[發明專利]風險業務檢測模型訓練方法、風險業務檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202110587815.4
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113112352A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 周煊燁;武夢杰;薛宗義
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06K9/62
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 吳夢圓

本公開提供了一種風險業務檢測模型的訓練方法，應用于金融領域、人工智能領域或其它領域。風險業務檢測模型的訓練方法包括獲取訓練樣本數據集，其中，訓練樣本數據集包括歷史風險業務的特征數據；對訓練樣本數據集中歷史風險業務的特征數據進行特征分析，得到特征分析結果；確定與特征分析結果相匹配的多個候選風險業務檢測模型；以及利用訓練樣本數據集分別訓練每個候選風險業務檢測模型，以便從訓練完成的多個候選風險業務檢測模型中確定風險業務檢測模型。本公開還提供了一種風險業務檢測方法、風險業務模型的訓練裝置、風險業務檢測裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品。

技術領域

本公開涉及金融領域和人工智能領域，更具體地，涉及一種風險業務檢測模型訓練方法、風險業務檢測方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品。

背景技術

目前，監控系統內部對于高風險的任務，主要通過人為分析任務風險的方法，由人工判別任務應該采取怎樣的處置措施，實現任務處置，在實現本公開構思的過程中，發明人發現相關技術中存在人工判別的成本較高且準確率較低的問題。

發明內容

有鑒于此，本公開提供了一種風險業務檢測模型訓練方法、風險業務檢測方法及裝置。

本公開的一個方面提供了一種風險業務檢測模型訓練方法，包括：

獲取訓練樣本數據集，其中，上述訓練樣本數據集包括歷史風險業務的特征數據；

對上述訓練樣本數據集中歷史風險業務的特征數據進行特征分析，得到特征分析結果；

確定與上述特征分析結果相匹配的多個候選風險業務檢測模型；以及

利用上述訓練樣本數據集分別訓練每個上述候選風險業務檢測模型，以便從訓練完成的多個上述候選風險業務檢測模型中確定風險業務檢測模型。

根據本公開的實施例，上述歷史風險業務包括貸款業務；

上述特征數據包括貸款人性別、貸款金額、逾期次數、貸款人月收入、貸款人分期情況、貸款人征信情況中的一種或多種。

根據本公開的實施例，上述利用上述訓練樣本數據集分別訓練上述多個候選風險業務檢測模型，以便確定風險業務檢測模型包括：

利用上述訓練樣本數據集訓練上述多個候選風險業務檢測模型，分別生成多個調參風險業務檢測模型，其中，上述多個調參風險業務檢測模型中的每個調參風險業務檢測模型均包括與其對應的驗證結果，上述驗證結果表征上述調參風險業務檢測模型的檢測準確度；

根據上述驗證結果，從上述多個調參風險業務檢測模型中確定多個待測試風險業務檢測模型，其中，上述待測試風險業務檢測模型的數量小于等于上述調參風險業務檢測模型的數量；

對上述多個待測試風險業務檢測模型進行生產測試，以便從上述多個待測試風險業務檢測模型中確定風險業務檢測模型。

根據本公開的實施例，上述利用上述訓練樣本數據集訓練上述多個候選風險業務檢測模型，分別生成多個調參風險業務檢測模型包括：

將上述訓練樣本數據集劃分為訓練集和調參集；

利用上述訓練集訓練上述多個候選風險業務檢測模型，分別生成多個待調參風險業務檢測模型；

利用上述調參集對上述多個待調參風險業務檢測模型進行參數調整，分別生成多個調參風險業務檢測模型。

根據本公開的實施例，上述對上述多個待測試風險業務檢測模型進行生產測試，以便從上述多個待測試風險業務檢測模型中確定風險業務檢測模型包括：

獲取生產測試數據集；

將上述生產測試數據集輸入上述多個待測試風險業務檢測模型，分別輸出生產測試結果；