[发明专利]风险预警方法及系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及数据分析，提供一种风险预警方法，包括：获取预设时间段内目标企业的企业信息，其中，所述企业信息包括所述目标企业的业务标签；根据所述业务标签从预设标签列表中匹配所述目标企业对应的指标值，其中，所述指标值为表征所述目标企业的业务类型相关的数值；将所述指标值输入预先训练好的预警分类器，以生成针对所述目标企业的预警等级。本发明还提供一种风险预警系统、电子装置及存储介质。本发明形成定制化类金融风险业务预警的分类模型。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，更为具体地，涉及一种风险预警方法及系统、电子设备及存储介质。

背景技术

随着现代金融经济和互联网技术的发展，各类金融产品和金融模式层出不穷，站在监管部门的角度上看待问题，企业经营类金融风险业务，如果出现问题之后再进行监管，那实质已经对社会及人民财产造成损害，难以挽回。

为了规避风险，金融机构常接触现场检查或非现场检查对已办理金融业务的用户进行跟踪，搜索到长时间的相关数据，借助计算机进行风险预警，获取用户数据的渠道单一，预警的及时性差，企业短周期类金融风险预警一直以来都是行业内亟待解决的重点和难题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种定制化类金融风险业务预警的分类模型的风险预警方法、电子装置及存储介质。

根据本发明的一个方面，提供一种风险预警方法，包括：

获取预设时间段内目标企业的企业信息，其中，所述企业信息包括所述目标企业的业务标签；

根据所述业务标签从预设标签列表中匹配所述目标企业对应的指标值，其中，所述指标值为表征所述目标企业的业务类型相关的数值；

将所述指标值输入预先训练好的预警分类器，以生成针对所述目标企业的预警等级。

在一个实施例中，所述根据所述业务标签从预设标签列表中匹配所述目标企业对应的指标值的方法包括：

获取所述业务标签所映射的业务类型；

根据所述业务类型在预设指标数据库中匹配所述业务类型对应的指标值。

在一个实施例中，所述预警分类器的训练方法包括：

将已知预警等级的企业的多个指标及对应的多个指标值作为多个样本构成训练集；

平均化每个样本的权值分布；

将训练集中多个样本的多个指标值输入预警分类器，得到第一次训练的分类误差率，所述分类误差率为分错的样本数量与总样本数量的比值；

根据分类误差率通过下式得到预警分类器系数

其中,e_m表示分类误差率,m表示训练次数；

根据预警分类器系数更新下一次训练的样本的权值分布

其中，w_m+1,i为第m+1次训练的第i个样本的权值，Z_m为归一化因子，y_i为第m次训练的第i个样本对应的预警等级，x_i为第m次训练的第i个样本的指标矩阵，G_m(x_i)为弱分类器对样本x_i输出的预警等级；

通过反复迭代训练上述预警分类器及更新权值分布的操作直至样本分类完全正确后，得到最终的预警分类器

其中，M为达到分类完全正确的训练次数，G(x)为迭代训练后得到的强分类器，G_m(x)为第m次训练的弱分类器。