[发明专利]一种群体风险特征的可视化方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种群体风险特征的可视化方法，其特征在于，包括：

获取多组样本数据，基于预先设置的风控模型对至少一个样本参数形成的组合进行预测，基于对各样本参数的组合的预测结果得到所述各个样本数据的组合的初始特征贡献值；

基于预设算法分别确定各个样本参数的目标特征贡献值；

基于所述多组样本数据中各个样本参数的目标特征贡献值确定所述样本参数的群体贡献信息；

将所述群体贡献信息转换为可视化文本或者图形，并进行展示。

2.根据权利要求1所述的群体风险特征的可视化方法，其特征在于，样本参数的初始特征贡献值包括单一样本参数的初始特征贡献值和任意样本参数组合的初始特征贡献值；

所述基于预设算法分别确定各个样本参数的目标特征贡献值，包括：

对于当前样本参数，分别确定所述当前样本参数和包括所述当前样本参数的样本参数组合的权重；

基于所述权重，对所述当前样本参数的初始特征贡献值和包括所述当前样本参数的样本参数组合的初始特征贡献值进行加权计算，得到所述当前样本参数的目标特征贡献值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述当前样本参数和包括所述当前样本参数的样本参数组合的权重，包括：

基于预设规则，以及当前样本参数或者样本参数组合中参数数量确定各所述当前样本参数和包括所述当前样本参数的样本参数组合的权重；

其中，所述预设规则包括权重和为1、相同样本参数数量的样本参数组合的权重相同，各个同一样本参数数量的样本参数组合的权重和相同。

4.根据权利要求1所述的群体风险特征的可视化方法，其特征在于，所述样本参数的群体贡献信息包括：各个样本参数的群体贡献值、各个样本参数的影响价值和任意组合的样本参数之间的交互作用中的至少一项。

5.根据权利要求4所述的群体风险特征的可视化方法，其特征在于，所述基于所述多组样本数据中各个样本参数的目标特征贡献值确定所述样本参数的群体贡献信息，包括：

对于任一样本参数，对各个样本数据中所述样本参数的目标特征贡献值进行绝对值均值处理，得到所述样本参数的群体贡献值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述各样本参数的影响价值包括正向影响价值和负向影响价值；

所述基于所述多组样本数据中各个样本参数的目标特征贡献值确定所述样本参数的群体贡献信息，包括：

对于任一样本参数，统计各个样本数据中所述样本参数的目标特征贡献值，确定所述样本参数的目标特征贡献值的分布状态；

基于所述分布状态确定所述样本参数的影响价值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述多组样本数据中各个样本参数的目标特征贡献值确定所述样本参数的群体贡献信息，包括：

若当前样本参数的影响价值同时包括正向影响价值和负向影响价值，则基于当前样本参数的目标特征贡献值的分布状态与除所述当前样本参数以外的至少一个样本参数的目标特征贡献值的分布状态，确定样本参数之间的交互作用。

8.根据权利要求5-7任一所述的方法，其特征在于，所述将所述群体贡献信息转换为可视化文本或者图形，包括：

将各个参数的群体贡献值进行排序，生成各样本参数的风险排序列表或者风险排序图；或者，

基于所述各个样本参数的目标特征贡献值，形成目标特征贡献值的分布状态散点图，其中，所述散点图用于表示所述各个样本参数的影响价值；或者，

将所述当前样本参数的目标特征贡献值与所述除所述当前样本参数以外的至少一个样本参数的目标特征贡献值，在同一散点图中区别显示，形成交互散点图。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述样本参数的群体贡献信息生成推荐风控策略。