System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 风险评估方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸_技高网

风险评估方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

技术编号:41526002 阅读:2 留言:0更新日期:2024-06-03 23:00
本申请提供了一种风险评估方法、装置、设备、介质及产品,涉及金融信息服务技术领域,其中方法包括:获取业务数据库中的第一客户样本集;确定所述第一客户样本集的第一代价信息,所述第一代价信息为第一客户样本集的风险评估结果不准确的情况下所造成的代价;根据所述第一代价信息定义待训练模型的第一损失函数;根据所述第一损失函数和预获取的优化特征,对所述待训练模型进行训练,得到第一模型;根据所述第一模型,对待评估客户进行风险评估。采用上述步骤可以提高对高风险客户的评估准确率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及金融信息服务,特别是涉及一种风险评估方法、装置、设备、介质及产品


技术介绍

1、在金融的信用风险领域中,得益于大数据技术的成熟和基于数据驱动的信用风险评估模型应用的普及,解决了小微企业信用信息不对称的传统痛点,满足其融资需求。

2、信用风险建模预测的本质是使用部分样本风险分布估计总体风险分布。在线学习能够通过动态迭代和实时数据,方便地将新样本的信用评估信息增加到模型训练中,但会存在幸存者偏差问题。即在局部新增样本代替总样本时,会涉及被拒绝样本的流失问题,风险预测得到这部分拒绝样本的预测表现差,无法参与模型迭代优化。缺失该部分拒绝客群的信息,也可能对模型的评估效果造成不可估量的影响。随着训练数据的持续积累,当模型经过多次迭代后,其中重要特征可能被逐渐弱化,甚至呈现出与迭代前模型完全相反的负样本分布趋势。

3、综上,由于没有在引入新样本时考虑样本偏差带来模型参数估计的偏差的问题,导致对高风险客户的评估准确率较低。


技术实现思路

1、本申请提供的一种风险评估方法、装置、设备、介质及产品,能够提高对高风险客户的评估准确率。

2、第一方面,本申请实施例提供一种风险评估方法,方法包括:

3、获取业务数据库中的第一客户样本集;

4、确定所述第一客户样本集的第一代价信息,所述第一代价信息为第一客户样本集的风险评估结果不准确的情况下所造成的代价;

5、根据所述第一代价信息定义待训练模型的第一损失函数;

6、根据所述第一损失函数和预获取的优化特征,对所述待训练模型进行训练,得到第一模型;

7、根据所述第一模型,对待评估客户进行风险评估。

8、第二方面,本申请提供一种风险评估装置,该装置包括:

9、获取模块,用于获取业务数据库中的第一客户样本集;

10、确定模块,用于确定所述第一客户样本集的第一代价信息,所述第一代价信息为第一客户样本集的风险评估结果不准确的情况下所造成的代价;

11、定义模块,用于根据所述第一代价信息定义待训练模型的第一损失函数;

12、训练模块,用于根据所述第一损失函数和预获取的优化特征,对所述待训练模型进行训练,得到第一模型;

13、评估模块,用于根据所述第一模型,对待评估客户进行风险评估。

14、第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:处理器以及存储有计算机程序指令的存储器;

15、处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面中任意一个实施例中的风险评估方法。

16、第四方面,本申请实施例提供了一种计算机存储介质,计算机存储介质上存储有计算机程序指令,计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面中任意一个实施例中的风险评估方法。

17、第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备执行实现如上述第一方面中任意一个实施例中的风险评估方法。

18、在本申请实施例的风险评估方法、装置、设备、介质及产品,其中,方法包括:获取业务数据库中的第一客户样本集;确定所述第一客户样本集的第一代价信息,所述第一代价信息为第一客户样本集的风险评估结果不准确的情况下所造成的代价;根据所述第一代价信息定义待训练模型的第一损失函数;根据所述第一损失函数和预获取的优化特征,对所述待训练模型进行训练,得到第一模型;根据所述第一模型,对待评估客户进行风险评估。在本实施例中,通过确定第一客户样通过定义第一代价信息,并基于此定义第一损失函数,可以确保在训练模型时,直接将代价信息嵌入待训练模型的损失函数,通过最小化期望损失,从而获得代价敏感学习后的第一模型,增强模型的表现,使模型具有更好的风险预测能力。进而提高对高风险客户的评估准确率。

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【技术保护点】

1.一种风险评估方法,其特征在于,方法包括:

2.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,所述第一客户样本集包括多个样本以及多个样本中的每一样本的分类特征;

3.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,所述第一代价信息包括代价矩阵;所述确定所述第一客户样本集的第一代价信息,包括:

4.如权利要求3所述的风险评估方法,其特征在于,所述根据所述第一代价信息定义待训练模型的第一损失函数,包括:

5.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,所述根据所述第一模型,对待评估客户进行风险评估,包括:

6.如权利要求5所述的风险评估方法,其特征在于,所述采用所述目标模型对待评估客户进行风险评估,包括:

7.一种风险评估装置,其特征在于,所述装置包括:

8.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括:处理器以及存储有计算机程序指令的存储器;

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项所述的风险评估方法。

10.一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时,使得所述电子设备执行如权利要求1-6中任意一项所述的风险评估方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种风险评估方法,其特征在于,方法包括:

2.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,所述第一客户样本集包括多个样本以及多个样本中的每一样本的分类特征;

3.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,所述第一代价信息包括代价矩阵;所述确定所述第一客户样本集的第一代价信息,包括:

4.如权利要求3所述的风险评估方法,其特征在于,所述根据所述第一代价信息定义待训练模型的第一损失函数,包括:

5.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,所述根据所述第一模型,对待评估客户进行风险评估,包括:

6.如权利要求5所述的风...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈为
申请(专利权)人:中国建设银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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