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    基于隨機森林算法的風險識別方法、裝置、設備及介質制造方法及圖紙

    技術編號:44502212 閱讀:3 留言:0更新日期:2025-03-07 13:01
    本申請涉及數據分析技術領域,應用于金融科技業務領域,公開了一種基于隨機森林算法的風險識別方法、裝置、設備及介質,所述方法包括獲取歷史用戶風險指標,并對所述歷史用戶風險指標進行預處理,生成歷史風險訓練集;根據所述歷史風險訓練集,生成目標決策樹;通過所述目標決策樹對全部當前用戶風險指標進行風險預測,生成風險預測結果并根據所述風險預測結果,識別風險用戶。通過上述方式,本申請通過使用歷史用戶風險指標生成訓練集,并利用這些數據訓練目標決策樹,自動化地從歷史數據中提取風險指標,生成訓練集,并使用機器學習模型進行風險預測,降低了由于人為因素導致的風險評估錯誤,進而提高了識別用戶風險的準確性。

    【技術實現步驟摘要】

    本申請涉及數據分析,應用于金融科技業務領域,尤其涉及一種基于隨機森林算法的風險識別方法、裝置、設備及介質


    技術介紹

    1、隨著移動的崛起,各商業銀行也紛紛拓展了移動支付業務,移動支付是指消費者利用手機等電子產品來進行的電子貨幣支付,其主要是以移動終端為中心、通過移動終端對所購買的產品進行結算支付。借助移動支付技術,消費者不再需要使用現金,而是僅通過使用一部移動設備,如智能手機等,就可以購買一系列的商品、虛擬商品或服務。移動支付可以看做是傳統pos(poi?nt?of?sa?l?e,銷售點終端)收單業務的延續與升級,相較于現金以及傳統的刷卡機或pos機具收款方式,條碼支付具有更快捷、更友好的特點。

    2、隨著商業銀行移動支付業務的發展,其中各類風險開始受到關注。隨著相關監管部門的政策密集出臺、監管機構的執法力度不斷提高,各家商業銀行紛紛加大了風險管理方面的投入,建立自己的風控模型。由于移動支付業務本質上與傳統pos業務一脈相承,有些商業銀行直接套用了傳統pos特約商戶的風控策略,但識別風險商戶的效率并不理想,尤其是較為復雜的聚合支付業務;有些商業銀行或支付機構以第三方支付巨頭或反洗錢部門的風險提示為準繩,但實質上并未按照監管要求形成基于業務本身的風險監測機制。因此,如何通過人工智能技術提高識別用戶風險的準確性成為了目前亟待解決的技術問題。


    技術實現思路

    1、本申請提供了一種基于隨機森林算法的風險識別方法、裝置、設備及介質,以通過人工智能技術提高識別用戶風險的準確性。

    2、第一方面,本申請提供了一種基于隨機森林算法的風險識別方法,所述方法包括:

    3、獲取歷史用戶風險指標,并對所述歷史用戶風險指標進行預處理,生成歷史風險訓練集;

    4、根據所述歷史風險訓練集,生成目標決策樹;

    5、通過所述目標決策樹對全部當前用戶風險指標進行風險預測,生成風險預測結果并根據所述風險預測結果,識別風險用戶。

    6、第二方面,本申請還提供了一種基于隨機森林算法的風險識別裝置,所述裝置包括:

    7、歷史風險訓練集生成模塊,用于獲取歷史用戶風險指標,并對所述歷史用戶風險指標進行預處理,生成歷史風險訓練集;

    8、目標決策樹生成模塊,用于根據所述歷史風險訓練集,生成目標決策樹;

    9、風險識別模塊,用于通過所述目標決策樹對全部當前用戶風險指標進行風險預測,生成風險預測結果并根據所述風險預測結果,識別風險用戶。

    10、第三方面,本申請還提供了一種計算機設備,所述計算機設備包括存儲器和處理器;所述存儲器用于存儲計算機程序;所述處理器,用于執行所述計算機程序并在執行所述計算機程序時實現如上述的基于隨機森林算法的風險識別方法。

    11、第四方面,本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時使所述處理器實現如上述的基于隨機森林算法的風險識別方法。

    12、本申請公開了一種基于隨機森林算法的風險識別方法、裝置、設備及介質,所述基于隨機森林算法的風險識別方法包括獲取歷史用戶風險指標,并對所述歷史用戶風險指標進行預處理,生成歷史風險訓練集;根據所述歷史風險訓練集,生成目標決策樹;通過所述目標決策樹對全部當前用戶風險指標進行風險預測,生成風險預測結果并根據所述風險預測結果,識別風險用戶。通過上述方式,本申請通過使用歷史用戶風險指標生成訓練集,并利用這些數據訓練目標決策樹,自動化地從歷史數據中提取風險指標,生成訓練集,并使用機器學習模型進行風險預測,降低了由于人為因素導致的風險評估錯誤,進而提高了識別用戶風險的準確性。

    本文檔來自技高網
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    【技術保護點】

    1.一種基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述根據所述歷史風險訓練集,生成目標決策樹,包括:

    3.根據權利要求2所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述從所述歷史風險訓練集中確定樣本子空間,其中,所述樣本子空間包括至少一種特征樣本信息,包括:

    4.根據權利要求3所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述從所述樣本子空間中抽取至少一組所述特征樣本信息,將各所述特征樣本信息并對各所述特征樣本信息進行迭代處理,包括:

    5.根據權利要求4所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述在各所述特征樣本信息停止迭代的情況下,基于迭代處理的各所述特征樣本信息和各所述樣本子空間,生成所述目標決策樹之前,包括:

    6.根據權利要求1所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述通過所述目標決策樹對全部當前用戶風險指標進行風險預測,生成風險預測結果并根據所述風險預測結果,識別風險用戶,包括:

    7.根據權利要求1至6中任一項所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述獲取歷史用戶風險指標,并對所述歷史用戶風險指標進行預處理,生成歷史風險訓練集,包括:

    8.一種基于隨機森林算法的風險識別裝置,其特征在于,包括:

    9.一種計算機設備,其特征在于,所述計算機設備包括存儲器和處理器;

    10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時使所述處理器實現如權利要求1至7中任一項所述的基于隨機森林算法的風險識別方法。

    ...

    【技術特征摘要】

    1.一種基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述根據所述歷史風險訓練集,生成目標決策樹,包括:

    3.根據權利要求2所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述從所述歷史風險訓練集中確定樣本子空間,其中,所述樣本子空間包括至少一種特征樣本信息,包括:

    4.根據權利要求3所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述從所述樣本子空間中抽取至少一組所述特征樣本信息,將各所述特征樣本信息并對各所述特征樣本信息進行迭代處理,包括:

    5.根據權利要求4所述的基于隨機森林算法的風險識別方法,其特征在于,所述在各所述特征樣本信息停止迭代的情況下,基于迭代處理的各所述特征樣本信息和各所述樣本子空間,生成所述目標決...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:張玉霞
    申請(專利權)人:平安銀行股份有限公司
    類型:發明
    國別省市:

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