[發明專利]基于風險因子的等級計算方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111196116.3
• 申請日: 2021-10-14
• 公開（公告）號: CN113869780A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 童陽
• 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;G06K9/62;G06F16/2455;G06F16/215;G06F16/21
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

1.一種基于風險因子的等級計算方法，其特征在于，所述基于風險因子的等級計算方法包括：

獲取綜合業務區域的歷史基礎業務數據和綜合業務區域的歷史執行業務數據，并對所述歷史基礎業務數據和所述歷史執行業務數據進行結構化處理，生成結構化歷史業務數據；

根據所述結構化歷史業務數據和預置的風險因子模型，生成目標風險因子；

基于灰度關聯算法和所述目標風險因子從所述結構化歷史業務數據中提取多個目標風險子因素和多個目標風險母因素，并基于所述多個目標風險子因素和所述多個目標風險母因素進行計算，生成目標關聯度數據集，目標風險子因素和目標風險母因素一一對應；

獲取風險查詢指令，根據所述風險查詢指令中的風險查詢業務標識結合所述目標關聯度數據集和所述結構化歷史業務數據進行風險等級計算，生成目標風險等級。

2.根據權利要求1所述的基于風險因子的等級計算方法，其特征在于，所述獲取綜合業務區域的歷史基礎業務數據和綜合業務區域的歷史執行業務數據，并對所述歷史基礎業務數據和所述歷史執行業務數據進行結構化處理，生成結構化歷史業務數據包括：

獲取綜合業務區域的歷史基礎業務數據和綜合業務區域的歷史執行業務數據；

從所述歷史基礎業務數據以及所述歷史執行業務數據中讀取與每個子業務區域對應的子業務區域編碼，得到多個子業務區域編碼，并從所述歷史基礎業務數據以及所述歷史執行業務數據中讀取與每個業務對象對應的業務對象編碼，得到多個業務對象編碼，所述綜合業務區域包括多個子業務區域和多個業務對象；

基于所述多個子業務區域編碼和所述多個業務對象編碼對所述歷史基礎業務數據和所述歷史執行業務數據進行結構化處理，生成結構化歷史業務數據。

3.根據權利要求2所述的基于風險因子的等級計算方法，其特征在于，所述基于所述多個子業務區域編碼和所述多個業務對象編碼對所述歷史基礎業務數據和所述歷史執行業務數據進行結構化處理，生成結構化歷史業務數據包括：

獲取清理指令，并按照所述清理指令結合所述多個子業務區域編碼和所述多個業務對象編碼對所述歷史基礎業務數據和所述歷史執行業務數據進行數據清理，生成數據清理后的歷史基礎業務數據和數據清理后的歷史執行業務數據；

結合所述多個子業務區域編碼和所述多個業務對象編碼對所述數據清理后的歷史基礎業務數據和所述數據清理后的歷史執行業務數據進行結構化處理，生成結構化歷史業務數據。

4.根據權利要求1所述的基于風險因子的等級計算方法，其特征在于，所述根據所述結構化歷史業務數據和預置的風險因子模型，生成目標風險因子包括：

調用預置的隨機函數從所述結構化歷史業務數據中隨機選取多個初始風險因子；

將所述多個初始風險因子輸入預置的風險因子模型中進行權重計算，生成與每個初始風險因子對應的業務權重參數，得到多個業務權重參數；

從所述多個業務權重參數中確定最大的業務權重參數為目標業務權重參數，并將所述目標業務權重參數對應的初始風險因子確定為目標風險因子。

5.根據權利要求1所述的基于風險因子的等級計算方法，其特征在于，所述基于灰度關聯算法和所述目標風險因子從所述結構化歷史業務數據中提取多個目標風險子因素和多個目標風險母因素，并基于所述多個目標風險子因素和所述多個目標風險母因素進行計算，生成目標關聯度數據集，目標風險子因素和目標風險母因素一一對應包括：

調用預置的取子函數基于所述目標風險因子從所述結構化歷史業務數據中進行子因素提取，生成多個目標風險子因素；

調用預置的取母函數基于目標風險因子和每個目標風險子因素從所述結構化歷史業務數據中進行母因素提取，生成與每個目標風險子因素對應的目標風險母因素，得到多個目標風險母因素；

基于灰度關聯算法對每個目標風險子因素和對應的目標風險母因素進行關聯度計算，生成與每個目標風險子因素對應的初始關聯度數據，得到初始關聯度數據集；

按照從大到小的順序對所述初始關聯度數據集中的多個初始關聯度數據進行排序，生成目標關聯度數據集，所述目標關聯度數據集中包括多個目標關聯度數據。