片中的“街道”进行匹配，若匹配成功，可理解为指向一条名叫西长安街的街道。

在将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物后，可根据匹配结果进行不同的处理。

步骤140，若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述事物所属的第一类型；

在本申请实施例中，所述事物所属的第一类型可以为能够代表所述事物的类型，例如“学校”、“居民区”、“医院”等类型。为了更清晰地理解步骤140，可进一步拿步骤130中示例解释，当所述目标文字中的“西长安街”与所述卫星地图图片中的“街道”指向同一事物，一条名叫西长安街的街道时，即可认为该事物的类型为街道。

步骤150，若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；

在本申请实施例中，所述目标文字所属的第二类型可以为能够代表所述目标文字的类型，例如“学校”、“居民区”、“景区”等类型。所述目标对象所属的第三类型可以为能够代表所述目标对象的类型，例如“建筑区”、“森林”。

相应的，获取所述目标文字所属的第二类型可以通过深度神经网络模型(例如：大语言模型)对所述目标文字进行语言文本的含义理解，并根据对所述目标文字的理解将其分类。

步骤160，根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。

在本申请实施例中，可以根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，计算各事物和/或各目标文字以及各目标对象的风险评估结果。可以根据各事物和/或各目标文字以及各目标对象的风险评估结果在所述文字地图图片上和/或所述卫星地图图片上分别进行风险标注，得到针对所述目标企业的业务风险地图。也可以根据各事物，各目标文字以及各目标对象中的至少两者得到的风险评估结果进行汇总求和，得到针对所述目标企业的总风险值，并将所述目标文字进行记录以及分类，得到针对所述目标企业的业务风险清单以及总风险值。还可以根据指定名单，所述指定名单上包含部分所述目标文字和/或所述目标对象，将指定名单上的各事物和/或各目标文字以及各目标对象的风险评估结果进行相应处理，得到更加精准的业务风险评估地图或风险值。本申请实施例不对此做具体限制。

在本申请实施例中，获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象；将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物；若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述事物所属的第一类型；若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。如此，由于根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。在计算针对所述目标企业的业务风险评估结果时，将所述目标企业周围的风险类型进行分类，能够更准确地计算所述目标企业周围的不同类型的风险。相较于相关技术中使用栅格化模糊处理各类型，对栅格内各类型风险赋予统一的风险值，本申请实施例对各类型进行分类计算，能够更加准确地分析各类型带来的风险性，使业务风险评估结果具有更高的准确性。

图2是本申请实施例提供的一种业务风险的度量方法的流程图。如图1所示，本申请实施例提供的业务风险的度量方法，包括：

步骤210，获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；

步骤220，获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象；

在本申请实施例中，可以使用光学字符识别软件对所述文字地图图片进行识别，得到所述文字地图图片上的目标文字。还可以使用目标检测模型和/或小目标检测模型对所述卫星地图图片进行检测，得到所述卫星地图图片上的目标对象，其中，所述目标对象为具有名称的对象。

步骤230，获取所述目标文字在所述文字地图图片中的第一坐标，以及所述目标对象在所述卫星地图图片中的第二坐标；

在本申请实施例中，所述第一坐标和所述第二坐标可以为所述目标文字和/或所述目标对象所在地的中心点坐标，也可以为所述目标文字和/或所述目标对象所在地的任意坐标点。还可以通过坐标表示矩形框或圆形框，通过记录矩形框或圆形框的中心点以及相关形状数据表示所述矩形框或圆形框。所述矩形框或圆形框包含所述目标文字和/或所述目标对象。一种通过表示矩形框的坐标表现形式具体为(x,y,width,height)，其中x,y为所述矩形框的左上顶点相对于所述目标文字地图图片和/或所述目标卫星地图图片的坐标点，width,height为所述矩形框的宽与高。

所述第一坐标和所述第二坐标可以在识别所述目标文字和所述目标对象时，同时获得。也可以通过另外其他的深度神经网络模型或组件进行识别并对应记录。本申请实施例不对此做具体限制。

步骤240，将所述第一坐标和所述第二坐标进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物；

在本申请实施例中，可以根据所述第一坐标和所述第二坐标代表的矩形框或圆形框的中心点坐标以及形状大小进行匹配，判断所述第一坐标与所述第二坐标位置以及形状大小是否都相同，如此便可确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物。

