本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括如下步驟：獲取待評(píng)估的目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像；獲取預(yù)先訓(xùn)練好的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型基于多張參考房屋圖像以及參考房屋圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到，賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽基于參考房屋圖像具備的多個(gè)房屋特征確定，房屋特征基于多張參考房屋圖像的聚類結(jié)果確定；將房屋圖像輸入到賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，由賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型獲取與房屋圖像對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息；基于賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，得到目標(biāo)賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。該方法通過多張參考房屋圖像預(yù)先訓(xùn)練好的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，能夠高效地對(duì)待評(píng)估的目標(biāo)賬戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。評(píng)估。評(píng)估。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)
[0001]本申請(qǐng)涉及人工智能
，特別是涉及一種賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
[0002]隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，可以通過多種方式對(duì)賬戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中，通常利用征信信息、賬戶流水等判斷賬戶的違約風(fēng)險(xiǎn)。
[0003]相關(guān)技術(shù)中，可以結(jié)合賬戶關(guān)聯(lián)房屋的房屋信息確定賬戶風(fēng)險(xiǎn)。在獲取房屋信息時(shí)，主要是由工作人員對(duì)關(guān)聯(lián)房屋的房屋信息進(jìn)行審核，并基于審核結(jié)果得到賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。然而，該方法存在效率低下的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0004]基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供一種賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。
[0005]本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，方法包括：
[0006]獲取待評(píng)估的目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像；
[0007]獲取預(yù)先訓(xùn)練好的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型基于多張參考房屋圖像以及參考房屋圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到，賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽基于參考房屋圖像具備的多個(gè)房屋特征確定，房屋特征基于多張參考房屋圖像的聚類結(jié)果確定；
[0008]將房屋圖像輸入到賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，由賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型獲取與房屋圖像對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息；
[0009]基于賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，得到目標(biāo)賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。
[0010]在一個(gè)實(shí)施例中，在獲取待評(píng)估的目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像的步驟之前，方法還包括：確定多個(gè)聚類數(shù)目，針對(duì)每個(gè)聚類數(shù)目，對(duì)多張參考房屋圖像進(jìn)行聚類，得到聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果；根據(jù)每個(gè)聚類結(jié)果的評(píng)估結(jié)果，確定多個(gè)聚類數(shù)目中的最優(yōu)聚類數(shù)目，并基于最優(yōu)聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果，得到多個(gè)樣本簇；基于多個(gè)樣本簇確定多個(gè)房屋特征，并確定每個(gè)房屋特征對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)；基于每張房屋圖像具備的房屋特征所對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)，確定每張參考房屋圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽。
[0011]在一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)多張參考房屋圖像進(jìn)行聚類，得到聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果的步驟，包括：從多張參考房屋圖像中獲取當(dāng)前的聚類中心，并確定當(dāng)前的聚類中心的圖像特征權(quán)重；根據(jù)特征權(quán)重、當(dāng)前的聚類中心和每張參考房屋圖像的圖像特征，確定每張參考房屋圖像與聚類中心之間的距離，并根據(jù)距離將每張參考房屋圖像聚類到對(duì)應(yīng)聚類中心的樣本簇中；根據(jù)每個(gè)聚類中心的樣本簇中的參考房屋圖像，更新每個(gè)樣本簇的聚類中心以及聚類中心的圖像特征權(quán)重，并返回執(zhí)行根據(jù)特征權(quán)重、當(dāng)前的聚類中心和每張參考房屋圖像的圖像特征，確定每張參考房屋圖像與聚類中心之間的距離；當(dāng)聚類中心和聚類中心的圖像特征權(quán)重在更新前后的變化量均小于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確認(rèn)各個(gè)樣本簇為聚類數(shù)目下的聚
類結(jié)果。
