[发明专利]基于模型部署的评分模型调整方法、装置和计算机设备有效
申请号: | 201811552012.X | 申请日: | 2018-12-18 |
公开(公告)号: | CN109858737B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 邱英英 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06Q10/0635 | 分类号: | G06Q10/0635;G06Q10/0639;G06Q30/0201;G06Q30/0203;G06Q40/06;G06Q40/04 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 王宁 |
地址: | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 模型 部署 评分 调整 方法 装置 计算机 设备 | ||
1.一种基于模型部署的评分模型调整方法,包括:
根据预设频率从数据库中获取业务类型对应的多个用户数据、业务数据和历史行为数据;
根据所述业务类型获取预设的风控模型,通过所述风控模型对所述用户数据、业务数据和历史行为数据进行分析,得到分析结果数据,所述风控模型是根据不同的业务类型从模板库中获取对应的规则模板,根据多个规则模板生成与业务类型对应的风控模型;
当所述分析结果数据中存在风险标签时,对所述分析结果数据进行特征提取,提取出多个风险因子;
计算所述多个风险因子的权重和特征维度值,风险因子包括多个维度,所述特征维度值为每个风险因子对应所属的特征维度;
根据所述业务类型获取评分模型,所述评分模型是对用户的历史消费行为数据进行分析和风险评分的模型;
根据所述多个风险因子的权重和特征维度值对所述评分模型中对应风险因子的初始权重和初始特征维度值进行调整,得到更新的评分模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述业务类型获取评分模型之前,还包括:
获取多个用户数据、业务数据和历史行为数据;
对多个用户数据、业务数据和历史行为数据进行聚类分析,得到聚类结果;
根据聚类结果进行特征选择,得到多个风险因子;
根据预设算法计算多个风险因子对应的权重和特征维度值;
根据多个风险因子的权重和特征维度值按照预设方式建立评分模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个风险因子的权重和特征维度值对所述评分模型中对应风险因子的初始权重和初始特征维度值进行调整,包括:
获取所述评分模型中的风险因子的初始权重和初始特征维度值;
根据提取的多个风险因子以及对应的权重和特征维度值对所述评分模型中对应的风险因子的初始权重和初始特征维度值进行调整,得到调整后的风险因子和对应的权重和特征维度值;
根据调整后的风险因子和对应的权重和特征维度值按照预设方式对所述评分模型进行重构,得到更新的评分模型。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收用户终端发送的业务请求,所述业务请求包括用户标识、业务类型和业务数据;
根据所述用户标识获取对应的用户历史行为数据;
根据所述业务类型获取更新的评分模型,通过所述评分模型对所述用户历史行为数据和业务数据进行评分,得到所述业务请求的评分结果;
当所述评分结果低于预设评分时,对所述业务请求进行拦截,并向对应的监控终端发送预警提示信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据预设频率获取用户标识对应的用户历史行为数据和业务数据;
获取更新的评分模型,通过所述评分模型对所述用户历史行为数据和业务数据进行评分,得到所述用户标识的评分结果;
根据所述评分结果对所述用户标识添加对应的评分标签,并根据所述用户标识进行存储。
6.一种基于模型部署的评分模型调整装置,包括:
数据获取模块,用于根据预设频率从数据库中获取业务类型对应的多个用户数据、业务数据和历史行为数据;
风险分析模块,用于根据所述业务类型获取预设的风控模型,通过所述风控模型对所述用户数据、业务数据和历史行为数据进行分析,得到分析结果数据,所述风控模型是根据不同的业务类型从模板库中获取对应的规则模板,根据多个规则模板生成与业务类型对应的风控模型;
特征提取模块,用于当所述分析结果数据中存在风险标签时,对所述分析结果数据进行特征提取,提取出多个风险因子;
计算模块,用于计算所述多个风险因子的权重和特征维度值,风险因子包括多个维度,所述特征维度值为每个风险因子对应所属的特征维度;
模型调整模块,用于根据所述业务类型获取评分模型,所述评分模型是对用户的历史消费行为数据进行分析和风险评分的模型;根据所述多个风险因子的权重和特征维度值对所述评分模型中对应风险因子的初始权重和初始特征维度值进行调整,得到更新的评分模型。
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