摘要
本发明涉及人工智能技术领域,可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种基于阶段渗透的异常预警方法、装置、设备及介质,包括:采集交互全流程行为形成连续数据链,构建多维度动态画像;建立阶段渗透模型,定义服务交互、服务使用、异常发生三阶段的递进迁移;在第一层级计算交互与使用的特征标识重合度,在第二层级计算使用与异常的特征标识差异度;结合历史数据训练预警模型;输入画像当前状态,输出异常等级;按等级触发预警信号。本发明通过分阶段建模与层级渗透,将画像与历史统计转化为可计算的重合度、差异度指标,并以权重与阈值构成预警模型,据此提前判别异常等级,提升识别准确性与响应时效,便于资源优先处置。