[0012]在一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)多張參考房屋圖像進(jìn)行聚類，得到聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果的步驟之后，方法還包括：確定聚類結(jié)果中目標(biāo)樣本簇中的目標(biāo)房屋圖像與其余每個(gè)樣本簇的距離，并根據(jù)多個(gè)距離中的最小值，得到目標(biāo)房屋圖像的類間距離；目標(biāo)樣本簇為聚類結(jié)果中的每一樣本簇，目標(biāo)房屋圖像為目標(biāo)樣本簇中的每一張參考房屋圖像；確定聚類結(jié)果中目標(biāo)樣本簇中的目標(biāo)房屋圖像與目標(biāo)樣本簇中的其余所有房屋圖像的平均距離，得到目標(biāo)房屋圖像的類內(nèi)距離；根據(jù)目標(biāo)房屋圖像的類間距離和目標(biāo)房屋圖像的類內(nèi)距離，確定目標(biāo)樣本簇的評(píng)估結(jié)果，并根據(jù)聚類結(jié)果中的各個(gè)目標(biāo)樣本簇的評(píng)估結(jié)果，得到聚類結(jié)果的評(píng)估結(jié)果。
[0013]在一個(gè)實(shí)施例中，賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的訓(xùn)練過程包括：將參考房屋圖像輸入到待訓(xùn)練的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，由賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型獲取參考房屋圖像的特征圖，確定特征圖中多個(gè)像素點(diǎn)之間的依賴關(guān)系信息，并根據(jù)依賴關(guān)系信息生成參考房屋圖像的全局特征；根據(jù)特征圖和全局特征，確定參考房屋圖像具備的房屋特征，并根據(jù)房屋特征確定參考房屋圖像關(guān)聯(lián)的參考賬戶的賬戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)值；根據(jù)賬戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)值與賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽之間的差異，確定賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的損失值；根據(jù)賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的損失值調(diào)整賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的參數(shù)，直到滿足訓(xùn)練結(jié)束條件，得到訓(xùn)練好的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。
[0014]在一個(gè)實(shí)施例中，獲取待評(píng)估的目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像，包括：確定待評(píng)估的目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋資源；目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋資源為目標(biāo)賬戶用于交換預(yù)設(shè)虛擬資源的房屋資源；獲取房屋資源的室內(nèi)圖像，并基于室內(nèi)圖像得到目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像。
[0015]在一個(gè)實(shí)施例中，獲取房屋資源的室內(nèi)圖像，包括：獲取房屋資源的多張室內(nèi)圖像；多張室內(nèi)圖像針對(duì)房屋資源內(nèi)的不同位置拍攝得到；基于賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，得到目標(biāo)賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，包括：基于房屋資源的多張室內(nèi)圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，得到目標(biāo)賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。
[0016]本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估裝置，裝置包括：
[0017]房屋圖像獲取模塊，用于獲取待評(píng)估的目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像；
[0018]評(píng)估模型獲取模塊，用于獲取預(yù)先訓(xùn)練好的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型基于多張參考房屋圖像以及參考房屋圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到，賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽基于參考房屋圖像具備的多個(gè)房屋特征確定，房屋特征基于多張參考房屋圖像的聚類結(jié)果確定；
[0019]圖像風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，用于將房屋圖像輸入到賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，由賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型獲取與房屋圖像對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息；
[0020]賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，用于基于賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，得到目標(biāo)賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。
[0021]本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行上述方法。
[0022]本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行上述方法。
[0023]本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行上述方法。
[0024]上述賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，可以獲取待評(píng)估的目標(biāo)賬
戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像，以及獲取預(yù)先訓(xùn)練好的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；其中，賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型基于多張參考房屋圖像以及參考房屋圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到，賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽基于參考房屋圖像具備的多個(gè)房屋特征確定，房屋特征基于多張參考房屋圖像的聚類結(jié)果確定。然后，可以將房屋圖像輸入到賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，由賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型獲取與房屋圖像對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息；基于賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，得到目標(biāo)賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。本申請(qǐng)通過使用多張參考房屋圖像預(yù)先訓(xùn)練好賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，能夠高效地獲取房屋圖像具備的房屋特征以及對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽，避免人為地劃定房屋特征效率低下的問題，有效提升提取房屋特征的效率和準(zhǔn)確性。進(jìn)一步地，通過將目標(biāo)賬戶的房屋圖像輸入到賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，可以快速獲取目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像的房屋特征以及房屋圖像對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，并基于賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，得到待評(píng)估的目標(biāo)賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，從而高效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
附圖說明
[0025]圖1為一個(gè)實(shí)施例中賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的流程示意圖；
[0026]圖2為一個(gè)實(shí)施例中確定多張參考房屋圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，所述方法包括：獲取待評(píng)估的目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像；獲取預(yù)先訓(xùn)練好的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；所述賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型基于多張參考房屋圖像以及所述參考房屋圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到，所述賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽基于所述參考房屋圖像具備的多個(gè)房屋特征確定，所述房屋特征基于所述多張參考房屋圖像的聚類結(jié)果確定；將所述房屋圖像輸入到所述賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，由所述賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型獲取與所述房屋圖像對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息；基于所述賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息，得到所述目標(biāo)賬戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取待評(píng)估的目標(biāo)賬戶關(guān)聯(lián)的房屋圖像的步驟之前，所述方法還包括：確定多個(gè)聚類數(shù)目，針對(duì)每個(gè)聚類數(shù)目，對(duì)所述多張參考房屋圖像進(jìn)行聚類，得到所述聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果；根據(jù)每個(gè)聚類結(jié)果的評(píng)估結(jié)果，確定所述多個(gè)聚類數(shù)目中的最優(yōu)聚類數(shù)目，并基于所述最優(yōu)聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果，得到多個(gè)樣本簇；基于所述多個(gè)樣本簇確定多個(gè)房屋特征，并確定所述每個(gè)房屋特征對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)；基于每張房屋圖像具備的房屋特征所對(duì)應(yīng)的賬戶風(fēng)險(xiǎn)，確定每張參考房屋圖像的賬戶風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述多張參考房屋圖像進(jìn)行聚類，得到所述聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果的步驟，包括：從所述多張參考房屋圖像中獲取當(dāng)前的聚類中心，并確定所述當(dāng)前的聚類中心的圖像特征權(quán)重；根據(jù)所述特征權(quán)重、當(dāng)前的聚類中心和每張參考房屋圖像的圖像特征，確定每張參考房屋圖像與聚類中心之間的距離，并根據(jù)所述距離將每張參考房屋圖像聚類到對(duì)應(yīng)聚類中心的樣本簇中；根據(jù)每個(gè)聚類中心的樣本簇中的參考房屋圖像，更新每個(gè)樣本簇的聚類中心以及聚類中心的圖像特征權(quán)重，并返回執(zhí)行根據(jù)所述特征權(quán)重、當(dāng)前的聚類中心和每張參考房屋圖像的圖像特征，確定每張參考房屋圖像與聚類中心之間的距離；當(dāng)所述聚類中心和所述聚類中心的圖像特征權(quán)重在更新前后的變化量均小于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確認(rèn)各個(gè)樣本簇為所述聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述對(duì)所述多張參考房屋圖像進(jìn)行聚類，得到所述聚類數(shù)目下的聚類結(jié)果的步驟之后，所述方法還包括：確定聚類結(jié)果中目標(biāo)樣本簇中的目標(biāo)房屋圖像與其余每個(gè)樣本簇的距離，并根據(jù)多個(gè)所述距離中的最小值，得到所述目標(biāo)房屋圖像的類間距離；所述目標(biāo)樣本簇為聚類結(jié)果中的每一樣本簇，所述目標(biāo)房屋圖像為所述目標(biāo)樣本簇中的每一張參考房屋圖像；確定聚類結(jié)果中所述目標(biāo)樣本簇中的目標(biāo)房屋圖像與所述目標(biāo)樣本簇中的其余所有房屋圖像的平均距離，得到所述目標(biāo)房屋圖像的類內(nèi)距離；根據(jù)所述目標(biāo)房屋圖像的類間距離和所述目標(biāo)房屋圖像的類內(nèi)距離，確定所述目標(biāo)樣本簇的評(píng)估結(jié)果，并根據(jù)所述聚類結(jié)果中的各...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李鳳，鄭志杰，洪歡江，劉君揚(yáng)，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)工商銀行股份有限公司，
類型：發(fā)明
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