[發明專利]一種授信數據的確定方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202211070500.3
• 申請日: 2022-09-02
• 公開（公告）號: CN115409607A
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（設計）人: 陶芳娜;文國軍;張家星;張漫漫;王家禮;葛洋洋;金鳴
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06N20/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 丁曼曼

本申請公開了一種授信數據的確定方法、裝置及電子設備，可應用于人工智能領域或金融領域。獲取授信基礎數據，并對授信基礎數據進行數據預處理操作，得到目標基礎數據，將目標基礎數據輸入預先生成的授信數據分析模型中，得到授信分析結果。本發明中的授信數據分析模型基于訓練得到，并且在訓練后的測試過程中，若是授信測試樣本的實際授信分析結果與參考授信分析結果不同時，會增大授信測試數據樣本屬于參考授信分析結果的條件概率，降低授信測試數據樣本屬于實際授信分析結果的條件概率，并對模型進行再訓練，使得訓練得到的模型的精度較高。則使用該模型進行授信分析時，得到的授信分析結果的準確度也會較高，能夠滿足企業授信分析需求。

技術領域

本發明涉及數據處理領域，更具體的說，涉及一種授信數據的確定方法、裝置及電子設備。

背景技術

金融機構作為國家用以調控經濟的核心樞紐，其穩定、健康發展對于一個國家的經濟來說至關重要。信貸業務又被稱之為貸款業務，是如今金融機構最主要的盈利渠道。然而，貸款給金融機構帶來了許多利益同時，也使得機構面臨了一定的貸款風險。因此，如何準確的對企業授信進行分析，對于金融的穩健發展來說有著至關重要的意義。

目前，在對企業授信進行分析時，主要是人工基于經驗進行授信分析，分析準確度較差，無法滿足企業授信分析需求。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種授信數據的確定方法、裝置及電子設備，以解決人工基于經驗進行授信分析，分析準確度較差，無法滿足企業授信分析需求的問題。

為解決上述技術問題，本發明采用了如下技術方案：

一種授信數據的確定方法，包括：

獲取授信基礎數據，并對所述授信基礎數據進行數據預處理操作，得到目標基礎數據；

將所述目標基礎數據輸入預先生成的授信數據分析模型中，得到授信分析結果；所述授信數據分析模型的訓練過程包括：

獲取授信訓練樣本和授信測試樣本，所述授信訓練樣本包括授信訓練數據樣本以及所述授信訓練數據樣本對應的參考授信分析結果；所述授信測試樣本包括授信測試數據樣本以及所述授信測試數據樣本對應的參考授信分析結果；

基于所述授信訓練樣本，對樸素貝葉斯模型進行訓練，得到初始授信數據分析模型；

調用所述初始授信數據分析模型對所述授信測試數據樣本進行分析，得到所述授信測試數據樣本的實際授信分析結果；

在所述授信測試數據樣本的實際授信分析結果與參考授信分析結果不同的情況下，增大所述授信測試數據樣本屬于所述參考授信分析結果的條件概率，以及降低所述授信測試數據樣本屬于所述實際授信分析結果的條件概率；

至少基于所述授信測試數據樣本屬于所述參考授信分析結果的條件概率和屬于所述實際授信分析結果的條件概率，對所述初始授信數據分析模型進行迭代訓練，得到授信數據分析模型。

可選地，對所述授信基礎數據進行數據預處理操作，得到目標基礎數據，包括：

確定出所述授信基礎數據中的屬性的缺失值；

基于所述授信基礎數據中的屬性的非缺失值的眾數或均值，對所述缺失值進行填充操作；

對所述授信基礎數據中的屬性的數值型數據進行離散化操作，得到目標基礎數據。

可選地，基于所述授信訓練樣本，對樸素貝葉斯模型進行訓練，得到初始授信數據分析模型，包括：

計算所述授信訓練數據樣本的先驗概率和條件概率；

基于所述授信訓練數據樣本的先驗概率、條件概率和參考授信分析結果，對樸素貝葉斯模型進行訓練，得到初始授信數據分析模型。