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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114998001A(43)申请公布日2022.09.02(21)申请号202210830092.0(22)申请日2022.07.15(71)申请人中国工商银行股份有限公司地址100140北京市西城区复兴门内大街55号(72)发明人程鹏白佳乐任政谢伟(74)专利代理机构华进联合专利商标代理有限公司44224专利代理师赖舒娴(51)Int.Cl.G06Q40/02(2012.01)G06Q40/04(2012.01)G06N20/20(2019.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书16页附图4页(54)发明名称业务类别识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品(57)摘要本申请涉及大数据技术领域,特别涉及一种业务类别识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括:获取目标用户在处理金融业务时产生的多维度业务操作数据;将多维度业务操作数据输入至业务类别识别模型中,得到金融业务的业务风险类别识别结果;业务类别识别模型包括第一类型学习器和第二类型学习器级联构成的学习器模块;其中,第一类型学习器用于根据第一分类算法对获取到的输入数据进行识别;第二类型学习器用于根据第二分类算法对获取到的输入数据进行识别。本申请能够精准高效地对金融业务的类别进行识别。CN114998001ACN114998001A权利要求书1/2页1.一种业务类别识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标用户在处理金融业务时产生的多维度业务操作数据;将所述多维度业务操作数据输入至预设的业务类别识别模型中,得到所述金融业务的业务风险类别识别结果;所述业务类别识别模型包括第一类型学习器和第二类型学习器级联构成的学习器模块;其中,所述第一类型学习器用于根据第一分类算法对获取到的输入数据进行识别;所述第二类型学习器用于根据第二分类算法对获取到的输入数据进行识别。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述业务类别识别模型还包括特征提取模块,则将所述多维度业务操作数据输入至所述业务类别识别模型中,得到所述金融业务的业务风险类别识别结果,包括:将所述多维度业务操作数据输入至所述业务类别识别模型中,通过所述特征提取模块对所述多维度业务操作数据进行多粒度扫描,以从所述多维度业务操作数据中提取操作数据特征向量;将所述操作数据特征向量输入至所述学习器模块中,得到所述金融业务的业务风险类别识别结果。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取目标用户在处理金融业务时产生的多维度业务操作数据之前,所述方法还包括:获取所述目标用户在处理所述金融业务时产生的初始业务操作数据;对所述初始业务操作数据进行预处理,得到所述多维度业务操作数据。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述初始业务操作数据进行预处理,得到所述多维度业务操作数据包括:验证所述初始业务操作数据的完整性;若所述初始业务操作数据的完整性验证通过,则对所述初始业务操作数据进行归一化处理,得到所述多维度业务操作数据。5.根据权利要求1‑3任一项所述的方法,其特征在于,所述业务类别识别模型的构建过程包括:获取构建样本集和测试样本集,所述构建样本集和所述测试样本集均包含多个样本金融业务的样本多维度业务操作数据,和各所述样本金融业务的业务风险类别标签;根据所述构建样本集和所述测试样本集确定训练样本集;将所述训练样本集输入至初始业务类别识别模型中,对所述初始业务类别识别模型进行训练,直至所述初始业务类别识别模型满足预设的收敛条件,得到所述业务类别识别模型。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述初始业务类别识别模型包括初始特征提取模块和初始学习器模块;则将所述训练样本集输入至初始业务类别识别模型中,对所述初始业务类别识别模型进行训练,直至所述初始业务类别识别模型满足预设的收敛条件,得到所述业务类别识别模型,包括:将所述测试样本集输入至所述初始特征提取模块中,得到测试操作数据特征向量,并将所述测试操作数据特征向量输入至所述初始学习器模块中,得到测试业务风险识别结2CN114998001A权利要求书2/2页果;若所述初始学习器模块中的学习器总数量达到预设数量,且所述测试业务风险识别结果与标准业务风险识别结果之间的误差小于预设值,则确定所述初始业务类别识别模型满足所述收敛条件,得到所述业务类别识别模型。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述初始学习器模块包括第一类型初始学习器和级联在所述第一类型初始学习器之后的至少一个第二类型初始学习器;将所述测试操作数据特征向量输入至所述初始学习器模块中,得到所述测试业务风险识别结果,包括:将所述测试操作数据特征向量输入至所述第一类型初始学习器中,得到第一测试业