[發明專利]業務風險分析方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110696697.0
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113516302B
• 公開（公告）日: 2022-01-04
• 發明（設計）人: 沈嘉良;陶至成
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

1.一種業務風險分析方法，其特征在于，所述業務風險分析方法包括：

獲取網格地圖片區數據和用戶移動位置數據，并對所述網格地圖片區數據和所述用戶移動位置數據進行片區出行數據分析，得到目標片區出行數據，所述網格地圖片區數據用于指示基于各網格點的指標數據進行片區聚類的網格地圖數據，所述網格地圖片區數據包括各片區對應的各網格的經緯度、邊界、經緯度上的距離、所在地地名、興趣點信息和平均興趣點業務指標數據；

其中，所述獲取網格地圖片區數據和用戶移動位置數據，并對所述網格地圖片區數據和所述用戶移動位置數據進行片區出行數據分析，得到目標片區出行數據，包括：

獲取初始網格化地圖數據和所述初始網格化地圖數據的網格點相似性度量，并基于所述網格點相似性度量，對所述初始網格化地圖數據進行片區聚類，得到網格地圖片區數據；

獲取用戶移動位置數據，并通過所述用戶移動位置數據，對所述網格地圖片區數據進行片區分析、片區出行數據補充和記錄統計，得到目標片區出行數據；

調用預置的業務指標預測模型，對所述目標片區出行數據進行基于預設時間段的業務指標回歸分析，得到目標業務指標預測數據；

調用預置的動態業務風險預測模型，對所述目標業務指標預測數據進行基于實時風險類型的分類，得到動態業務風險數據；

獲取用戶信息，并調用預置的靜態業務風險預測模型，對所述用戶信息進行基于風險類型的分類，得到靜態業務風險數據；

對所述動態業務風險數據和所述靜態業務風險數據進行業務風險等級識別，得到目標業務風險數據。

2.根據權利要求1所述的業務風險分析方法，其特征在于，所述獲取用戶移動位置數據，并通過所述用戶移動位置數據，對所述網格地圖片區數據進行片區分析、片區出行數據補充和記錄統計，得到目標片區出行數據，包括：

獲取用戶移動位置數據，對所述網格地圖片區數據進行基于所述用戶移動位置數據的片區軌跡序列特征提取，得到各片區對應的初始出行序列數據；

對所述各片區對應的初始出行序列數據進行基于出行軌跡的預測，得到各片區對應的已預測出行序列數據；

將所述各片區對應的初始出行序列數據分別與所述各片區對應的已預測出行序列數據進行合并，得到各片區對應的目標出行序列數據；

按照預設的統計指標，對所述各片區對應的目標出行序列數據進行統計，得到目標片區出行數據。

3.根據權利要求1所述的業務風險分析方法，其特征在于，所述調用預置的業務指標預測模型，對所述目標片區出行數據進行基于預設時間段的業務指標回歸分析，得到目標業務指標預測數據，包括：

獲取待處理業務指標數據，并調用預置的業務指標預測模型，對所述目標片區出行數據和所述待處理業務指標數據進行預設時間段的多元線性變量運算，得到初始業務指標預測數據；

對所述初始業務指標預測數據分別進行基于預設歷史時段的數據統計分析、基于當前時段的數據提取和基于預測時段的數據提取，得到歷史時段業務指標變化趨勢數據、當前時段業務指標數據和預測時段業務指標數據；

將所述歷史時段業務指標變化趨勢數據、所述當前時段業務指標數據和所述預測時段業務指標數據確定為目標業務指標預測數據。

4.根據權利要求3所述的業務風險分析方法，其特征在于，所述對所述初始業務指標預測數據分別進行基于預設歷史時段的數據統計分析、基于當前時段的數據提取和基于預測時段的數據提取，得到歷史時段業務指標變化趨勢數據、當前時段業務指標數據和預測時段業務指標數據，包括：

對所述初始業務指標預測數據進行基于預設歷史時段、當前時段和預測時段的滑動讀取，得到歷史窗口序列數據、當前窗口序列數據和預測時段業務指標數據；

對所述歷史窗口序列數據進行均值計算或最大值統計，得到歷史時段業務指標變化趨勢數據；

按照預設截取區間對所述當前窗口序列數據進行截取，得到當前時段業務指標數據。