本发明提供了一种风险信息评估方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取用户的经济特征信息、催收通话音频。对经济特征信息和催收通话音频进行预处理。根据预处理后的数据获取违约特征信息，违约特征信息包括违约相关的经济特征信息以及催收通话音频中的违约关键词。通过XGBoost模型，根据违约特征信息进行参数拟合，得到风险信息评估模型。根据风险信息评估模型对用户进行风险评估。由于XGBoost模型可以在数据变量较多时提供良好的可解释性以及拟合速度，使得在用户的历史数据中变量较多时也能得到良好的可解释性，且无需长时间的拟合。