理财产品风险评估方法、装置、计算机设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能的智能决策领域，具体涉及一种理财产品风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：首先获取待评估产品的产品数据；根据产品数据，查找待评估产品所属企业的企业信息；根据企业信息在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；将风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分。本申请基于理财产品的所属企业的风险评估参数，通过风险预警模型对进行计算评估，通过风险评分将产品的评估结果直观显示出来，基于风险评估数据中各因素的信息价值与证据权重，建立风险评估模型，模型提供的风险评分可以更加准确地预测产品的风险。

Risk Assessment Methods, Devices, Computer Equipment and Storage Media for Financial Products

【技术实现步骤摘要】
理财产品风险评估方法、装置、计算机设备以及存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种理财产品风险评估方法、装置、计算机设备以及存储介质。
技术介绍
随着互联网的快速发展，P2P(peertopeerlending，个人对个人)理财业务也开始蓬勃发展，P2P理财就是通过互联网理财，即个人对个人，又称点对点网络借贷，是指以公司为中介机构，把借贷双方对接起来实现各自的借贷需求。P2P理财模式中，借款方可以是无抵押贷款或是有抵押贷款，而P2P理财公司一般以通过推出各种理财产品，通过理财产品来收取借贷双方或其中一方的手续费来盈利，或者是通过理财产品赚取一定息差来盈利。目前对于P2P理财业务中理财产品的风险一般可以通过预设风险值评估函数结合理财产品的各项风险权重因子对理财产品的风险进行预测进行管控，然而通过目前这种风险评估方法的预测效果不强，准确性不够。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能对理财产品的风险进行准确评估的风险评估方法、装置、计算机设备以及存储介质。一种理财产品风险评估方法，所述方法包括：获取待评估产品的产品数据；根据所述产品数据，查找所述待评估产品所属企业的企业信息；根据所述企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分，所述预设的风险评估模型基于所述风险评估数据中各因素的信息价值与证据权重建立。在其中一个实施例中，所述根据所述企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数之前还包括：确定所述待评估产品的初始评估参数；对所述初始评估参数进行WOE(weightofEvidence，证据权重)转换，获得各初始评估参数对应的证据权重；根据所述各初始评估参数对应的证据权重，获取各初始评估参数对应的信息价值；将所述初始评估参数中信息价值大于预设信息价值阈值的参数，作为风险评估模型的风险评估参数。在其中一个实施例中，所述将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分之前还包括：获得各风险评估参数的证据权重与信息价值；根据所述各风险评估参数的信息价值以及证据权重建立初始风险评估模型；获取风险评估样本数据，通过所述风险评估样本数据对所述初始风险评估模型进行训练，获得预设风险评估模型。在其中一个实施例中，所述获取风险评估样本数据，通过所述风险评估样本数据对所述初始风险评估模型进行训练，获得预设风险评估模型具体包括：获取风险评估样本数据，通过所述风险评估样本数据对所述初始风险评估模型进行训练；对训练后所述初始风险评估模型进行评估，获得评估数据；根据所述评估数据判断所述训练后初始风险评估模型是否可用；当所述训练后初始风险评估模型不可用时，根据评估结果数据更新初始风险评估模型的数据，并返回通过所述风险评估样本数据对所述初始风险评估模型进行训练的步骤，当所述初始风险评估模型可用时，将所述训练后初始风险评估模型作为预设风险评估模型。在其中一个实施例中，所述评估数据包括误差平方和、决定系数以及校正决定系数，所述根据所述评估数据判断所述训练后初始风险评估模型是否可用具体包括：根据所述误差平方和、所述决定系数以及所述校正决定系数获得训练后初始风险评估模型的可用性评分；当所述可用性评分高于可用评分阈值时，判断所述训练后初始风险评估模型可用，当所述可用性评分低于或可用评分阈值时，判断所述训练后初始风险评估模型不可用。在其中一个实施例中，所述将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分之后还包括：当所述风险评分超过预设风险阈值时，根据所述风险评分生成风险警告消息，发送所述风险警告消息。一种理财产品风险评估装置，所述方法包括：数据获取模块，用于获取待评估产品的产品数据；企业信息查找模块，用于根据所述产品数据，查找所述待评估产品所属企业的企业信息；评估参数查询模块，用于根据所述企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；风险评分估计模块，用于将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分，所述预设的风险评估模型基于所述风险评估数据中各因素的信息价值与证据权重建立。在其中一个实施例中，还包括评估参数选取模块，用于：确定所述待评估产品的初始评估参数；对所述初始评估参数进行WOE转换，获得各初始评估参数对应的证据权重；根据所述各初始评估参数对应的证据权重，获取各初始评估参数对应的信息价值；将所述初始评估参数中信息价值大于预设信息价值阈值的参数，作为风险评估模型的风险评估参数。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取待评估产品的产品数据；根据所述产品数据，查找所述待评估产品所属企业的企业信息；根据所述企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分，所述预设的风险评估模型基于所述风险评估数据中各因素的信息价值与证据权重建立。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取待评估产品的产品数据；根据所述产品数据，查找所述待评估产品所属企业的企业信息；根据所述企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分，所述预设的风险评估模型基于所述风险评估数据中各因素的信息价值与证据权重建立。上述理财产品风险评估方法、装置、计算机设备以及存储介质，首先获取待评估产品的产品数据；根据产品数据，查找待评估产品所属企业的企业信息；根据企业信息在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；将风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分。本申请基于理财产品的所属企业的风险评估参数，通过风险预警模型对进行计算评估，通过风险评分将产品的评估结果直观显示出来，基于风险评估数据中各因素的信息价值与证据权重，建立风险评估模型，模型提供的风险评分可以更加准确地预测理财产品的风险。附图说明图1为一个实施例中理财产品风险评估方法的应用环境图；图2为一个实施例中理财产品风险评估方法的流程示意图；图3为另一个实施例中理财产品风险评估方法的流程示意图；图4为另一个实施例中理财产品风险评估方法的流程示意图；图5为另一个实施例中理财产品风险评估方法的流程示意图；图6为一个实施例中理财产品风险评估装置的结构框图；图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的理财产品风险评估方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，其中，用户所在的终端102通过网络与服务器进行通信，服务器104通过网络获取用户提供的待评估产品的产品数据，服务器接受到产品数据后，首先通过找待评估产品所属企业的企业信息；并根据企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；而后将风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分，其中终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种理财产品风险评估方法，所述方法包括：获取待评估产品的产品数据；根据所述产品数据，查找所述待评估产品所属企业的企业信息；根据所述企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得所述待评估产品的风险评分，所述预设的风险评估模型基于所述风险评估数据中各因素的信息价值与证据权重建立。

