[发明专利]一种基于LightGBM的开户审核方法及相关设备

说明书

本发明提供一种基于LightGBM的开户审核方法及相关设备，可应用于金融领域或其他领域，包括获取银行客户经理采集的开户材料信息；基于预先构建的数据审核模型对开户材料信息进行预测，得到预测结果；若预测结果为合格，将开户材料信息提交至银行系统，以开立对应的对公账户。在本方案中，不需要人工进行审核，将开户材料信息作为预先构建的数据审核模型的输入，利用基于LightGBM算法模型构建数据审核模型对开户材料信息进行预测，得到预测结果，以确定开户材料信息是否合格；在确定预测结果为合格时，将开户材料信息提交至银行系统，以便开立对应的对公账户。通过上述方式能够提高开立对公账户的处理速度较慢。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于LightGBM的开户审核方法及相关设备。

背景技术

为了防止皮包公司和电信诈骗，目前的银行在开立对公账户时，需要对银行客户经理实地采集客户的开户材料信息进行审核。

目前，常在银行客户经理将实地采集客户的开户材料信息上传至银行系统后，再由银行人员进行审核；当银行人员发现开户材料信息缺少时，则通知银行客户经理再次去客户现场重新采集，再重新上传更改后的开户材料信息。由于需要等待人工审核，银行客户经理不能在客户现场立刻收到反馈，且可能需要重新客户现场采集。从而导致开立对公账户的处理速度较慢。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于LightGBM的开户审核方法及相关设备，以解决现有技术中出现的开立对公账户的处理速度较慢的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例第一方面示出了一种基于LightGBM的开户审核方法，所述方法包括：

获取银行客户经理采集的开户材料信息，所述开户材料信息至少包括现场采集的公司法人信息、经营地址信息和员工情况信息；

将所述开户材料信息作为预先构建的数据审核模型的输入，基于所述预先构建的数据审核模型对所述开户材料信息进行预测，得到预测结果，所述预测结果用于指示开户材料信息是否合格，所述预先构建的数据审核模型基于LightGBM算法模型构建；

若所述预测结果为合格，则将所述开户材料信息提交至银行系统，以便开立对应的对公账户。

可选的，还包括：

若所述预测结果为不合格，则输出提示信息，以提示银行客户经理重新采集开户材料信息。

可选的，述数据审核模型的预先构建过程包括：

获取样本数据，所述样本数据包括历史时间段内通过审核的历史开户材料信息；

对所述样本数据进行处理，提取所述样本特征数据；

确定初始LightGBM算法模型，并基于所述样本特征数据对所述初始LightGBM算法模型进行训练；

对所述训练后的LightGBM算法模型评估，直到得到的评估结果在预设范围内，确定当前训练得到的LightGBM算法模型为数据审核模型。

可选的，所述基于所述样本特征数据对所述初始LightGBM算法模型进行训练，包括：

基于LightGBM算法，配置初始LightGBM算法模型的初始网络参数；

将所述样本特征数据分为训练集、验证集和测试集；

利用所述训练集上训练所述初始网络参数，并基于所述验证集调节所述初始网络参数，得到调节后的网络参数；

基于所述调节后的网络参数构建LightGBM算法模型。