步骤250，若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述事物所属的第一类型；

在本申请实施例中，若所述第一坐标与所述第二坐标位置以及形状大小都相同，或在某一个可控的区域内大部分相同，即可认为所述目标文字和所述目标对象指向同一个事物，获取所述事物所属的第一类型。

步骤260，若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；

步骤270，根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。

在本申请实施例中，通过获取所述目标文字在所述文字地图图片中的第一坐标，以及所述目标对象在所述卫星地图图片中的第二坐标，将所述第一坐标和所述第二坐标进行匹配，以此确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物。通过所述第一坐标和所述第二坐标确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物，可以更加客观化地判断所述目标文字和所述目标对象是否为同一事物，提高了判断是否为同一事物的准确性，进一步能够更加准确地得到所述目标企业周围的事物以及类型，从而提高了针对所述目标企业的业务风险评估。

图3是本申请实施例提供的一种业务风险的度量方法的流程图。如图1所示，本申请实施例提供的业务风险的度量方法，包括：

步骤310，获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；

步骤320，获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象；

步骤330，将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物；

步骤340，若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述事物所属的第一类型；

步骤350，若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；

步骤360，基于所述事物所属的第一类型，确定所述第一类型相对于所述目标企业的第一风险权重；基于所述目标文字所属的第二类型，确定所述第二类型相对于所述目标企业的第二风险权重；基于所述目标对象所属的第三类型，确定所述第三类型相对于所述目标企业的第三风险权重；

在本申请实施例，所述第一风险权重表示所述所述目标企业对第一类型的理赔风险，可以由所述第一类型近年累计意外事故导致的理赔金额按归一化指数函数计算得到，也可以由人工确定为定值，本申请实施例不对此做具体限制。相应地，所述第二风险权重和所述第三风险权重可以与所述第一风险权重相同，也可以不同，本申请实施例不对此做具体限制。

步骤370，获取所述事物相对于所述目标企业的第一距离；获取所述目标文字和所述目标对象指向不同事物时，所述目标文字相对于所述目标企业的第二距离；获取所述目标文字和所述目标对象指向不同事物时，所述目标对象相对于所述目标企业的第三距离；

在本申请实施例中，所述第一距离可以为所述事物相对于所述目标企业的直线距离，通过所述事物的中心点坐标与所述目标企业的中心点坐标计算得到。还可以为所述事物相对于所述目标企业的驾车距离等，本申请实施例不对此做具体限制。

相应地，所述第一距离可以通过所述文字地图图片和/或所述卫星地图图片上直接测量直线距离可得，也可以引入其他导航软件，导入所述事物相对于所述目标企业的驾车距离。所述第二距离与所述第三距离可以与所述第一距离相等，也可以不相等。本申请实施例不对此做具体限制。

步骤380，基于所述第一风险权重、所述第二风险权重、所述第三风险权重、所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。

在本申请实施例中，基于所述第一风险权重、所述第二风险权重、所述第三风险权重、所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。计算针对所述目标企业的业务风险评估结果时，考虑所述第一距离、所述第二距离以及所述第三距离，在基于风险权重计算的基础上加入距离的影响，提高了计算所述风险评估结果的准确性与完整性。

图4是本申请实施例提供的一种业务风险的度量方法的流程图。如图1所示，本申请实施例提供的业务风险的度量方法，包括：

步骤410，获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；

步骤420，使用OCR软件对所述文字地图图片进行识别，得到所述文字地图图片上的目标文字；使用目标检测模型对所述卫星地图图片进行检测，得到所述卫星地图图片上的目标对象，其中，所述目标对象为具有名称的对象；

步骤430，确定所述目标文字所在的第一文本框；将所述第一文本框对应的坐标，作为所述目标文字在所述文字地图图片中的第一坐标；确定所述目标对象所在的第二文本框；将所述第二文本框对应的坐标，作为所述目标对象在所述卫星地图图片中的第二坐标；

在本申请实施例中，所述第一文本框可以为矩形或圆形以及其他形状，本申请实施例不对此做具体限制。所述第一文本框包含所述目标文字，一种当所述第一文本框为矩形时，所述第一坐标的具体表示方法可以参照步骤230中的描述。

步骤440，计算所述第一文本框与所述第二文本框的重叠度，所述重叠度为所述第一文本框与所述第二文本框的重叠部分面积与总面积的比值，所述总面积为所述第一文本框的面积与所述第二文本框的面积之和；

