行为风险评估方法及装置.pdf
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行为风险评估方法及装置.pdf
本说明书实施例提供行为风险评估方法及装置,其中所述行为风险评估方法包括:获取待评估主体的待评估行为信息;在法律法规库中查询与所述待评估行为信息对应的参考法律法规信息;在所述参考法律法规信息未满足预设评估条件的情况下,在预设行为处罚数据库中查询与所述待评估行为信息对应的参考行为处罚信息;根据所述参考法律法规信息和所述参考行为处罚信息评估所述待评估行为信息,获得所述待评估行为信息的评估结果。通过本方法可以通过大数据对比,在同一计算体系下将法规和行为影响进行拟合,量化行为风险,为评估行为风险提供客观参考依据,使
异常行为风险评估模型建立方法、异常行为风险评估方法.pdf
本发明涉及一种异常行为风险评估模型建立方法、异常行为风险评估方法,本发明实施例提供的该异常行为风险评估模型建立方法,包括:采集目标数据,所述目标数据用于评估异常行为;对所述目标数据进行预处理,得到目标向量,并根据所述目标向量构建数据集;构建神经网络模型,所述神经网络模型包括多层全连接网络,且各层全连接层都包括批标准化;通过所述数据集对所述神经网络模型进行训练,得到异常行为风险评估模型,其中异常行为风险评估模型用于监测异常行为,可以直接通过自动收集数据实现了异常行为风险评估,而不在需要人工访谈、回访的方式,
风险评估方法及装置.pdf
本发明实施例公开了一种风险评估方法及装置,其中,该方法包括:获得用户数据,其中,用户数据包括属性数据和多种具备时序特征的行为数据;将多种具备时序特征的行为数据基于预设的矩阵格式,转换为多个具备时序特征的行为矩阵;其中,预设的矩阵格式是根据多种行为数据的时序特征确定的,预设的矩阵格式包括:矩阵的行时间尺度和列时间尺度;将属性数据,以及多个具备时序特征的行为矩阵输入卷积神经网络模型,输出风险评估结果。本发明根据行为数据的时序特征设置矩阵的格式,基于卷积神经网络模型进行风险评估,充分保留了行为数据的时序特征,提
风险评估方法及装置.pdf
本说明书实施例提供了一种风险评估方法,包括:获取与待评估的n个对象对应的n个第一样本,各个第一样本包括审查标签,该审查标签指示对应对象是否被特定机构选定为风险审查对象;利用所述n个第一样本训练审查回归模型,并基于训练好的审查回归模型,确定所述n个对象对应的n个逆米尔斯比率IMR;获取与m个对象对应的m个第二样本,各个第二样本包括对应IMR值和风险类别标签,该风险类别标签基于对应对象经所述特定机构进行风险审查得到的结果而确定;利用所述m个第二样本训练树模型;基于所述n个IMR值,利用训练好的树模型,确定所述
风险评估系统的构建方法及装置、风险评估方法及装置.pdf
本说明书实施例提供一种风险评估系统的构建方法,包括:利用第一标注事件样本集训练第一风险评估模型,所述第一标注事件样本集中包括第一数量的黑样本和第二数量的白样本,所述第一数量大于第二数量;利用训练好的第一风险评估模型处理多个灰样本,得到其中各个灰样本的预测风险分,所述各个灰样本被已有的风控技术识别为风险样本;基于所述预测风险分,从所述多个灰样本中选取部分灰样本,作为对第二标注事件样本集中黑样本的扩充;所述第二标注事件样本集中初始包括第三数量的黑样本和第四数量的白样本,所述第三数量小于第四数量;利用扩充后的第