[發明專利]風險評測方法、模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號： | 201911302264.1 | 申請日： | 2019-12-17 |
| 公開（公告）號： | CN111882140A | 公開（公告）日： | 2020-11-03 |
| 發明（設計）人： | 徐侃;李謙;江小俊 | 申請（專利權）人： | 馬上消費金融股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/06 | 分類號： | G06Q10/06;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243 | 代理人： | 許靜;劉偉 |
| 地址： | 404100 重慶市渝北區*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 風險 評測 方法 模型 訓練 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種風險評測模型訓練方法，其特征在于，包括：
獲取第一訓練樣本集和第二訓練樣本集；其中，所述第一訓練樣本集中的樣本為通過預審核的用戶的信息，所述第二訓練樣本集中的樣本為未通過預審核的用戶的信息；
從所述第二訓練樣本集中選擇目標訓練樣本集；
利用所述第一訓練樣本集和所述目標訓練樣本集進行模型訓練，得到風險評測模型。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述第二訓練樣本集中選擇目標訓練樣本集，包括：
獲取所述第二訓練樣本集中各訓練樣本的資質分值；
從所述第二訓練樣本集中選擇資質分值小于或等于預設分值的訓練樣本作為所述目標訓練樣本集。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述第二訓練樣本集中各訓練樣本的資質分值，包括：
將所述第二訓練樣本集輸入資質篩選模型，得到所述第二訓練樣本集中各訓練樣本的資質分值。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：訓練所述資質篩選模型，具體包括：
獲取第三待訓練樣本集；
確定所述第三待訓練樣本集中的各樣本的資質分值；
將所述第三待訓練樣本集和所述第三待訓練樣本集中的各樣本的資質分值，輸入極端梯度提升XGBoost進行模型訓練，得到所述資質篩選模型。
5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一訓練樣本集和所述目標訓練樣本集進行模型訓練，得到所述風險評測模型，包括：
將所述第一訓練樣本集和所述目標訓練樣本集輸入XGBoost進行模型訓練，得到風險評測模型。
6.一種風險評測方法，其特征在于，包括：
獲取待評測用戶的信息；
將所述待評測用戶的信息作為風險評測模型的輸入，得到所述待評測用戶的風險評測結果；
其中，所述風險評測模型是按照權利要求1-5任意一項的風險評測模型訓練方法獲得的。
7.一種風險評測模型訓練裝置，其特征在于，包括：
第一獲取模塊，用于獲取第一訓練樣本集和第二訓練樣本集；其中，所述第一訓練樣本集中的樣本為通過預審核的用戶的信息，所述第二訓練樣本集中的樣本為未通過預審核的用戶的信息；
選擇模塊，用于從所述第二訓練樣本集中選擇目標訓練樣本集；
訓練模塊，用于利用所述第一訓練樣本集和所述目標訓練樣本集進行模型訓練，得到風險評測模型。
8.一種風險評測裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取待評測用戶的信息；
處理模塊，用于將所述待評測用戶的信息作為風險評測模型的輸入，得到所述待評測用戶的風險評測結果；
其中，所述風險評測模型是按照權利要求1-5任意一項的風險評測模型訓練方法獲得的。
9.一種電子設備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的程序；其特征在于，所述處理器，用于讀取存儲器中的程序實現如權利要求1至5中任一項所述的方法中的步驟；或者實現如權利要求6所述的方法中的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5中任一項所述的方法中的步驟；或者實現如權利要求6所述的方法中的步驟。
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G06Q10-00 行政；管理
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