[發明專利]基于標準正態分布的評分方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011521894.0
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112258095B
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 喻芳
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/06
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

本發明涉及大數據技術領域，公開了一種基于標準正態分布的評分方法、裝置、設備及存儲介質，用于提高機構風險評分的準確率。基于標準正態分布的評分方法包括：根據預設風險標簽集從各機構的業務訂單信息中篩選各機構的風險訂單；按照各機構的風險訂單和業務訂單信息確定各機構中各風險類型的風險訂單比例值，對風險訂單比例值進行數據標準化，得到各機構中各風險類型的標準分數；根據標準分數匹配預設的標準正態分布數據表得到各機構中各風險類型的預測概率值；將預設概率值轉換為各機構中各風險類型的評分值，并根據評分值進行分析和預警。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，各機構的業務訂單信息可存儲于區塊鏈節點中。

技術領域

本發明涉及大數據技術的曲線型方法領域，尤其涉及一種基于標準正態分布的評分方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

多層級組織架構中的多個機構在實際決策中對風險的把控難以量化，都是通過設置風險控制規則限制高風險事件的發生，但這樣又會浪費一部分潛在機會。如果能夠準確地對各機構中各風險類型進行評分，那么各機構根據風險分數值就能夠準確地判斷該機構的風險情況，為決策提供相應的參考，及時對風險進行監控，從而達到降低風險訂單單數量的目的。

目前評分的方法比較單一，需要打分的項目比較少，并且不同機構的評分指標和評分標準存在差異，導致風險評分存在評分準確性低的問題。

發明內容

本發明提供了一種基于標準正態分布的評分方法、裝置、設備及存儲介質，用于提高機構風險評分的準確率。

為實現上述目的，本發明第一方面提供了一種基于標準正態分布的評分方法，包括：獲取目標時長內各機構的業務訂單信息，并根據預設風險標簽集從各機構的業務訂單信息中篩選各機構的風險訂單；按照各機構的風險訂單和各機構的業務訂單信息確定各機構中各風險類型的風險訂單比例值，并按照預設標準化算法對各機構中各風險類型的風險訂單比例值進行數據標準化，得到各機構中各風險類型的標準分數；根據各機構中各風險類型的標準分數匹配預設的標準正態分布數據表，得到各機構中各風險類型的預測概率值；將各機構中各風險類型的預設概率值轉換為各機構中各風險類型的評分值，并根據預設風險預警機制和各機構中各風險類型的評分值進行分析和預警。

可選的，在本發明第一方面的第一種實現方式中，所述獲取目標時長內各機構的業務訂單信息，并根據預設風險標簽集從各機構的業務訂單信息中篩選各機構的風險訂單，包括：獲取預設起始時刻和預設結束時刻，根據所述預設起始時刻和所述預設結束時刻計算目標時長；按照所述目標時長和各機構的預設標識從預設數據庫中讀取各機構的業務訂單信息，各機構包括醫療機構；通過已訓練的目標風險識別模型按照預設風險標簽集對各機構的業務訂單信息進行風險識別和信息過濾，得到各機構的風險訂單，并按照所述預設風險標簽集標識并記錄各機構的風險訂單。

可選的，在本發明第一方面的第二種實現方式中，所述按照各機構的風險訂單和各機構的業務訂單信息確定各機構中各風險類型的風險訂單比例值，并按照預設標準化算法對各機構中各風險類型的風險訂單比例值進行數據標準化，得到各機構中各風險類型的標準分數，包括：根據各機構中各風險類型的風險訂單與各機構的業務訂單信息統計各機構中各風險類型的風險訂單數量和各機構的業務訂單總數量；對各機構中各風險類型的風險訂單數量和各機構的業務訂單總數量進行除法運算，得到各機構的運算結果，并將各機構的運算結果設置為各機構中各風險類型的風險訂單比例值；獲取各機構中各風險類型的均值數據和標準差數據，按照預設標準化算法對各機構中各風險類型的風險訂單比例值、各機構中各風險類型的均值數據和標準差數據進行數據標準化，得到各機構中各風險類型的標準分數，預設標準化算法包括z分數標準化算法。