公开(公告)号：CN119648373A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411592614.3

申请日：2024-11-08

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 康绍舜 ,  杨青

IPC: G06Q40/03 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442

Abstract: 本申请实施例提供信贷风险预测模型训练方法、信贷风险预测方法，该模型训练方法利用用户的历史信贷交易记录数据、用户的历史社交记录数据对基于时序图网络构建的初始信贷风险预测模型进行训练，并根据信贷风险预测模型输出的预测信贷评估结果与各训练样本数据对应的用户的真实信贷逾期结果之间的目标数据差异对模型参数进行调整，直至目标数据差异小于预设数据差异阈值，将目标数据差异小于预设数据差异阈值的信贷风险预测模型确定为训练好的目标信贷风险预测模型。如此该目标信贷风险预测模型能够根据用户的历史信贷交易记录数据以及用户的历史社交关系记录数据，综合给出一个更为精准的风险预测结果，有助于提高信贷风险评估的准确性。

公开(公告)号：CN118037437A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410336549.1

申请日：2024-03-22

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 康绍舜 ,  林熙东 ,  杨青

IPC: G06Q40/03 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种行为评分方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取目标对象在多个目标观察时点中各个目标观察时点下的初始行为指示数据，目标对象在各个目标观察时点下的初始行为指示数据支持构成时序信息；分别基于目标对象在各个目标观察时点下的初始行为指示数据，确定目标对象在各个目标观察时点下的目标行为指示数据；基于各个目标观察时点下的位置编码和目标对象在各个目标观察时点下的目标行为指示数据，确定目标对象的序列编码数据；调用目标行为评分模型，对目标对象的序列编码数据进行行为评分，得到目标对象的行为预测概率。本发明实施例可通过时序信息进行行为评分，从而获取到精确性较高的行为预测概率。

公开(公告)号：CN116167846A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310147468.2

申请日：2023-02-09

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 康绍舜 ,  严澄

IPC: G06Q40/03 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请提供一种校准方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及终端技术领域。该方法包括：根据当前特征数据和历史特征数据，通过行为评分卡模型输出当前风险概率和历史风险概率；根据当前特征数据，通过成长模型输出成长概率；根据历史风险概率和当前风险概率，结合成长概率，对当前风险概率进行校准。本申请提供的技术方案，通过行为评分卡模型对当前特征数据和历史特征数据进行分析，分别输出当前风险概率和历史风险概率，再通过成长模型对当前特征数据进行分析，输出成长概率，最后基于成长概率，对当前风险概率进行校准，从而对行为评分卡模型输出的当前风险概率进行了进一步修正，可以提高行为评分卡模型输出的准确度和可靠性。