【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種銀行合同智能篩選方法、裝置和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、隨著電子化的穩(wěn)定發(fā)展，銀行合同一般為電子合同。銀行合同關(guān)乎銀行的正常安全運(yùn)行，以及用戶的財(cái)產(chǎn)安全，異常的銀行合同有可能會(huì)導(dǎo)致用戶的財(cái)產(chǎn)損失。因此，銀行合同的異常檢測(cè)和篩選至關(guān)重要。現(xiàn)有的銀行合同異常檢測(cè)和審批的方式為人工檢測(cè)審批的方式，當(dāng)銀行合同較少時(shí)，通過(guò)人工檢測(cè)的方式能夠一定程度上發(fā)現(xiàn)銀行合同的異常之處，但是當(dāng)銀行合同較多時(shí)，通過(guò)人工檢測(cè)的方式則會(huì)造成檢測(cè)效率低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本專利技術(shù)提供一種銀行合同智能篩選方法、裝置和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。
2、一種銀行合同智能篩選方法，包括：
3、從服務(wù)器中調(diào)取多個(gè)銀行合同，并獲取各個(gè)銀行合同對(duì)應(yīng)的多維數(shù)據(jù)，所述多維數(shù)據(jù)包括對(duì)應(yīng)銀行合同的多個(gè)不同維度的維度數(shù)據(jù)；
4、將多維數(shù)據(jù)的所有不同維度的維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得到至少兩個(gè)數(shù)據(jù)子目標(biāo)集合；
5、根據(jù)各個(gè)數(shù)據(jù)子目標(biāo)集合的特性，確定每一個(gè)銀行合同的異常評(píng)分；
6、根據(jù)所述異常評(píng)分從所述多個(gè)銀行合同中篩選出正常合同和異常合同，將所述正常合同上傳至所述服務(wù)器，將所述異常合同存儲(chǔ)至預(yù)設(shè)異常合同存儲(chǔ)器中。
7、在一個(gè)實(shí)施例中，將所述異常合同存儲(chǔ)至預(yù)設(shè)異常合同存儲(chǔ)器中，具體為：將所述異常合同進(jìn)行加密，并將加密后的異常合同存儲(chǔ)至所述預(yù)設(shè)異常合同存儲(chǔ)器中。
8、在一個(gè)實(shí)施例中，將多維數(shù)據(jù)的所有不同維度的維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得到至
9、根據(jù)各個(gè)維度的維度數(shù)據(jù)，獲取各個(gè)維度的差異特征，并獲取差異特征序列，所述差異特征序列由所有的差異特征降序排列構(gòu)成；
10、將所述差異特征序列中的前兩個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)構(gòu)成第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合；
11、判斷所述差異特征序列中的第三個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入所述第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中：
12、若能，則將第三個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)劃入所述第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中，對(duì)所述第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合進(jìn)行更新；接著判斷所述差異特征序列中的第四個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入更新后的第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中，若能，則將第四個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)劃入更新后的第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中，對(duì)所述第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合進(jìn)行更新，以此類推，直至第一次判斷出現(xiàn)不能劃入更新后的第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中，將更新后的第一個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合作為第一個(gè)數(shù)據(jù)子目標(biāo)集合，執(zhí)行第一處理過(guò)程；
13、若否，執(zhí)行第一處理過(guò)程；
14、所述第一處理過(guò)程包括：
15、根據(jù)所述差異特征序列中未劃入的所有剩余差異特征在所述差異特征序列中的順序，將所述差異特征序列中未劃入的所有剩余差異特征中的前兩個(gè)剩余差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)構(gòu)成第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合；
16、判斷所述差異特征序列中未劃入的所有剩余差異特征中的第三個(gè)剩余差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入所述第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中：
17、若能，則將第三個(gè)剩余差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)劃入所述第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中，對(duì)所述第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合進(jìn)行更新；接著判斷所述差異特征序列中未劃入的所有剩余差異特征中的第四個(gè)剩余差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入更新后的第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中，若能，則將第四個(gè)剩余差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)劃入更新后的第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中，對(duì)所述第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合進(jìn)行更新，以此類推，直至第一次判斷出現(xiàn)不能劃入更新后的第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合中，將更新后的第二個(gè)數(shù)據(jù)子初始集合作為第二個(gè)數(shù)據(jù)子目標(biāo)集合，再次執(zhí)行所述第一處理過(guò)程；
18、若否，再次執(zhí)行所述第一處理過(guò)程；
19、以此進(jìn)行更新循環(huán)，得到各個(gè)數(shù)據(jù)子目標(biāo)集合。
20、在一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)各個(gè)維度的維度數(shù)據(jù)，獲取各個(gè)維度的差異特征，包括：
21、對(duì)于任意一個(gè)維度的維度數(shù)據(jù)，獲取該維度的維度數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)值的極差，并獲取除該維度之外的其他維度所對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)值的極差中的最大極差和最小極差；
22、計(jì)算該維度的維度數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)值的極差與所述最小極差的差值，作為第一差值，計(jì)算最大極差和最小極差的差值，作為第二差值，計(jì)算所述第一差值和第二差值的比值，作為極差特征值；并計(jì)算該維度的維度數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，作為維度數(shù)據(jù)平均值和維度數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差；
23、獲取每一個(gè)銀行合同所對(duì)應(yīng)的該維度的維度數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)值與所述維度數(shù)據(jù)平均值的差值絕對(duì)值，并除以所述維度數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差，得到每一個(gè)銀行合同所對(duì)應(yīng)的聚集子特征，將所有的銀行合同所對(duì)應(yīng)的聚集子特征求平均，得到該維度的維度數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的聚集特征值；
24、計(jì)算該維度的維度數(shù)據(jù)的極差特征值和聚集特征值的乘積，作為該維度的差異特征。
