[發明專利]風險控制方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201811081570.2
• 申請日: 2018-09-17
• 公開（公告）號: CN109345374B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 李晨光
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/03
• 分類號: G06Q40/03;G06Q40/08
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧

1.一種風險控制方法，所述方法包括：

從業務系統獲取用戶數據，并從所述用戶數據中提取用戶特征信息；

查詢與所述業務系統對應預設的風險評估模型和風險系數權重；

將所述用戶特征信息輸入所述風險評估模型中，得到由所述風險評估模型輸出的業務風險系數；

根據所述業務風險系數和所述風險系數權重，計算得到所述業務系統對應的用戶綜合風險系數；所述風險系數權重用于在對各業務系統對應的風險評估模型輸出的風險評估結果進行綜合處理時，為各業務系統不同的重要程度劃分出不同的權重占比，以此得到加權后綜合評估結果；

所述查詢與所述業務系統對應預設的風險系數權重的步驟包括：

確定所述業務系統的業務類型；

查詢預設的業務類型權重表單，所述業務類型權重表單記錄有各類型業務系統對應的風險系數權重；

按照所述業務系統的業務類型，從所述業務類型權重表單中獲得所述業務系統對應預設的風險系數權重。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從業務系統獲取用戶數據的步驟包括：

接收用戶終端發送的業務請求消息；

從所述業務請求消息中提取所述用戶終端的用戶標識；

根據所述用戶標識從業務系統對應的業務數據庫中獲取用戶數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述用戶特征信息包括用戶身份信息、用戶業務信息和用戶信用信息；在所述查詢與所述業務系統對應預設的風險評估模型和風險系數權重的步驟之前，還包括：

根據所述用戶身份信息、所述用戶業務信息和所述用戶信用信息構建輸入向量，根據所述輸入向量得到輸入層；

根據所述業務風險系數構建輸出向量，根據所述輸出向量得到輸出層；

獲取預設的所述輸入向量與所述輸出向量之間的映射參數，根據所述映射參數得到中間層；

根據所述輸入層、所述中間層和所述輸出層構建得到待訓練風險評估模型；

訓練所述待訓練風險評估模型，得到所述風險評估模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述訓練所述待訓練風險評估模型，得到所述風險評估模型的步驟包括：

從所述業務系統獲取黑名單用戶數據；

將所述黑名單用戶數據劃分互斥的訓練樣本集和測試樣本集；

將所述訓練樣本集輸入所述待訓練風險評估模型中，對所述待訓練風險評估模型進行訓練，得到訓練后風險評估模型；

通過所述測試樣本集對所述訓練后風險評估模型進行評估測試，當測試結果滿足預設評估閾值時，將所述訓練后風險評估模型作為所述風險評估模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述訓練樣本集輸入所述待訓練風險評估模型中，對所述待訓練風險評估模型進行訓練，得到訓練后風險評估模型的步驟包括：

將所述訓練樣本集輸入所述待訓練風險評估模型中，根據所述待訓練風險評估模型的輸出調整所述映射參數；

根據調整后的映射參數得到調整后的中間層；

根據所述輸入層、所述調整后的中間層和所述輸出層構建得到所述訓練后風險評估模型。

6.根據權利要求3至5任意一項所述的方法，其特征在于，在所述根據所述業務風險系數和所述風險系數權重，計算得到所述業務系統對應的用戶綜合風險系數的步驟之后，還包括：

將各所述業務系統對應的所述用戶綜合風險系數匯總，按照預設的風險報告模板，生成用戶風險報告。