[發明專利]基于區塊鏈的合約生成方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202210037297.3 | 申請日: | 2022-01-13 |
| 公開(公告)號: | CN114219368A | 公開(公告)日: | 2022-03-22 |
| 發明(設計)人: | 劉新磊 | 申請(專利權)人: | 平安普惠企業管理有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q40/02 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 陳燕 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 區塊 合約 生成 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種基于區塊鏈的合約生成方法,其特征在于,包括:
獲取借貸申請請求,所述借貸申請請求包括用戶標識信息以及用戶借貸申請信息;
根據所述用戶標識信息從區塊鏈網絡中獲取用戶畫像信息以及借貸黑名單信息;
調用風險預測模型對所述用戶畫像信息以及所述借貸黑名單信息進行特征提取,得到風險特征矩陣,并根據所述風險特征矩陣進行風險預測,得到風險預測報告;
基于所述用戶借貸申請信息以及所述風險預測報告生成至少一個候選借貸合約;
基于評價指標對所述至少一個候選借貸合約進行指標評價,確定每個候選借貸合約在評價指標下的指標值,并根據所述每個候選借貸合約在評價指標下的指標值從所述至少一個候選借貸合約中確定目標借貸合約。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述調用風險預測模型對所述用戶畫像信息以及所述借貸黑名單信息進行特征提取,得到風險特征矩陣,包括:
分別對所述用戶畫像信息以及所述借貸黑名單信息進行特征提取,得到所述用戶畫像信息對應的用戶特征向量以及所述借貸黑名單信息對應的參考特征向量;
基于注意力機制對所述用戶特征向量以及所述參考特征向量進行向量融合,得到所述風險特征矩陣。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述風險預測報告包括風險等級,所述根據所述風險特征矩陣進行風險預測,得到風險預測報告,包括:
根據所述風險特征矩陣與各個候選風險等級的特征矩陣確定各個候選風險等級的置信度;
從所述各個候選風險等級的置信度中確定最高置信度對應的候選風險等級,并將所述最高置信度對應的候選風險等級確定為目標風險等級;
基于所述目標風險等級生成所述風險預測報告。
4.如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述風險預測報告包括風險核查意見,所述基于所述目標風險等級生成所述風險預測報告,包括:
獲取風險核查區間,根據所述目標風險等級以及所述風險核查區間確定目標風險核查意見;
基于所述目標風險等級以及所述目標風險核查意見確定所述風險預測報告,所述風險預測報告中包括所述目標風險等級以及所述目標風險核查意見。
5.如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述用戶標識信息從區塊鏈網絡中獲取用戶畫像信息以及借貸黑名單信息之前,所述方法還包括:
接收來自任一機構的黑名單添加請求,所述黑名單添加請求包括黑名單身份標識以及黑名單產生原因;
按照預設的黑名單標準格式,根據所述黑名單身份標識以及所述黑名單產生原因生成所述借貸黑名單信息。
6.如權利要求1-5任一項所述的方法,其特征在于,所述基于所述用戶借貸申請信息以及所述風險預測報告生成至少一個候選借貸合約,包括:
根據所述用戶借貸申請信息以及所述風險預測報告確定產品特征,并根據所述產品特征以及各個候選產品信息的產品特征從各個候選產品信息中確定目標產品信息;
獲取至少一個資方機構的數字簽名,并根據所述至少一個資方機構的數字簽名和所述目標產品信息生成所述至少一個候選借貸合約。
7.如權利要求1-5任一項所述的方法,其特征在于,所述評價指標的數量為多個,所述根據所述每個候選借貸合約在評價指標下的指標值從所述至少一個候選借貸合約中確定目標借貸合約,包括:
針對所述至少一個候選借貸合約中的任一候選借貸合約,獲取多個評價指標中各個評價指標的指標權重;
根據所述各個評價指標的指標權重對所述候選借貸合約對應的多個指標值進行加權求和,將加權求和結果作為所述候選借貸合約的目標值;
從所述各個候選借貸合約的目標值中確定最大目標值,并將所述最大目標值對應的候選借貸合約確定為目標借貸合約。
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