[发明专利]一种基于多源数据联邦学习的贷款风险评估方法有效

专利信息
申请号: 202110541127.4 申请日: 2021-05-18
公开(公告)号: CN113240509B 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 韦庆杰;李黎;刘歆;钱鹰;赵晨阳;伍曾伟 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02;G06K9/62;G06N20/00
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 赵荣之
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明涉及一种基于多源数据联邦学习的贷款风险评估方法,属于大数据和贷款风险评估领域。该方法包括:S1:使用多方数据源参与到贷款风险评估任务中,分别对多方数据源数据进行预处理以及数据样本加密对齐;S2:分析和提取多方数据源关于贷款风险评估相关特征,建立贷款用户风险画像并构建贷款风险评估体系;S3:构建并使用Lightgbm树模型对多方数据源进行联合训练,同时与中心服务器交换参数,更新训练过程;S4:综合多方数据源的训练结果构建的Lightgbm树模型,预测用户的违约情况作为用户贷款风险的判别结果。本发明提升贷款风险评估的准确性,降低贷款坏账率。
搜索关键词: 一种 基于 数据 联邦 学习 贷款风险 评估 方法
【主权项】:
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