在AI数字人小程序中实现风险评估，开发者可以采取以下步骤：

首先，需要收集与风险评估相关的数据，包括用户行为数据、环境数据、历史风险事件数据等。这些数据可以通过传感器、用户输入、日志文件等方式获取。收集到数据后，进行数据分析，提取有用的特征和模式，为风险评估模型提供数据支持。

根据具体的应用场景和需求，选择合适的风险评估模型，如基于机器学习的模型（如决策树、支持向量机等）或基于深度学习的模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）。使用收集到的数据对模型进行训练，优化模型参数，使其能够准确地评估风险。

在AI数字人小程序中实现实时监测功能，对用户行为、环境变化等进行实时监控。当监测到潜在的风险因素时，及时触发预警机制，向用户或管理员发送警报信息。

将风险评估的结果以直观的方式呈现给用户或管理员，如图表、图形等。可视化的结果可以帮助用户更好地理解风险状况，做出更明智的决策。

风险评估模型需要不断优化和更新，以适应不断变化的环境和用户需求。开发者应该定期更新模型，引入新的数据和算法，提高模型的准确性和适应性。

在实现风险评估功能时，要特别注意保护用户的隐私和数据安全。采用安全的数据传输和存储方式，遵守相关法规和标准，确保用户数据不被泄露或滥用。

通过上述步骤，开发者可以在AI数字人小程序中实现有效的风险评估功能，提高系统的安全性和可靠性，为用户提供更好的服务和保障。