[发明专利]金融业务的风险评估方法、风控服务端及存储介质在审
| 申请号： | 201811060803.0 | 申请日： | 2018-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN109685635A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 廖明宇;彭迪 | 申请（专利权）人： | 深圳平安财富宝投资咨询有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/00 | 分类号： | G06Q40/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种金融业务的风险评估方法、风控服务端及存储介质，该方法包括：获取预设数量的样本用户的风险评估样本数据；通过K‑means算法对风险评估样本数据进行聚类分析，得到K个样本类别以及样本类别对应的样本数据；在接收到金融业务办理请求之前，获取用户的风险评估数据，并根据风险评估数据以及样本类别，确定风险评估数据所属的样本类别；将风险评估数据加入确定的样本类别对应的样本数据中，以形成新的样本数据；通过决策树算法对新的样本数据进行计算，以推导出决策条件；根据决策条件更新决策树模型，并通过更新后的决策树模型评估所述金融业务的风险概率。本发明提高了风控模型自我学习能力，提升了风控评估的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 风险评估 样本数据 样本类别 金融业务 风控 决策树模型 存储介质 决策条件 服务端 决策树算法 准确度 风险概率 聚类分析 样本用户 自我学习 更新 评估 算法 推导 预设 | ||
【主权项】：
1.一种金融业务的风险评估方法，其特征在于，包括步骤：获取预设数量的样本用户对应的风险评估样本数据；通过K‑means算法对所述风险评估样本数据进行聚类分析，得到K个样本类别以及每个所述样本类别分别对应的样本数据，其中K大于或等于2；在接收到用户发送的金融业务办理请求之前，获取所述用户对应的风险评估数据，并根据所述风险评估数据以及所述K个样本类别，确定所述风险评估数据所属的样本类别；将所述风险评估数据加入确定的样本类别所对应的样本数据中，以形成新的样本数据；通过决策树算法对所述新的样本数据进行计算，以推导出决策树模型中的决策条件；根据所述决策条件更新所述决策树模型，并通过更新后的决策树模型评估所述金融业务的风险概率。
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