资产类别识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种资产类别识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：接收待识别资产信息；将所述待识别资产信息输入至预设的资产识别模型，获得所述待识别资产信息对应的资产类型，所述资产类型包括正常资产以及不良资产。通过采用预先训练好的资产识别模型对待识别资产信息进行识别，从而能够对待识别资产信息对应的资产类型进行准确的识别，进而也能够避免公司企业造成不必要的损失。

Asset class identification method, device, equipment and computer-readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
资产类别识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种资产类别识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
不良资产，是指企业的资金、商品、技术等借与或租借到其他公司企业后，权益无法收回或收回少量而形成的法律关系。而不良资产往往会给公司企业造成不必要的损失。因此，为了避免给公司企业造成不必要的损失，需要对不良资产进行判别。但是现有技术中往往无法对不良资产进行有效地判别，也无法实时分析和识别资产的动态变化以及其将面临的风险。
技术实现思路
本专利技术提供一种资产类别识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中无法对资产类别进行识别的技术问题。本专利技术的第一个方面是提供一种资产类别识别方法，包括：获取资产案例信息；对所述资产案例信息进行数据处理，获得与所述资产案例信息对应的至少一组特征向量；针对每一所述特征向量对应的资产类型，对所述特征向量进行标注，获得待训练数据；通过所述待训练数据对预设的待训练模型进行训练，获得资产识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资产类别识别方法，其特征在于，包括：/n获取资产案例信息；/n对所述资产案例信息进行数据处理，获得与所述资产案例信息对应的至少一组特征向量；/n针对每一所述特征向量对应的资产类型，对所述特征向量进行标注，获得待训练数据；/n通过所述待训练数据对预设的待训练模型进行训练，获得资产识别模型；/n接收待识别资产信息；/n将所述待识别资产信息输入至所述资产识别模型，获得所述待识别资产信息对应的资产类型，所述资产类型包括正常资产以及不良资产；/n所述对所述资产案例信息进行数据处理，获得与所述资产案例信息对应的至少一组特征向量，包括：/n针对每一组所述资产案例信息，确定所述资产案例信息的数据类别，...

【技术特征摘要】
1.一种资产类别识别方法，其特征在于，包括：
获取资产案例信息；
对所述资产案例信息进行数据处理，获得与所述资产案例信息对应的至少一组特征向量；
针对每一所述特征向量对应的资产类型，对所述特征向量进行标注，获得待训练数据；
通过所述待训练数据对预设的待训练模型进行训练，获得资产识别模型；
接收待识别资产信息；
将所述待识别资产信息输入至所述资产识别模型，获得所述待识别资产信息对应的资产类型，所述资产类型包括正常资产以及不良资产；
所述对所述资产案例信息进行数据处理，获得与所述资产案例信息对应的至少一组特征向量，包括：
针对每一组所述资产案例信息，确定所述资产案例信息的数据类别，所述数据类别包括离散数据以及连续数据；
根据所述资产案例信息的数据类别对所述资产案例信息进行数据处理，获得与所述资产案例信息对应的至少一组特征向量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待训练模型为逻辑回归模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述待训练数据对预设的待训练模型进行训练，获得资产识别模型之后，还包括：
将所述资产识别模型存储至区块链中预设的节点。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取资产案例信息，包括：
从区块链中获取资产案例信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述资产案例信息的数据类别对所述资产案例信息进行数据处理，包括：
若所述资产案例信息为离散数据，则对所述资产案例信息进行标签化，获得与所述资产案例信息对应的至少一组特征向量；
若所述资产案例信息为连续数据，则对所述资产案例信息进行离散化处理，获得离散化的资产案例信息，对所述离散化的资产案例信息进行标签化，获得与所述资产案例信息对应的至少一组特征向量。


6.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述特征向量对应的资产类型，对所述特征向量进行标注，获得所述待训练数据，包括：
若所述特征向量对应的资产案例...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁爽，李夫路，
申请(专利权)人：泰康保险集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11