在本申请实施例中，分别两两计算所述第一文本框与所述第二文本框的重叠度。

步骤450，若所述重叠度大于阈值，确定所述目标文字和所述目标对象指向同一事物；若所述重叠度小于或等于所述阈值，确定所述目标文字和所述目标对象指向不同的事物；

步骤460，若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述目标文字所属的类型和所述目标对象所属的类型；根据指定规则，将所述目标文字所属的类型和所述目标对象所属的类型进行合并，得到目标类型，并将所述目标类型作为所述目标对象的所属第一类型；

在本申请实施例中，所述指定规则包含所述目标文字所属的类型和所述目标对象所属的类型的合并关系，例如：当所述目标文字所属的类型为小区，所述目标对象所属的类型为建筑物，根据指定规则将“小区”和“建筑物”合并，得到目标类型“小区”。

步骤470，若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；

步骤480，基于所述事物所属的第一类型，确定所述第一类型相对于所述目标企业的第一风险权重；基于所述目标文字所属的第二类型，确定所述第二类型相对于所述目标企业的第二风险权重；基于所述目标对象所属的第三类型，确定所述第三类型相对于所述目标企业的第三风险权重；

步骤490，获取所述事物相对于所述目标企业的第一距离；获取所述目标文字和所述目标对象指向不同事物时，所述目标文字相对于所述目标企业的第二距离；获取所述目标文字和所述目标对象指向不同事物时，所述目标对象相对于所述目标企业的第三距离；

步骤495，通过如下公式，确定所述目标企业的风险评估结果：

estimate_result＝∑estimate(d

estimate(d

dis

其中，estimate_result为所述目标企业的风险评估结果；estimate(dn)为每个所述事物、所述匹配失败的所述目标文字以及所述匹配失败的的所述目标对象的风险评估结果；est_base为风险基础值，该值由所述目标企业所属的行业类型和所述目标企业企业的注册资本规模决定，为常量；w

在本申请实施例中，当所述目标文字和所述目标对象确定为同一事物时，所述(x

为了更好地理解本申请实施例，下面列出一种本申请实施例的具体实现方式，需了解的是，举例并非限制。

定位目标企业：根据已知高危行业清单L，清单包括经纬度、归属地市等信息，根据清单L，逐个将企业名称、经纬度、所在地市等信息传入地图工具，地图工具以该经纬度为中心，展示半径长度D范围内的地图画面，地图画面上包括地图文字，生成截图S1。

识别地图文字和归类：使用光学字符识别组件识别截图S1中的所有地图文字，生成集合{Word}及每段文字word_i在截图S1中的坐标位置loc_i(x,y,width,height)，将每段文字word_i通过大语言模型进行分类，分类类别包括学校、居民区、景区、商场、道路、医院、工厂、公司等，生成分类结果集合{R}，将每段文字word_i分类结果r_i与坐标位置loc_i关联并记录。

小目标检测卫星图片：切换地图工具展示模式为卫星模式，生成截图S2，对截图S2进行小目标检测，自动检测S2中建筑物、河流、湖泊、森林、农田、交通要道、山区等主体，生成主体集合{Iden}及每个主体iden_j在S2中的坐标位置loc_j(x,y,width,height)，形成关联并记录。

周围信息整合：将loc_i与loc_j两两计算重叠度IOU(即重叠部分面积占面积之和的比例)，对于IOU大于阈值TD1的r_i和iden_j认为是同一对象，按指定规则rule_set合并相关信息，如小区和建筑物合并为小区、景区和森林合并为森林，等，完成合并后，生成合并信息集合{Merge}。将合并信息集合{Merge}与剩余未能合并的地图文字归类结果集合{R}_left、剩余未能合并的小目标主体集合{Iden}_left，全部添加至整合结果集合{Final_Set}。

风险评估计算：按以下公式完成目标高危企业风险评估，生成评估结果estimate_result，其中d

estimate_result＝∑estimate(d

estimate(d

dis

其中，estimate_result为所述目标企业的风险评估结果；estimate(dn)为每个所述事物、所述匹配失败的所述目标文字以及所述匹配失败的的所述目标对象的风险评估结果；est_base为风险基础值，该值由所述目标企业所属的行业类型和所述目标企业企业的注册资本规模决定，为常量；w

图5是本申请实施例提供的一种业务风险的度量装置的结构框图，本申请实施例提供的业务风险的度量装置500包括第一获取模块510、匹配模块520、第二获取模块530和计算模块540。