25、在一個(gè)實(shí)施例中，差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入數(shù)據(jù)子初始集合的判斷過(guò)程，包括：
26、獲取該差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)子初始集合中的維度數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)程度，若關(guān)聯(lián)程度大于或者等于關(guān)聯(lián)程度設(shè)定值，則判定能劃入數(shù)據(jù)子初始集合，否則，判定不能劃入數(shù)據(jù)子初始集合。
27、在一個(gè)實(shí)施例中，在判斷某一個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)子初始集合時(shí)，將該某一個(gè)差異特征設(shè)定為待處理差異特征，將數(shù)據(jù)子初始集合中的各個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)設(shè)定為關(guān)聯(lián)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)；
28、獲取該差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)子初始集合中的維度數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)程度，包括：
29、對(duì)于數(shù)據(jù)子初始集合中的任意一個(gè)關(guān)聯(lián)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)，將待處理差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的維度作為橫軸，將該關(guān)聯(lián)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的維度作為縱軸，建立二維坐標(biāo)系；
30、根據(jù)各個(gè)多維數(shù)據(jù)中在所對(duì)應(yīng)的兩個(gè)維度中的維度數(shù)據(jù)，得到各個(gè)多維數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)維度數(shù)據(jù)，將各個(gè)目標(biāo)維度數(shù)據(jù)映射到所述二維坐標(biāo)系中；
31、計(jì)算所述二維坐標(biāo)系中任意兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)之間的距離，并計(jì)算所有距離的均值，得到待處理差異特征與該關(guān)聯(lián)差異特征的特征距離；
32、采用如下計(jì)算公式計(jì)算得到待處理差異特征與該關(guān)聯(lián)差異特征的子關(guān)聯(lián)系數(shù)：
33、mi＝norm(|ai-a′|+|ni-n|)
34、其中，mi表示待處理差異特征與數(shù)據(jù)子初始集合中的第i個(gè)關(guān)聯(lián)差異特征的子關(guān)聯(lián)系數(shù)，norm表示歸一化函數(shù)，ai表示待處理差異特征與數(shù)據(jù)子初始集合中的第i個(gè)關(guān)聯(lián)差異特征的特征距離，a′表示待處理差異特征與數(shù)據(jù)子初始集合中的所有關(guān)聯(lián)差異特征的特征距離的平均值，ni表示數(shù)據(jù)子初始集合中的第i個(gè)關(guān)聯(lián)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)的差異特征，n表示待處理差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)的差異特征；
35、采用如下計(jì)算公式計(jì)算得到子關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值：
36、
37、其中，m表示子關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值，i表示數(shù)據(jù)子初始集合中的關(guān)聯(lián)差異特征的數(shù)量；
38、采用如下計(jì)算公式得到待處理差異特征本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種銀行合同智能篩選方法，其特征是，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，將所述異常合同存儲(chǔ)至預(yù)設(shè)異常合同存儲(chǔ)器中，具體為：將所述異常合同進(jìn)行加密，并將加密后的異常合同存儲(chǔ)至所述預(yù)設(shè)異常合同存儲(chǔ)器中。
3.如權(quán)利要求1所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，將多維數(shù)據(jù)的所有不同維度的維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得到至少兩個(gè)數(shù)據(jù)子目標(biāo)集合，包括：
4.如權(quán)利要求3所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，根據(jù)各個(gè)維度的維度數(shù)據(jù)，獲取各個(gè)維度的差異特征，包括：
5.如權(quán)利要求3所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入數(shù)據(jù)子初始集合的判斷過(guò)程，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，在判斷某一個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)子初始集合時(shí)，將該某一個(gè)差異特征設(shè)定為待處理差異特征，將數(shù)據(jù)子初始集合中的各個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)設(shè)定為關(guān)聯(lián)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)；
7.如權(quán)利要求1所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，根據(jù)各個(gè)數(shù)據(jù)子目標(biāo)集合的特性，確定
8.如權(quán)利要求1所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，根據(jù)所述異常評(píng)分從所述多個(gè)銀行合同中篩選出正常合同和異常合同，包括：
9.一種銀行合同智能篩選裝置，其特征是，包括：存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的銀行合同智能篩選方法。
10.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征是，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)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)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的銀行合同智能篩選方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種銀行合同智能篩選方法，其特征是，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，將所述異常合同存儲(chǔ)至預(yù)設(shè)異常合同存儲(chǔ)器中，具體為：將所述異常合同進(jìn)行加密，并將加密后的異常合同存儲(chǔ)至所述預(yù)設(shè)異常合同存儲(chǔ)器中。
3.如權(quán)利要求1所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，將多維數(shù)據(jù)的所有不同維度的維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得到至少兩個(gè)數(shù)據(jù)子目標(biāo)集合，包括：
4.如權(quán)利要求3所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，根據(jù)各個(gè)維度的維度數(shù)據(jù)，獲取各個(gè)維度的差異特征，包括：
5.如權(quán)利要求3所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入數(shù)據(jù)子初始集合的判斷過(guò)程，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的銀行合同智能篩選方法，其特征是，在判斷某一個(gè)差異特征對(duì)應(yīng)的維度數(shù)據(jù)能否劃入對(duì)應(yīng)的...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：常偉，閆莉，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)工商銀行股份有限公司駐馬店分行，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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