[发明专利]基于人工智能的信用风险评估方法、装置及相关设备

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的信用风险评估方法、装置及相关设备，所述方法包括：基于每个企业的指标确定每个企业的第一信用风险等级；对初始化后的训练样本集进行第一次类别标注，得到第一目标训练样本集；对第一目标训练样本集进行第一预处理，得到第二目标训练样本集；基于第二目标训练样本集训练预设的神经网络模型，得到信用风险评估模型；将目标数据集输入至信用风险评估模型中，得到信用风险评估结果。本发明通过采用对第一目标训练样本集进行第一预处理得到的第二目标训练样本集训练信用风险评估模型，提高了信用风险评估模型的准确性，进而提高了信用风险预测结果的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的信用风险评估方法、装置及相关设备。

背景技术

目前，部分金融机构在企业进行信用风险评估时，使用机器学习或者深度学习方法进行信用风险评估。

然而，由于机器学习或者深度学习需要大量的标注数据，企业无法提供大量标注的信用风险数据，若使用人工标注几百万信用风险数据，效率低下，导致信用风险评估准确率低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的信用风险评估方法、装置及相关设备，通过采用对第一目标训练样本集进行第一预处理得到的第二目标训练样本集训练信用风险评估模型，提高了信用风险评估模型的准确性，进而提高了信用风险预测结果的准确率。

本发明的第一方面提供一种基于人工智能的信用风险评估方法，所述方法包括：

解析获取的训练样本集，获取企业及每个所述企业的指标；

基于每个所述企业的指标确定每个所述企业的第一信用风险等级；

初始化所述训练样本集，并根据每个所述企业的第一信用风险等级对初始化后的训练样本集进行第一次类别标注，得到第一目标训练样本集；

对所述第一目标训练样本集进行第一预处理，得到第二目标训练样本集；

基于所述第二目标训练样本集训练预设的神经网络模型，得到信用风险评估模型；

当接收到的待评估企业的信用风险评估请求时，对待评估企业的信用风险评估请求进行第二预处理，得到目标数据集，并将所述目标数据集输入至所述信用风险评估模型中，得到所述待评估企业的信用风险评估结果。

可选地，所述基于每个所述企业的指标确定每个所述企业的第一信用风险等级包括：

识别每个所述企业的指标的标签，根据所述标签将每个所述企业的指标划分为一级指标数据集、二级指标数据集和三级指标数据集；

基于所述一级指标数据集、二级指标数据集和三级指标数据集，计算每个所述企业的企业信用风险值；

根据计算得到的每个所述企业的企业信用风险值确定每个所述企业的第一信用风险等级。

可选地，所述基于所述一级指标数据集、二级指标数据集和三级指标数据集，计算每个所述企业的企业信用风险值包括：

从预设的数据库中获取每个所述企业的每个一级指标的信用分值、每个一级指标对应的每个二级指标的信用分值、每个二级指标对应的每个三级指标的信用分值及权重值；

计算每个一级指标的信用分值、每个一级指标对应的每个二级指标的信用分值、及每个二级指标对应的每个三级指标的信用分值与权重值的乘积之和，得到每个所述企业的信用风险值。

可选地，所述初始化所述训练样本集包括：

获取所述训练样本集中的多个三级指标；

识别每个所述三级指标的指标值是否满足归一化需求；