1.基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：进行所述s1前，需判断用户办理业务是否为代办，若不是代办，则按照所述s2至所述s10判断该用户是否符合业务受理要求，若是代办，则通过所述s2至所述s3获取办理用户和办理受益用户的用户评定信用等级，当两者中任意一人用户评定信用等级低于办理业务预设信用等级标准，判断用户办理该业务风险大，驳回业务服务请求，当两人用户评定信用等级均超过办理业务预设信用等级标准，按照所述s6至所述s10判断办理用户和办理受益用户分别属于第一优先客户、第二优先客户、第三优先客户以及备用优先客户，且包括以下状况：
3.根据权利要求1所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：次备用优先客户与备用优先客户级别相同。
4.根据权利要求1所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：所述s4中获取不同行业的业务数据信息为行业可公开信息，包括借贷额度等级划分，以及对应级别的最低还款标准和最高还款标准，用户状态记录和客户优先等级。
5.根据权利要求1所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：所述s2中获取用户手机号码信息后，将发送验证信息给用户，用户验证信息后，继续执行后续步骤，用户在规定时间内没有进行验证信息操作，中断此次业务。
6.根据权利要求2所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：判定用户是否代办时，通过问答输入的方式，获取用户申请业务用途为自用以及他用。
7.根据权利要求1所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：用户在客户优先级别判定后，作为用户新优先级别判定结果，且用户完成本次业务后，根据业务结果，记录至用户还款完成次数和用户还款未完成次数，并更新用户守信记录属性。
8.根据权利要求1所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：所述s4中按照以下方式得出用户优先等级属性分数、还款属性分数和用户守信属性分数：将用户优先等级属性分成第一优先客户、第二优先客户、第三优先客户和备用优先客户四个级别，且分别记录三分、两分、一分和零分，用户还款属性分成四个阶段按照平台相应的需求按照区间的方式划分成甲、乙、丙和丁四个等级，且分别记录三分、两分、一分和零分，用户守信属性分成a、b、c和d，总分分别记录三分、两分、一分和零分，还款完成次数超过一次和还款未完成次数等于零计为三分；还款完成次数和还款未完成次数均等于零计为两分；未完成次数等于一次，且还款完成次数超过以及等于还款未完成次数，则计为一分；未完成次数等于一次，且还款完成次数为零，则计为零分，还款未完成次数超过一次计为零分，且该类用户的用户守信属性状态标记为黑名单，不予该类用户办理业务。
9.根据权利要求1所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：人工审核时需要客户提供担保人手机号码以及身份证信息，且工作人员需对担保人通过电话语音验证的方式进行说明验证。
10.根据权利要求1所述的基于ai的业务风险控制方法，其特征在于：所述s2中的用户基础标签还包括用户姓名、手机号以及家庭地址。