本发明属于计算机应用技术领域，涉及一种人员风险评估预警的方法。本发明通过对复杂的个体人员信息进行了预处理，提取到有用的风险人员特征信息，进而利于XGboost网络的判断。同时，为了平衡训练过程中的正负样本比例，引入以关键特征信息保留为基础的数据扩增策略，避免模型出现过拟合问题，提高模型的泛化性能。另外，为了加快XGboost模型训练速度，充分利用个体信息和工商信息，使用CPSO混沌粒子群算法，加快模型的收敛，提高模型的鲁棒性和精确度。最后，为了能有效预测出风险个体并给出预警。