[发明专利]一种风险预测方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请提供了一种风险预测方法及装置、存储介质及电子设备，目标设备利用预先部署于自身的第一预测子模型处理目标设备本地数据，得到第一风险预测结果，并将待预测用户的用户信息发送至目标设备的每个参与方设备，每个参与方设备利用预先部署于自身的第二预测子模型处理参与方本地数据，得到第二风险预测结果并反馈，目标设备依据第一风险预测结果和各个第二风险预测结果，处理得到目标风险预测结果。由于不是直接将参与方本地数据传输给目标设备，而是将第二风险预测结果传输给目标设备，从而在保证参与方数据隐私安全的前提下，实现了基于目标设备本地数据和各个参与方本地数据，对贷款用户进行准确的风险预测。

技术领域

本申请涉及互联网金融领域，尤其涉及一种风险预测方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在互联网贷款场景中，企业需要基于贷款用户的各项数据，对贷款用户进行风险预测，然而用于风险预测的部分数据分别被互联网贷款的多个参与方所掌控，其中，参与方可以是被助贷合作机构、第三方数据公司以及合作的金融同行。

为了实现对贷款用户进行准确风险预测，需要基于企业自身的用户数据，以及各个参与方中与贷款用户的相关用户数据进行风险预测，而直接从各个参与方中获取贷款用户的相关用户数据，会存在泄露用户隐私、数据使用不合规的风险。

因此，如何提供一种能够在保证参与方数据隐私安全的前提下，实现对贷款用户进行准确的风险预测的技术方案，成为本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种风险预测方法，以在保证参与方数据隐私安全的前提下，实现对贷款用户进行准确的风险预测。

本申请还提供了一种风险预测装置，用于保证上述方法在实际中的实现及应用。

一种风险预测方法，应用于目标设备，所述目标设备预先部署有第一预测子模型，所述方法包括：

将待预测用户的用户信息发送至所述目标设备的每个参与方设备；

获取每个参与方设备反馈的第二风险预测结果，所述第二风险预测结果由第二预测子模型处理参与方本地数据得到，所述参与方本地数据与所述用户信息对应，所述第二预测模型预先部署于所述参与方设备；

获取第一风险预测结果；其中，所述第一风险预测结果由所述第一预测子模型处理目标设备本地数据得到，所述目标设备本地数据与所述用户信息对应；

依据所述第一风险预测结果和每个第二风险预测结果，处理得到所述待预测用户的目标风险预测结果。

上述的方法，可选的，各个预测子模型的部署过程，包括：

获取预先构建的预测模型；所述预测模型为：基于所述目标设备中预先存储的各个参与方设备的用户数据和所述目标设备的用户数据，对神经网络模型进行训练得到的模型；

确定所述目标设备和每个参与方设备各自对应的特征变量；

依据所述目标设备和每个参与方设备各自对应的特征变量，对所述预测模型进行拆分，得到所述目标设备对应的第一预测子模型、以及每个参与方设备各自对应的第二预设子模型；

将所述第一预测子模型部署至所述目标设备中，并将每个参与方对应的第二预测子模型发送至该第二预测子模型对应的参与方设备，以使每个参与方设备对接收到的第二预测子模型进行部署。

上述的方法，可选的，各个预测子模型的部署过程，包括：

接收每个参与方设备发送的加密样本数据，并获取所述目标设备的加密样本数据；每个参与方设备发送的加密样本数据及所述目标设备的加密样本数据中包括加密用户信息；

依据每个加密样本数据中包括的加密用户信息，对各个加密样本数据进行样本对齐；