第一获取模块510，用于获取目标企业的文字地图图片和卫星地图图片；获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象；

匹配模块520，用于将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物；

第二获取模块530，用于若所述目标文字和所述目标对象指向同一事物，获取所述事物所属的第一类型；若所述目标文字和所述目标对象指向不同事物，获取所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型；

计算模块540，用于根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。

可选地，在获取所述文字地图图片上的目标文字和所述卫星地图图片上的目标对象的过程中，第一获取模块510具体用于：

使用光学字符识别软件对所述文字地图图片进行识别，得到所述文字地图图片上的目标文字；

使用目标检测模型对所述卫星地图图片进行检测，得到所述卫星地图图片上的目标对象，其中，所述目标对象为具有名称的对象。

可选地，在将所述目标文字和所述目标对象进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物的过程中，所述匹配模块520具体用于：

获取所述目标文字在所述文字地图图片中的第一坐标，以及所述目标对象在所述卫星地图图片中的第二坐标；

将所述第一坐标和所述第二坐标进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物。

可选地，在获取所述目标文字在所述文字地图图片中的第一坐标，以及所述目标对象在所述卫星地图图片中的第二坐标，所述匹配模块520具体用于：

确定所述目标文字所在的第一文本框；将所述第一文本框对应的坐标，作为所述目标文字在所述文字地图图片中的第一坐标；

确定所述目标对象所在的第二文本框；将所述第二文本框对应的坐标，作为所述目标对象在所述卫星地图图片中的第二坐标。

可选地，在将所述第一坐标和所述第二坐标进行匹配，以确定所述目标文字和所述目标对象是否指向同一事物的过程中，所述匹配模块520具体用于：

计算所述第一文本框与所述第二文本框的重叠度，所述重叠度为所述第一文本框与所述第二文本框的重叠部分面积与总面积的比值，所述总面积为所述第一文本框的面积与所述第二文本框的面积之和；

若所述重叠度大于阈值，确定所述目标文字和所述目标对象指向同一事物；

若所述重叠度小于或等于所述阈值，确定所述目标文字和所述目标对象指向不同的事物。

可选地，在获取所述事物的所属类型的过程中，所述第二获取模块530具体用于：

获取所述目标文字所属的类型和所述目标对象所属的类型；

根据指定规则，将所述目标文字所属的类型和所述目标对象所属的类型进行合并，得到目标类型，并将所述目标类型作为所述目标对象的所属第一类型。

可选地，在根据所述事物所属的第一类型、所述目标文字所属的第二类型和所述目标对象所属的第三类型中的至少一者，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果的过程中，所述计算模块540具体用于：

基于所述事物所属的第一类型，确定所述第一类型相对于所述目标企业的第一风险权重；

基于所述目标文字所属的第二类型，确定所述第二类型相对于所述目标企业的第二风险权重；

基于所述目标对象所属的第三类型，确定所述第三类型相对于所述目标企业的第三风险权重；

获取所述事物相对于所述目标企业的第一距离；

获取所述目标文字和所述目标对象指向不同事物时，所述目标文字相对于所述目标企业的第二距离；

获取所述目标文字和所述目标对象指向不同事物时，所述目标对象相对于所述目标企业的第三距离；

基于所述第一风险权重、所述第二风险权重、所述第三风险权重、所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果。

可选地，在基于所述第一风险权重、所述第二风险权重、所述第三风险权重、所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离，得到针对所述目标企业的业务风险评估结果的过程中，所述计算模块540具体用于：

通过如下公式，确定所述目标企业的风险评估结果：

estimate_result＝∑estimate(d

estimate(d

dis

其中，estimate_result为所述目标企业的风险评估结果；estimate(dn)为每个所述事物、所述匹配失败的所述目标文字以及所述匹配失败的的所述目标对象的风险评估结果；est_base为风险基础值，该值由所述目标企业所属的行业类型和所述目标企业企业的注册资本规模决定，为常量；w

图6是本申请实施例提供的一种电子设备的示意图。如图6所示，本申请实施例提供的电子设备600可包括处理器610和存储器620。所述存储器存储计算机程序，当所述计算机程序被执行时实现本申请实施例提供的任一种业务风险的度量方法(例如图1至图4中任一图所示的业务风险的度量方法)中的步骤。

存储器用于存储程序或者数据，该存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EEPROM)等。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如上述方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。