[發明專利]一種智能建模的模型輸出方法、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201711331557.3
• 申請日: 2017-12-13
• 公開（公告）號: CN108170909B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 申霽;趙維
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q40/08
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 王永文;劉文求

本申請提供一種智能建模的模型輸出方法、設備及存儲介質，預先建立用于作為模型訓練輸入因子的模型因子庫；獲取歷史數據，對歷史數據按預先設置的建模流程進行訓練，得到模型訓練結果；若檢測接收到查勘任務流，則將模型因子庫中被選中的模型因子、查勘任務流對應的案件數據作為模型訓練結果的輸入進行函數運算后，得到與查勘任務流對應的評分結果。本申請中部署了由SMP標準建模流程所訓練得到的模型訓練結果，當模型因子庫因子、查勘任務流被模型部署平臺接收時，直接由模型訓練結果進行案件風險評分，而且已經部署在模型部署平臺中的函數可以隨時優化迭代。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種智能建模的模型輸出方法、設備及存儲介質。

背景技術

目前，財產保險行業中在建模時，缺乏一套標準化的智能建模實時部署系統，市面上的產品往往只單獨具備ETL（Extract-Transform-Load，即數據倉庫技術，用來描述將數據從來源端經過抽取、轉換、加載至目的端的過程）、訓練模型中的某類功能，不能覆蓋全流程。現有技術中的建模存在以下問題：外采使用場景受限（也就是不接地氣）、外采成本高、耗時長、數據源單一、不開源、支持算法少、效能衰減大、IT依賴度高、靈活性低、模型上線慢、維護成本高、交接不全、IT排期困難、無法統一建模流程、建模人員易流失、無法快速更新迭代、且不成體系。

因此，現有技術還有待于改進和發展。

發明內容

鑒于上述現有技術的不足之處，本申請的目的在于提供一種智能建模的模型輸出方法、設備及存儲介質，旨在解決現有技術中無法統一建模流程、無法快速更新迭代、且不成體系的問題。

為了達到上述目的，本申請采取了以下技術方案：

一種智能建模的模型輸出方法，其中，所述方法包括以下步驟：

預先建立用于作為模型訓練輸入因子的模型因子庫；

獲取歷史數據，對歷史數據按預先設置的建模流程進行訓練，得到模型訓練結果；其中，預先設置的建模流程包括寬表搭建、數據探索、顯著性分析、變量分箱、相關性分析、模型訓練、模型測試、模型效果評價、及模型監控；

若檢測接收到查勘任務流，則將模型因子庫中被選中的模型因子、查勘任務流對應的案件數據作為模型訓練結果的輸入進行函數運算后，得到與查勘任務流對應的評分結果。

所述智能建模的模型輸出方法，其中，所述獲取歷史數據，對歷史數據按預先設置的建模流程進行訓練，得到模型訓練結果的步驟，包括：

將歷史數據進行寬表搭建，得到第一處理數據；

將第一處理數據進行數據探索，得到第二處理數據；

將第二處理數據進行顯著性分析，得到第三處理數據；

將第三處理數據進行變量分箱，得到第四處理數據；

將第四處理數據進行相關性分析，得到第五處理數據；

將第五處理數據進行模型訓練，得到第六處理數據；

將第六處理數據進行模型測試，得到第七處理數據；

將第七處理數據進行模型效果評價，得到第八處理數據；

將第八處理數據進行模型監控，得到模型訓練結果。

所述智能建模的模型輸出方法，其中，所述將第八處理數據進行模型監控，得到模型訓練結果的步驟之后，還包括：

將所述模型訓練結果發送至模型部署平臺進行存儲。