【技术特征摘要】
1.一种理财产品风险评估方法，所述方法包括：获取待评估产品的产品数据；根据所述产品数据，查找所述待评估产品所属企业的企业信息；根据所述企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数；将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得所述待评估产品的风险评分，所述预设的风险评估模型基于所述风险评估数据中各因素的信息价值与证据权重建立。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述企业信息，在预设企业数据库内查找企业的风险评估参数之前还包括：确定所述待评估产品的初始评估参数；对所述初始评估参数进行WOE转换，获得各初始评估参数对应的证据权重；根据所述各初始评估参数对应的证据权重，获取各初始评估参数对应的信息价值；将所述初始评估参数中信息价值大于预设信息价值阈值的参数，作为风险评估模型的风险评估参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述风险评估参数输入预设的风险评估模型，获得待评估产品的风险评分之前还包括：获得各风险评估参数的证据权重与信息价值；根据所述各风险评估参数的信息价值以及证据权重建立初始风险评估模型；获取风险评估样本数据，通过所述风险评估样本数据对所述初始风险评估模型进行训练，获得预设风险评估模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取风险评估样本数据，通过所述风险评估样本数据对所述初始风险评估模型进行训练，获得预设风险评估模型具体包括：获取风险评估样本数据，通过所述风险评估样本数据对所述初始风险评估模型进行训练；对训练后所述初始风险评估模型进行评估，获得评估数据；根据所述评估数据判断所述训练后初始风险评估模型是否可用；当所述训练后初始风险评估模型不可用时，根据评估结果数据更新初始风险评估模型的数据，并返回通过所述风险评估样本数据对所述初始风险评估模型进行训练的步骤；当所述初始风险评估模型可用时，将所述训练后初始风险评估模型作为预设风险评估模型。5.根据权利要求4所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杰，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44