金融风险评估方法、系统、计算机及可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115759750A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211509058.X(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事(22)申请日2022.11.29务所(普通合伙)11201专利代理师何世磊(71)申请人江西汉辰信息技术股份有限公司地址330000江西省南昌市南昌高新技术(51)Int.Cl.产业开发区高新大道589号南昌大学G06Q10/0635(2023.01)科技园一号大楼三楼A301、A302室G06Q40/03(2023.01)申请人深圳京发科技控股有限公司江西华章汉辰融资担保集团股份有限公司江西金融发展集团股份有限公司江西普惠金融科技研究院(72)发明人甘宇曾文忠李思强王君汪剑平柳习科贺兰彭新亮黄轩刘斯凡柯书平季敩民张雷权利要求书2页说明书8页附图1页(54)发明名称金融风险评估方法、系统、计算机及可读存储介质(57)摘要本发明提供了一种金融风险评估方法、系统、计算机及可读存储介质，该包括：获取原始金融数据，并对原始金融数据进行预处理，以生成对应的标准金融数据；基于第一预设算法对标准金融数据中的用户身份特征以及用户信用特征进行特征衍生处理，以对应将标准金融数据划分成若干组合特征；将若干组合特征依次分别输入至第二预设算法中，以对应输出若干算法结果，并对若干算法结果进行数据融合处理，以生成对应的金融风险评估等级。通过上述方式能够减少弱变量数据的损失，对应提高数据的有效性，采用组合特征的形式，能够保留特征的解释性，对第二预设算法输出的若干算法结果进行融合处理能够有效的提升金融风险评估等级的准确性。CN115759750ACN115759750A权利要求书1/2页1.一种金融风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始金融数据，并对所述原始金融数据进行预处理，以生成对应的标准金融数据，所述原始金融数据包括用户身份特征以及用户信用特征；基于第一预设算法对所述标准金融数据中的用户身份特征以及用户信用特征进行特征衍生处理，以对应将所述标准金融数据划分成若干组合特征；将若干所述组合特征依次分别输入至第二预设算法中，以对应输出若干算法结果，并对若干所述算法结果进行数据融合处理，以生成对应的金融风险评估等级。2.根据权利要求1所述的金融风险评估方法，其特征在于：所述对所述原始金融数据进行预处理的步骤包括：当获取到所述原始金融数据时，依次对所述原始金融数据进行数据清洗、数据噪声清除、数据填充以及数据删除处理，以对所述原始金融数据中的异常值进行矫正处理。3.根据权利要求1所述的金融风险评估方法，其特征在于：当若干所述算法结果均为数值时，所述对若干所述算法结果进行数据融合处理，以生成对应的金融风险评估等级的步骤包括：计算出若干所述算法结果分别对应的数值的平均值，并将所述平均值设定为所述金融风险评估等级。4.根据权利要求1所述的金融风险评估方法，其特征在于：所述第二预设算法包括若干学习器，所述对若干所述算法结果进行数据融合处理，以生成对应的金融风险评估等级的步骤包括：基于每一所述学习器的特性，对每一所述学习器分别设置不同的响应权重，并分别获取每一所述学习器根据所述响应权重分别输出的算法结果，以将每一所述学习器输出的算法结果之和设定为所述金融风险评估等级。5.根据权利要求1所述的金融风险评估方法，其特征在于：所述第二预设算法包括第一学习器以及第二学习器，所述对若干所述算法结果进行数据融合处理，以生成对应的金融风险评估等级的步骤包括：将若干所述算法结果依次输入至所述第一学习器以及所述第二学习器中，以分别对应输出第一评估值以及第二评估值；根据所述第一评估值以及所述第二评估值生成所述金融风险评估等级。6.一种金融风险评估系统，其特征在于，所述系统包括：获取模块，用于获取原始金融数据，并对所述原始金融数据进行预处理，以生成对应的标准金融数据，所述原始金融数据包括用户身份特征以及用户信用特征；处理模块，用于基于第一预设算法对所述标准金融数据中的用户身份特征以及用户信用特征进行特征衍生处理，以对应将所述标准金融数据划分成若干组合特征；评估模块，用于将若干所述组合特征依次分别输入至第二预设算法中，以对应输出若干算法结果，并对若干所述算法结果进行数据融合处理，以生成对应的金融风险评估等级。7.根据权利要求6所述的金融风险评估系统，其特征在于：所述获取模块具体用于：当获取到所述原始金融数据时，依次对所述原始金融数据进行数据清洗、数据噪声清除、数据填充以及数据删除处理，以对所述原始金融数据中的异常值进行矫正处理。8.根据权利要求6所述的金融风险评估系统，其特征在于：当若干所述算法结果均为数2CN115759750A权利要求书2/2页值时，所述评估模块具体用于：计算出若