本发明公开了一种基于人工智能的异常人员风险预测方法、系统及介质；获取异常人员的结构化数据和文本数据，基于Word2vec模型从结构化数据中提取出多维特征向量；以BERT模型作为骨干提取模型从文本数据中提取出刑期预测结果特征向量；将多维特征向量与刑期预测结果特征向量特征融合后建立立风险预测模型；根据风险预测模型得到预测结果。融合异常人员犯罪信息的文本数据中提取的定量高维特征，和结构化数据中提取的数字特征，共同实现异常人员风险预测，为异常人员提供解除惩罚措施前预测回归社会风险的客观方法。通过大数据和人工智能方法对待预测异常人员的信息进行定量计算，预测结果具有客观性和可重复性。