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公开(公告)号：CN110322143A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910584180.5
申请日：2019-06-28
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种模型实体化管理方法、装置、设备及计算机存储介质，包括：在接收到模型风险评估请求时，确定所述模型风险评估请求对应的目标模型；根据所述目标模型的属性确定所述目标模型的模型类型，根据所述目标模型的应用场景信息确定所述目标模型的模型等级；获取所述目标模型的当前阶段，根据所述当前阶段、所述模型类型和所述模型等级，配置所述目标模型的模型管理工具；通过所述模型管理工具评估所述目标模型，得到所述目标模型的风险评估结果。本发明中根据目标模型的当前阶段、模型类型和模型等级，配置模型管理工具，并利用模型管理工具进行模型管理，实现了规范化地模型管理，同时提高了模型的管理效率。
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公开(公告)号：CN111652525A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010549855.5
申请日：2020-06-16
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本发明涉及金融科技领域，并公开了一种风险尾端客户分析方法、装置、设备及计算机存储介质。所述方法包括如下步骤：在接收到风险分析请求时，确定所述风险分析请求对应待分析的目标客户，并获取所述目标客户的客户信息；将所述客户信息输入至预设的尾端分析模型中，通过所述尾端分析模型处理所述客户信息，获得风险特征信息；通过所述尾端分析模型分析所述风险特征信息，获得所述目标客户的风险分类；在所述目标客户的风险分类为尾端客户分类时，输出提示信息。本发明通过尾端分析模型全面考虑客户信息，提高了风险尾端客户分析的准确性。
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公开(公告)号：CN111695824A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010549845.1
申请日：2020-06-16
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Abstract: 本发明涉及金融科技领域，并公开了一种风险尾端客户分析方法、装置、设备及计算机存储介质。所述方法包括如下步骤：在接收到风险分析请求时，确定所述风险分析请求对应待分析的目标客户，并获取所述目标客户的客户信息；将所述客户信息输入至预设的不同类别风险特征对应的不同尾端分析模型，通过所述尾端分析模型中各层级的层级规则分析所述客户信息，获得各类风险特征的尾端层级评分；将各类风险特征的尾端层级评分进行融合获得所述目标客户的综合风险评分，根据所述综合风险评分输出提示信息。本发明通过尾端分析模型各个层级的层级规则针对各个客群的特征进行针对性分析，提高了风险尾端客户分析的准确性。
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公开(公告)号：CN111652525B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010549855.5
申请日：2020-06-16
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06Q40/02 , G06Q10/10 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及金融科技领域，并公开了一种风险尾端客户分析方法、装置、设备及计算机存储介质。所述方法包括如下步骤：在接收到风险分析请求时，确定所述风险分析请求对应待分析的目标客户，并获取所述目标客户的客户信息；将所述客户信息输入至预设的尾端分析模型中，通过所述尾端分析模型处理所述客户信息，获得风险特征信息；通过所述尾端分析模型分析所述风险特征信息，获得所述目标客户的风险分类；在所述目标客户的风险分类为尾端客户分类时，输出提示信息。本发明通过尾端分析模型全面考虑客户信息，提高了风险尾端客户分析的准确性。
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公开(公告)号：CN110322143B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910584180.5
申请日：2019-06-28
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q40/00
Abstract: 本发明公开了一种模型实体化管理方法、装置、设备及计算机存储介质，包括：在接收到模型风险评估请求时，确定所述模型风险评估请求对应的目标模型；根据所述目标模型的属性确定所述目标模型的模型类型，根据所述目标模型的应用场景信息确定所述目标模型的模型等级；获取所述目标模型的当前阶段，根据所述当前阶段、所述模型类型和所述模型等级，配置所述目标模型的模型管理工具；通过所述模型管理工具评估所述目标模型，得到所述目标模型的风险评估结果。本发明中根据目标模型的当前阶段、模型类型和模型等级，配置模型管理工具，并利用模型管理工具进行模型管理，实现了规范化地模型管理，同时提高了模型的管理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115688701A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211313069.0
申请日：2022-10-25
