[发明专利]评估金融违约风险的方法及装置在审
| 申请号： | 201810050531.X | 申请日： | 2018-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN108416663A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 程微宏;赵星 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种评估用户的金融违约风险的方法和装置。方法包括，首先获取若干个短周期的细粒度数据集，该细粒度数据集包括用户的各种与借贷行为相关的金额信息和商户信息，利用循环神经网络处理这些数据集，得到中间处理结果。另一方面，还获取用户在长周期的粗粒度统计信息作为广度特征，利用全连接的深度神经网络进一步处理这些统计信息和以上得到的中间处理结果，从而进行最终的金融风险评估。所述装置与上述方法对应。如此，通过深度特征和广度特征结合的方式，更好地评估金融违约风险。 | ||
| 搜索关键词： | 细粒度数据 统计信息 中间处理 金融 评估 循环神经网络 方法和装置 风险评估 金额信息 商户信息 深度特征 神经网络 特征结合 长周期 粗粒度 短周期 数据集 | ||
【主权项】：
1.一种评估金融违约风险的方法，包括：获取数据集序列，所述数据集序列包括按照时间顺序排列的多个数据集，各数据集分别对应预设的第一时间段；所述多个数据集中的各个数据集包括用户的与借贷行为相关的金额信息和商户信息；利用循环神经网络处理所述数据集序列，获得第一输出结果；获取与所述用户在第二时间段内的借贷行为相关的统计信息，所述第二时间段大于所述第一时间段；利用全连接神经网络处理所述第一输出结果和所述统计信息，获得第二输出结果；根据所述第二输出结果评估所述用户的金融违约风险。
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