[发明专利]风险评估方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种风险评估方法，其特征在于，所述风险评估方法包括：

获取原始业务数据，并对所述业务数据进行清洗，得到标准业务数据；

根据所述标准业务数据的数据类型获取历史业务数据，并根据所述历史业务数据配置风控规则；

根据预设维度对所述业务数据进行维度拆分，生成多个目标业务数据；

根据所述风控规则确定所述目标业务数据对应风控评估因子；

将所述目标业务数据和所述风险评估因子输入预设风控模型进行分析，得到所述业务数据的风险评估结果。

2.根据权利要求1所述的风险评估方法，其特征在于，所述获取原始业务数据，并对所述业务数据进行清洗，得到标准业务数据包括：

获取原始业务数据，对所述原始业务数据进行去重操作，并检测去重后的所述原始业务数据是否存在数据缺失值；

若不存在数据缺失值，则将去重后的所述原始业务数据作为标准业务数据；

若存在数据缺失值，则对所述数据缺失值进行数据填充，得到标准业务数据。

3.根据权利要求1所述的风险评估方法，其特征在于，所述根据所述标准业务数据的数据类型获取历史业务数据，并根据所述历史业务数据配置风控规则包括：

确定所述业务数据的类型，基于所述类型获取历史业务数据，并提取所述历史业务数据中的风控分析结果，确定风险阈值；

根据所述风险阈值对预设的风控策略进行调整，得到实际风控策略；

根据所述实际风控策略和所述风控分析结果，确定所述实际风控策略对应的风控效果表征值；

根据所述风控效果表征值和所述历史业务数据配置风控规则。

4.根据权利要求3所述的风险评估方法，其特征在于，所述根据所述风控效果表征值和所述历史业务数据配置风控规则包括：

根据所述实际风控策略和所述历史业务数据，确定所述实际风控策略对应的风控效果表征值；

将所述风控效果表征值作为测试参数，并根据预设风控效果表征值对应目标范围和所述历史业务数据配置风控规则。

5.根据权利要求1所述的风险评估方法，其特征在于，所述根据预设维度对所述业务数据进行维度拆分，生成多个目标业务数据包括：

获取所述标准业务数据的数据字段，根据所述数据字段，识别所述标准业务数据的数据属性；

将相同数据属性的标准业务数据进行聚类，得到数据聚类中心点；

根据所述数据聚类中心点，生成对应的目标业务数据。

6.根据权利要求1所述的风险评估方法，其特征在于，在所述将所述目标业务数据和所述风险评估因子输入预设风控模型进行分析，得到所述业务数据的风险评估结果之前，还包括：

获取多个风控样本用户的样本特征数据、所述风控样本用户在待风控场景中的风控表现数据和所述风控样本用户在所述待风控场景中的被风控时长信息；

根据所述风控表现数据，确定所述风控样本用户的风控评价标签；

根据所述风控评价标签，对所述样本特征数据进行处理，得到所述风控样本用户的目标特征数据；

将所述目标特征数据、所述被风控时长信息和所述风控评价标签按照预设比例进行划分，得到训练样本数据和测试样本数据；

将所述训练样本数据输入预设卷积神经网络模型中进行训练，得到原始风控模型；

将所述测试样本数据输入所述原始风控模型进行测试，得到目标风控模型。

7.根据权利要求6所述的风险评估方法，其特征在于，所述将所述训练样本数据输入预设卷积神经网络模型中进行训练，得到原始风控模型包括：

初始化卷积神经网络模型的模型参数；

采用卷积神经网络对所述训练样本数据进行特征提取，得到所述训练样本数据的特征向量；

将所述训练样本数据的特征向量输入到所述卷积神经网络模型中进行训练，得到所述原始风控模型。