[發明專利]多維度風險特征策略的提取方法

在審

• 申請號: 202111154465.9
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113837865A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 鐘月
• 申請（專利權）人: 重慶富民銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q10/06;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 重慶強大凱創專利代理事務所(普通合伙) 50217
• 代理人: 趙玉乾

1.多維度風險特征策略的提取方法，其特征在于：包括以下內容，

采集源數據，數據預處理，對源數據進行預處理生成風險特征數據；

基于風險特征數據和客戶集群，采用LightGbm模型進行訓練，生成若干個樹結構，提取每顆樹結構中的分支節點和切分閾值；

基于每棵樹的分支節點和切分閾值，對客戶集群進行分箱，計算每個分箱的樣本客戶總量和風險樣本客戶總量，將各個分箱的風險樣本客戶占比與設置的風險閾值進行比較；若存在風險樣本客戶占比大于等于風險閾值的分箱，則該棵樹的分支節點和切分閾值有效，則存儲該分支節點和切分閾值作為多維度風險特征策略組合特征。

2.根據權利要求1所述的多維度風險特征策略的提取方法，其特征在于：所述的預處理包括基于某一類數據的缺失率，剔除掉缺失率大的一類數據，基于數據單元素取值占比，剔除掉單元素取值大的數據，基于數據的相關性，剔除掉相關性高的數據，基于數據的IV，剔除掉IV低的數據。

3.根據權利要求1所述的多維度風險特征策略的提取方法，其特征在于：所述的計算每個分箱的樣本客戶總量和風險樣本客戶總量包括計算每個分箱的樣本量、壞樣本量、壞占比、風險倍數以及lift風險指標。

4.根據權利要求3所述的多維度風險特征策略的提取方法，其特征在于：客戶屬性定義，根據業務要求對客戶屬性進行定義，所述的壞樣本量、壞占比、風險倍數以及lift風險指標均基于客戶屬性定義進行計算得出。

5.根據權利要求3所述的多維度風險特征策略的提取方法，其特征在于：將各個分箱按照風險倍數或lift風險指標從高到低進行排序，并將各個分箱的風險倍數或lift風險指標與設置的閾值進行比較。

6.根據權利要求1所述的多維度風險特征策略的提取方法，其特征在于：在所述數據預處理中，還包括根據源數據生成衍生數據。

7.根據權利要求1所述的多維度風險特征策略的提取方法，其特征在于：當樹結構的葉子節點為4，樹深度為2或者樹深度為3，得到的為兩維度的組合特征。

8.根據權利要求3或5所述的多維度風險特征策略的提取方法，其特征在于：基于大數定律，設定分箱的樣本量大于等于100，壞樣本量大于等于30。