本发明涉及一种基于医疗行为一致性的医保风险识别模型建立方法及风险识别方法，采集就诊的人员信息、就诊信息、医嘱信息，对采集就诊信息进行类别统计并进行项目关联；构造单次就医特征提取模型，对处方信息推断；构造多次就医序列特征提取模型，就医序列所属时间段判别；构造住院和复诊序列一致性模型，住院前后序列一致性判别；再在医保风险识别模型基础上提取就医序列蕴含着时间段内特有的就医模式，进行规律行为学习提取对应数据，对提取数据进行聚类用于风险识别。本发明提供自动识别新出现医保欺诈模式；关联分析患者历次就医信息，提供新的检测欺诈风险的视角；以深度学习的方式对医保数据进行特征提取，充分利用处方维度的信息；不依赖医学知识和政策条款，纯大数据驱动的风险识别。