本申请公开了一种模型参数的调整方法及装置。其中，该方法包括：获取待评分账户的历史行为信息；采用第一时段内的第一评分模型对历史行为信息中第一时段内的第一历史行为信息进行分析，得到第一时段评分，并从第一时段评分中确定处于目标评分阈值区间的多个目标账户；采用第二时段内的第二评分模型对历史行为信息中第二时段内的第二历史行为信息进行分析，得到多个目标账户的第二时段评分，第一时段的结束时刻早于第二时段的开始时刻；基于多个目标账户的第一时段评分与多个目标账户的第二时段评分进行对比，得到对比结果；基于对比结果对第二评分模型中的模型参数进行调整。以至少解决银行账户异常行为评分模型的模型参数调整效率低的技术问题。参数调整效率低的技术问题。参数调整效率低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
模型参数的调整方法及装置
[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种模型参数的调整方法及装置。
技术介绍
[0002]专家规则评分卡是银行业风控体系的重要一环，常用于排查账户类风险，帮助业务部门。相关技术中的常规流程是，业务专家对犯罪分子的各项犯罪特征指定成规则并进行量化打分，然后信息技术部门将业务专家设定的打分体系做成模型部署在相应系统，在实际的应用场景中，信息技术部门收集日常跑批数据，联合业务专家对各个规则的触碰情况进行分析，调整规则的阈值以实现定期的模型优化，但是模型参数的调整过程中，业务专家需要逐个分析规则的触碰率，并对规则的阈值和分数进行人工调整，不仅效率低而且人力成本很高。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种模型参数的调整方法及装置，以至少解决银行账户异常行为评分模型的模型参数调整效率低的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种模型参数的调整方法，包括：获取待评分账户的历史行为信息；采用第一时段内的第一评分模型对历史行为信息中第一时段内的第一历史行为信息进行分析，得到第一时段评分，并从第一时段评分中确定处于目标评分阈值区间的多个目标账户；采用第二时段内的第二评分模型对历史行为信息中第二时段内的第二历史行为信息进行分析，得到多个目标账户的第二时段评分，第一时段的结束时刻早于第二时段的开始时刻；基于多个目标账户的第一时段评分与多个目标账户的第二时段评分进行对比，得到对比结果；基于对比结果对第二评分模型中的模型参数进行调整。
[0006]可选地，待评分账户的评分通过以下方式确定，包括：确定待评分账户历史行为信息中的行为触碰到的多个目标规则，其中，多个目标规则属于评分模型中的专家规则集合中的规则，专家规则集合中的规则用于确定账户的行为是否异常；将多个目标规则的评分与多个目标规则对应的指示函数积的和确定为待评分账户的评分。
[0007]可选地，确定待评分账户历史行为信息中的行为触碰到的多个目标规则，包括：确定目标规则定义的行为范围；在待评分账户历史行为信息中的行为处于行为范围内的情况下，确定待评分账户历史行为信息中的行为触碰了目标规则。
[0008]可选地，基于多个目标账户的第一时段评分与多个目标账户的第二时段评分进行对比，得到对比结果，包括：确定多个目标账户在第一时段评分中每个专家规则的第一评分；确定多个目标账户在第二时段评分中每个专家规则的第二评分；从每个专家规则中确定第一评分与第二评分不同的目标专家规则为对比结果。
[0009]可选地，基于对比结果完成对第二评分模型中模型参数的调整，包括：将目标专家规则的第二评分替换为第一评分，完成第二评分模型中模型参数的调整。
[0010]可选地，在完成第二评分模型中模型参数的调整之后，方法还包括：将黑样本行为信息和第一历史行为信息分别输入到第二评分模型中，以确定黑样本行为信息中触碰第一规则的第一触碰率和第一历史行为信息中触碰第一规则的第二触碰率；将黑样本行为信息和第一历史行为信息分别输入到调整后的第二评分模型中，以确定黑样本行为信息中触碰第一规则的第三触碰率和第一历史行为信息中触碰第一规则的第四触碰率；基于第一触碰率、第二触碰率、第三触碰率和第四触碰率确定第二评分模型在调整前后的黑样本行为信息对于第一规则的第一触碰变化率和第一历史行为信息对于第一规则的第二触碰变化率；将第一触碰变化率与第二触碰变化率的比值确定为调整参数，调整参数用于表示第二评分模型的调整效果；基于调整参数对调整后的第二评分模型中目标参数值进行调整，目标参数值用于表示专家规则中的行为阈值，在账户行为对应的数值大于行为阈值的情况下，确定账户的行为触碰了专家规则。
[0011]可选地，基于调整参数对调整后的第二评分模型中目标参数值进行调整，包括：遍历预设数值区间内的所有目标参数值，将预设数值区间内的所有目标参数值依次代入调整后的第二评分模型中，得到多个调整参数；从多个调整参数中确定大于预设阈值的最大调整参数为目标调整参数，将目标调整参数对应的目标参数值确定为调整后的目标参数值，完成第二评分模型中目标参数值的调整。
[0012]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种模型参数的调整装置，包括：获取模块，用于获取待评分账户的历史行为信息；第一分析模块，用于采用第一时段内的第一评分模型对历史行为信息中第一时段内的第一历史行为信息进行分析，得到第一时段评分，并从第一时段评分中确定处于目标评分阈值区间的多个目标账户；第二分析模块，用于采用第二时段内的第二评分模型对历史行为信息中第二时段内的第二历史行为信息进行分析，得到多个目标账户的第二时段评分，第一时段的结束时刻早于第二时段的开始时刻；对比模块，用于基于多个目标账户的第一时段评分与多个目标账户的第二时段评分进行对比，得到对比结果；调整模块，用于基于对比结果完成对第二评分模型中模型参数的调整。
