面签风险识别模型生成方法、程序产品、设备及存储介质

本申请提供一种面签风险识别模型生成方法、程序产品、设备及存储介质，该方法包括：获取金融业务中多类型的图像数据；利用多类型的图像数据训练预先搭建好的判别式大模型，获得基座大模型；判别式大模型包括教师神经网络和学生神经网络；利用目标面签风险识别场景对应的样本数据，对基座大模型进行微调，获得目标面签风险识别场景对应的风险识别模型。通过搭建判别式大模型获得基座大模型，需要少量目标面签风险识别场景对应的样本数据即可训练出准确的针对该场景的识别模型。判别式大模型支持输出概率化风险评分，改善生成式模型无法输出概率的问题。基座模型一次预训练，可在开发子模型的过程中多次复用，提高模型开发效率。