[發(fā)明專利]企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110690985.5
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113393320A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 倪靈;陳李龍;王娜
• 申請（專利權(quán)）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q40/04;G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 任默聞;王濤

本申請實施例提供一種企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測方法及裝置，可用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：根據(jù)各個標(biāo)簽已知的歷史企業(yè)數(shù)據(jù)各自對應(yīng)的標(biāo)簽類型分別形成各類標(biāo)簽分別對應(yīng)的列標(biāo)簽數(shù)據(jù)表；應(yīng)用預(yù)設(shè)的偽標(biāo)簽動態(tài)創(chuàng)建方式，對各個所述列標(biāo)簽數(shù)據(jù)表分別執(zhí)行針對標(biāo)簽未知的外部企業(yè)數(shù)據(jù)的偽標(biāo)簽迭代過程，直至形成各類標(biāo)簽分別對應(yīng)的子分類器；將各個所述子分類器集成為一投票器，并根據(jù)該投票器和預(yù)設(shè)的標(biāo)簽類型占比數(shù)據(jù)生成金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型。本申請能夠在有效降低企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測過程所耗費的人力成本并提高效率的基礎(chǔ)上，有效提高針對未經(jīng)目標(biāo)金融機構(gòu)進行金融服務(wù)授權(quán)的目標(biāo)企業(yè)的金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測過程的準確性及智能化程度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測方法及裝置。

背景技術(shù)

現(xiàn)有銀行評級指標(biāo)對于有交易數(shù)據(jù)的客戶準確率非常高，但對于行外企業(yè)用戶，由于缺乏有效信息，難以準確衡量其風(fēng)險。銀行服務(wù)的客群下沉，服務(wù)對象更多變?yōu)楝F(xiàn)有評價體系覆蓋力不足的小微企業(yè)。

為了對這些行外企業(yè)用戶進行企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險評估，可以應(yīng)用專家規(guī)則來實現(xiàn)，但專家規(guī)則需要長時間的人力經(jīng)驗積累和探索，無法滿足金融服務(wù)的效率要求。且銀行已經(jīng)服務(wù)的小微企業(yè)客戶不能覆蓋全量小企業(yè)，而基于小企業(yè)的獨特特性，也難以由專家規(guī)則全量覆蓋，需要借助機器學(xué)習(xí)的方式來為其打分。

而相較于專家規(guī)則，機器學(xué)習(xí)顯然可以減少人力成本，通過構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測行外企業(yè)用戶的企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險，但一個成功的機器學(xué)習(xí)模型需要依賴大量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)開展訓(xùn)練。傳統(tǒng)評級的評分卡一般基于歷史樣本開展建模工作，有大量正負樣本可供建模，但行外企業(yè)用戶由于缺乏標(biāo)簽，建模效果相比行內(nèi)企業(yè)客戶下降劇烈。也就是說，現(xiàn)有的企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測方式無法同時滿足預(yù)測效率及預(yù)測準確性的要求。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的問題，本申請?zhí)峁┮环N企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測方法及裝置，能夠在有效降低企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測過程所耗費的人力成本并提高效率的基礎(chǔ)上，有效提高針對未經(jīng)目標(biāo)金融機構(gòu)進行金融服務(wù)授權(quán)的目標(biāo)企業(yè)的金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測過程的準確性及智能化程度。

為解決上述技術(shù)問題，本申請?zhí)峁┮韵录夹g(shù)方案：

第一方面，本申請?zhí)峁┮环N企業(yè)金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測方法，包括：

根據(jù)各個標(biāo)簽已知的歷史企業(yè)數(shù)據(jù)各自對應(yīng)的標(biāo)簽類型分別形成各類標(biāo)簽分別對應(yīng)的列標(biāo)簽數(shù)據(jù)表；

應(yīng)用預(yù)設(shè)的偽標(biāo)簽動態(tài)創(chuàng)建方式，對各個所述列標(biāo)簽數(shù)據(jù)表分別執(zhí)行針對標(biāo)簽未知的外部企業(yè)數(shù)據(jù)的偽標(biāo)簽迭代過程，直至形成各類標(biāo)簽分別對應(yīng)的子分類器；

將各個所述子分類器集成為一投票器，并根據(jù)該投票器和預(yù)設(shè)的標(biāo)簽類型占比數(shù)據(jù)生成金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型，以基于該金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型對當(dāng)前未經(jīng)金融服務(wù)授權(quán)的目標(biāo)企業(yè)進行金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測。

進一步地，還包括：

獲取當(dāng)前未經(jīng)金融服務(wù)授權(quán)的目標(biāo)企業(yè)的企業(yè)信息；

將所述目標(biāo)企業(yè)的企業(yè)信息輸入預(yù)設(shè)的金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型，并將該金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型的輸出作為該目標(biāo)企業(yè)的金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測等級，以基于該金融服務(wù)風(fēng)險預(yù)測等級確定是否向所述目標(biāo)企業(yè)提供金融服務(wù)。

進一步地，在所述根據(jù)各個標(biāo)簽已知的歷史企業(yè)數(shù)據(jù)各自對應(yīng)的標(biāo)簽類型分別形成各類標(biāo)簽分別對應(yīng)的列標(biāo)簽數(shù)據(jù)表之前，還包括：

根據(jù)標(biāo)簽已知的歷史企業(yè)數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)集，該第一數(shù)據(jù)集中包含有各個歷史企業(yè)的企業(yè)信息和各個標(biāo)簽類型之前的一一對應(yīng)關(guān)系；