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06F40/166 , G06F40/205 , G06F16/957
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于编辑软件内容的文档生成方法、装置、终端设备以及存储介质。本发明首先从编辑软件的软件内容中提取待导出的数据信息；然后基于所述编辑软件与预设的web浏览器之间的通信连接，将所述数据信息传输至所述web浏览器，以供所述web浏览器针对所述数据信息进行展示和将所述数据信息导出生成对应文档。采用本发明技术方案能够结合web浏览器页面自动的将编辑软件的软件内容导出生成报告文档，从而提高从编辑软件提取数据信息以生成报告文档的效率。
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公开(公告)号：CN110321945A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910559143.9
申请日：2019-06-21
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Inventor： 桑晓临
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种扩充样本方法，包括以下步骤：基于迭代次数与参数集的预设关系表，获取当前迭代次数对应的预设参数集，而后分别基于预设样本、预设样本对应的标签、各组预设参数训练初始分类模型，得到各组预设参数对应的分类模型，接下来基于各个分类模型的基尼GINI系数，确定最优分类模型，最后基于预设规则、待校对样本以及所述最优分类模型，在所述待校对样本中确定新增样本。本发明还公开了一种装置、终端及可读存储介质。通过多轮迭代并利用GINI系数筛选出最优分类模型，再利用最优分类模型为无标签的样本进行标签补全，在实现样本扩充的同时降低了标签补全的差错率，提升了样本扩充的效率。
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公开(公告)号：CN111695824B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010549845.1
申请日：2020-06-16
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06Q40/03 , G06Q10/047 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明涉及金融科技领域，并公开了一种风险尾端客户分析方法、装置、设备及计算机存储介质。所述方法包括如下步骤：在接收到风险分析请求时，确定所述风险分析请求对应待分析的目标客户，并获取所述目标客户的客户信息；将所述客户信息输入至预设的不同类别风险特征对应的不同尾端分析模型，通过所述尾端分析模型中各层级的层级规则分析所述客户信息，获得各类风险特征的尾端层级评分；将各类风险特征的尾端层级评分进行融合获得所述目标客户的综合风险评分，根据所述综合风险评分输出提示信息。本发明通过尾端分析模型各个层级的层级规则针对各个客群的特征进行针对性分析，提高了风险尾端客户分析的准确性。
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公开(公告)号：CN110264274B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN201910546293.6
申请日：2019-06-21
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
Inventor： 桑晓临
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0203 , G06Q40/03
Abstract: 本发明公开了一种客群划分方法、模型生成方法、装置、设备及存储介质，该客群划分方法包括：获取训练样本集的特征标签；所述训练样本集包括多个客户样本，所述客户样本具有第一客群类别，所述客户样本包括与所述特征标签对应的多个样本特征；根据所述多个样本特征，计算每个所述客户样本的信息密度值；基于每个所述客户样本的信息密度值，将所述客户样本划分至第二客群类别；所述第二客群类别与所述第一客群类别相同或不同；本发明提升了客群划分的准确度，避免了现有的信用风险模型在训练时，训练样本集中样本客群的划分仅仅是依据样本的主要特征来区分造成的客群划分精准度低的问题。
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公开(公告)号：CN115775343A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211539015.6
申请日：2022-12-01
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC: G06V10/771 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06Q40/03
Abstract: 本发明公开了一种特征选择方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取通过特征聚类得到的聚类组；对所述聚类组中的各个待筛选变量进行因子分析，得到多个因子以及所述多个因子分别对应的重要度，其中，所述多个因子的数量小于或等于各所述待筛选变量的数量；从所述多个因子中选取重要度符合预设重要度条件的至少一个目标因子；从各所述待筛选变量中选取与所述目标因子之间的相关程度大于预设阈值或排名在预设名次之前的待筛选变量作为保留变量。本发明提供一种特征选择方案，尽可能地筛选出最有价值的特征，以提高基于所选择的特征进行建模的建模效果。
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