[發(fā)明專利]一種報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810161565.6
• 申請(qǐng)日: 2018-02-27
• 公開（公告）號(hào): CN108364106A
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 袁軍;陸源;魏堯東
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q40/00
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 44325
• 代理人: 陽開亮

本發(fā)明公開了一種報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：獲取歷史報(bào)銷單信息作為樣本數(shù)據(jù)，并按照預(yù)設(shè)的比例劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；根據(jù)預(yù)設(shè)的報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，確定每個(gè)訓(xùn)練樣本的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；針對(duì)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中的訓(xùn)練樣本，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到初始預(yù)測(cè)模型；使用初始預(yù)測(cè)模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，在從每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中選擇一組模型參數(shù)進(jìn)行組合得到的每種組合方式下，計(jì)算每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的預(yù)測(cè)成功率，以及每種組合方式下的總預(yù)測(cè)成功率和測(cè)試時(shí)間；對(duì)模型參數(shù)、預(yù)測(cè)成功率、測(cè)試時(shí)間和總預(yù)測(cè)成功率作回歸分析，得到目標(biāo)預(yù)測(cè)模型，從而輔助工作人員高效地識(shí)別報(bào)銷單的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，提高預(yù)測(cè)報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在日常的費(fèi)用報(bào)銷中會(huì)存在著一些惡意報(bào)銷，虛假報(bào)銷的情況，為了加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，目前大多使用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法建立報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型，來進(jìn)行預(yù)測(cè)報(bào)銷單的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。但是當(dāng)報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)數(shù)據(jù)分布不均時(shí)，低概率風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的報(bào)銷單在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中所占比例很小，傳統(tǒng)的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法會(huì)把低概率風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的報(bào)銷單數(shù)據(jù)當(dāng)做噪聲處理而丟棄，導(dǎo)致所建模型無法訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到低概率風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)報(bào)銷單數(shù)據(jù)的特征，使得所建模型用于預(yù)測(cè)新的報(bào)銷單的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)時(shí)，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供一種報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，以解決目前報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型對(duì)報(bào)銷單的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低的問題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，包括：獲取歷史報(bào)銷單信息，并將所述歷史報(bào)銷單信息作為樣本數(shù)據(jù)；

將所述樣本數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)的比例劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；

根據(jù)預(yù)設(shè)的N個(gè)報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的定義，確定每個(gè)所述訓(xùn)練樣本的報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，其中，N為正整數(shù)；

針對(duì)每個(gè)所述報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中的所述訓(xùn)練樣本，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到初始預(yù)測(cè)模型，其中，所述初始預(yù)測(cè)模型包括每個(gè)所述報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中滿足預(yù)設(shè)的模型參數(shù)要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則，所述模型參數(shù)包括支持度和置信度；

使用所述初始預(yù)測(cè)模型對(duì)所述測(cè)試樣本進(jìn)行模型預(yù)測(cè)，在從每個(gè)所述報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中選擇一組所述模型參數(shù)進(jìn)行組合得到的每種組合方式下，計(jì)算每個(gè)所述報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的預(yù)測(cè)成功率，以及每種所述組合方式下的總預(yù)測(cè)成功率和測(cè)試時(shí)間；

對(duì)所述模型參數(shù)、所述預(yù)測(cè)成功率、所述測(cè)試時(shí)間和所述總預(yù)測(cè)成功率進(jìn)行回歸分析，得到目標(biāo)預(yù)測(cè)模型。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)裝置，包括：

樣本數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取歷史報(bào)銷單信息，并將所述歷史報(bào)銷單信息作為樣本數(shù)據(jù)；

第一劃分模塊，用于將所述樣本數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)的比例劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；

風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)設(shè)模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的N個(gè)報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的定義，確定每個(gè)所述訓(xùn)練樣本的報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，其中，N為正整數(shù)；

初始預(yù)測(cè)模型獲取模塊，用于針對(duì)每個(gè)所述報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中的所述訓(xùn)練樣本，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到初始預(yù)測(cè)模型，其中，所述初始預(yù)測(cè)模型包括每個(gè)所述報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中滿足預(yù)設(shè)的模型參數(shù)要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則，所述模型參數(shù)包括支持度和置信度；

初始預(yù)測(cè)模型測(cè)試模塊，用于使用所述初始預(yù)測(cè)模型對(duì)所述測(cè)試樣本進(jìn)行模型預(yù)測(cè)，在從每個(gè)所述報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中選擇一組所述模型參數(shù)進(jìn)行組合得到的每種組合方式下，計(jì)算每個(gè)所述報(bào)銷單風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的預(yù)測(cè)成功率，以及每種所述組合方式下的總預(yù)測(cè)成功率和測(cè)試時(shí)間；

目標(biāo)預(yù)測(cè)模型獲取模塊，用于對(duì)所述模型參數(shù)、所述預(yù)測(cè)成功率、所述測(cè)試時(shí)間和所述總預(yù)測(cè)成功率進(jìn)行回歸分析，得到目標(biāo)預(yù)測(cè)模型。