[發明專利]一種數據處理方法及系統在審
| 申請號: | 202111555845.3 | 申請日: | 2021-12-17 |
| 公開(公告)號: | CN114219628A | 公開(公告)日: | 2022-03-22 |
| 發明(設計)人: | 潘東行;祝黎;王雪萌 | 申請(專利權)人: | 中國建設銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/02 | 分類號: | G06Q40/02;G06Q10/04;G06K9/62;G06F16/25;G06F16/2455 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 秦曉君 |
| 地址: | 100033 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 數據處理 方法 系統 | ||
1.一種數據處理方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取用戶輸入的待查詢逾期信息,所述待查詢逾期信息中攜帶有至少一個用戶的用戶畫像信息;
若確定所述待查詢逾期信息中待預測用戶的數量為一個時,將所述待查詢逾期信息作為逾期預測模型的輸入,基于所述逾期預存模型對所述待查詢逾期信息進行預測,輸出預測結果,所述預測結果用于指示所述待查詢逾期信息中的待預測用戶存在逾期的概率,所述逾期預測模型是基于歷史公積金數據進行訓練得到;
基于所述預測結果與預設概率的大小,確定所述待查詢逾期信息中的待預測用戶是否存在逾期,并顯示。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于歷史公積金數據進行訓練得到逾期預測模型的過程包括:
獲取歷史公積金數據,所述歷史公積金數據包括多個用戶畫像信息和逾期數據;
對所述歷史公積金數據進行預處理,并對預處理之后的所述歷史公積金數據進行歸一化特征處理,得到特征數據;
將所述特征數據劃分為訓練集和測試集;
利用Transformer編碼器模型對訓練集進行訓練,得到初始逾期預測模型;
基于所述測試集對所述初始逾期預測模型進行測試,直至確定測試結果與預期結果相同,確定當前的訓練得到的初始逾期預測模型作為逾期預測模型,所述測試結果是所述初始逾期預測模型對所述測試集進行處理得到的。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:
在所述獲取用戶輸入的待查詢逾期信息之前,判斷所述用戶是否已登錄;
若確定所述用戶未登錄,則跳轉到登錄界面,以便用于根據注冊的賬號登錄;
若確定所述用戶已登錄,則執行獲取用戶輸入的待查詢逾期信息這一步驟。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述預測結果與預設概率的大小,確定所述待查詢逾期信息中的待預測用戶是否存在逾期,并顯示,包括:
判斷所述預測結果是否大于預設概率;
在確定所述預測結果大于預設概率時,確定所述待查詢逾期信息中的用戶存在逾期,并顯示;
在確定所述預測結果小于或等于預設概率時,確定所述待查詢逾期信息中的用戶不存在逾期,并顯示。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:
若確定所述待查詢逾期信息中待預測用戶的數量為多個時,將所述待查詢逾期信息作為逾期預測模型的輸入,基于所述逾期預存模型依次對所述待查詢逾期信息中的每一待預測用戶進行預測,輸出每一待預測用戶的預測結果,所述預測結果用于指示所述待查詢逾期信息中的用戶存在逾期的概率,所述逾期預測模型是基于歷史公積金數據進行訓練得到;
基于每一待預測用戶的預測結果與預設概率的大小,確定所述每一待預測用戶是否存在逾期,并生成對應的預測文件。
6.一種數據處理系統,其特征在于,所述系統包括:
獲取模塊,用于獲取用戶輸入的待查詢逾期信息,所述待查詢逾期信息中攜帶有至少一個用戶的用戶畫像信息;
輸入模塊,用于若確定所述待查詢逾期信息中待預測用戶的數量為一個時,將所述待查詢逾期信息作為逾期預測模型的輸入;
預測模塊,用于基于所述逾期預存模型對所述待查詢逾期信息進行預測,輸出預測結果,所述預測結果用于指示所述待查詢逾期信息中的待預測用戶存在逾期的概率,所述逾期預測模型是基于構建模塊構建得到;
處理模塊,用于基于所述預測結果與預設概率的大小,確定所述待查詢逾期信息中的待預測用戶是否存在逾期,并顯示。
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