[0013]根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行上述模型参数的调整方法。
[0014]根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述模型参数的调整方法。
[0015]在本申请实施例中，采用获取待评分账户的历史行为信息；采用第一时段内的第一评分模型对历史行为信息中第一时段内的第一历史行为信息进行分析，得到第一时段评分，并从第一时段评分中确定处于目标评分阈值区间的多个目标账户；采用第二时段内的第二评分模型对历史行为信息中第二时段内的第二历史行为信息进行分析，得到多个目标账户的第二时段评分，第一时段的结束时刻早于第二时段的开始时刻；基于多个目标账户的第一时段评分与多个目标账户的第二时段评分进行对比，得到对比结果；基于对比结果对第二评分模型中的模型参数进行调整的方式，通过确定评分在目标评分阈值区间内的多个目标账户在不同时间段内的评分进行对比，利用对比结果进行参数调整的方法达到了快速找到不同评分对模型参数进行调整的目的，从而实现了提高模型参数调整效率的技术效果，进而解决了银行账户异常行为评分模型的模型参数调整效率低的技术问题。
附图说明
[0016]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0017]图1是根据本申请实施例的一种用于模型参数的调整方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
[0018]图2是根据本申请的一种模型参数的调整方法的流程示意图；
[0019]图3是根据本申请实施例的一种可选的模型参数的调整装置示意图。
具体实施方式
[0020]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种模型参数的调整方法，其特征在于，包括：获取待评分账户的历史行为信息；采用第一时段内的第一评分模型对所述历史行为信息中第一时段内的第一历史行为信息进行分析，得到第一时段评分，并从所述第一时段评分中确定处于目标评分阈值区间的多个目标账户；采用第二时段内的第二评分模型对所述历史行为信息中第二时段内的第二历史行为信息进行分析，得到所述多个目标账户的第二时段评分，所述第一时段的结束时刻早于所述第二时段的开始时刻；基于所述多个目标账户的所述第一时段评分与所述多个目标账户的所述第二时段评分进行对比，得到对比结果；基于所述对比结果对所述第二评分模型中的模型参数进行调整。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待评分账户的评分通过以下方式确定，包括：确定所述待评分账户历史行为信息中的行为触碰到的多个目标规则，其中，所述多个目标规则属于所述评分模型中的专家规则集合中的规则，所述专家规则集合中的规则用于确定账户的行为是否异常；将所述多个目标规则的评分与所述多个目标规则对应的指示函数积的和确定为所述待评分账户的评分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述待评分账户历史行为信息中的行为触碰到的多个目标规则，包括：确定所述目标规则定义的行为范围；在所述待评分账户历史行为信息中的行为处于所述行为范围内的情况下，确定所述待评分账户历史行为信息中的行为触碰了所述目标规则。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述多个目标账户的所述第一时段评分与所述多个目标账户的所述第二时段评分进行对比，得到对比结果，包括：确定所述多个目标账户在所述第一时段评分中每个专家规则的第一评分；确定所述多个目标账户在所述第二时段评分中每个专家规则的第二评分；从所述每个专家规则中确定所述第一评分与所述第二评分不同的目标专家规则为对比结果。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，基于所述对比结果完成对所述第二评分模型中模型参数的调整，包括：将所述目标专家规则的所述第二评分替换为所述第一评分，完成所述第二评分模型中模型参数的调整。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在完成所述第二评分模型中模型参数的调整之后，所述方法还包括：将黑样本行为信息和所述第一历史行为信息分别输入到所述第二评分模型中，以确定所述黑样本行为信息中触碰第一规则的第一触碰率和所述第一历史行为信息中触碰所述第一规则的第二触碰率；将所述黑样本行为信息和所述第一历史行为信息分别输入到调整后的所述第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹伯翰，李娟，范开，
申请(专利权)人：北京银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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