[发明专利]基于Random Forest神经网络的金融风险评估方法在审
| 申请号： | 202110413566.7 | 申请日： | 2021-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN113112343A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 宋明昊;庞皓天;茹浩 | 申请（专利权）人： | 上海同态信息科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06F21/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427 | 代理人： | 宫建华 |
| 地址： | 200000 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于Random Forest神经网络的金融风险评估方法。包括以下步骤：第一步，在服务端设置Random Forest模型，并给出训练集和测试集，通过Bagging算法训练Random Forest模型；第二步，在客户端提出用户金融风险评估请求给到服务端；第三步，服务端在收到客户端请求后，通过匹配存储库中用户个人身份id，获取该用户所有业务属性以及金融数据；第四步，服务器端利用训练好的Random Forest模型对该用户的业务属性和金融数据进行风险评估，并将输出结果返回给服务器端；第五步，服务器将结果进行整理，最后输出给客户端最终的金融风险评估结果。本发明能够避免客户金融数据多地存储，保证客户金融数据存储安全。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 random forest 神经网络 金融风险 评估 方法 | ||
【主权项】：
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