数据处理的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种数据处理的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：将目标用户的第一金融信息对应的第一金融信息向量，以及每个关联用户的第二金融信息对应的第二金融信息向量按照预设顺序输入到目标信用风险评级模型中，提取第一金融信息向量的关键特征得到第一特征向量，以及提取每个第二金融信息向量的关键特征得到第二特征向量；根据第一特征向量和每个第二特征向量得到目标用户对应的第一编码向量；根据第一编码向量得到目标用户的第一信用等级向量；根据第一信用等级向量确定目标用户的第一信用等级。本申请通过使用目标用户及其关联用户的金融信息进行评级的方法，提高了用户信用等级评定的准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
数据处理的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其是涉及一种数据处理的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]用户信用等级评定指的是银行、金融机构或专业评估机构，根据用户提交的资料和以往的业务情况，通过分析用户的信用、品质、偿还能力等指标，对用户的信用等级进行评定。
[0003]现有技术中，在进行用户信用等级评定时，通常使用用户自己的身份信息进行评定。但是人具有社会属性，所谓社会属性是指在实践活动的基础上人与人之间发生的各种关系，人的社会属性会影响每个人的信用等级，而现有技术中仅仅使用用户个人的身份信息进行信用等级评级，并未考虑到人的社会属性对每个人信用等级的影响，因此使用现有技术中的方法对用户进行信用等级评定是不够准确的。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种数据处理的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以提高用户信用等级评定的准确率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理的方法，包括：获取目标用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：获取目标用户的第一金融信息和至少一个关联用户的第二金融信息；根据所述第一金融信息，确定第一金融信息向量；以及针对每个所述关联用户，根据所述第二金融信息，确定第二金融信息向量；将所述第一金融信息向量和每个所述第二金融信息向量按照预设顺序输入到训练完成后的目标信用风险评级模型中，得到所述目标信用风险评级模型输出的所述目标用户对应的第一信用等级向量；其中，所述目标信用风险评级模型包括嵌入层、编码部分和全连接层，在所述目标信用风险评级模型中，将所述第一金融信息向量和每个所述第二金融信息向量按照所述预设顺序输入到所述嵌入层中，提取所述第一金融信息向量的关键特征得到所述目标用户对应的第一特征向量，以及提取每个所述第二金融信息向量的关键特征得到每个关联用户对应的第二特征向量；将所述嵌入层输出的所述第一特征向量和每个所述第二特征向量按照所述预设顺序输入到所述编码部分，输出用于表示每个所述关联用户的第二金融信息以及所述目标用户的第一金融信息对所述目标用户的信用等级评定造成的影响结果的第一编码向量；将所述第一编码向量输入到所述全连接层，输出所述目标用户对应的第一信用等级向量；根据所述第一信用等级向量，确定所述目标用户的第一信用等级。2.根据权利要求1所述的数据处理的方法，其特征在于，所述获取至少一个关联用户的第二金融信息之前，还包括：针对每个所述关联用户，向所述关联用户发送获取所述关联用户的第二金融信息的请求；针对每个所述关联用户，接收所述关联用户的回应信息；所述回应信息中包括所述关联用户的第二金融信息，以及所述关联用户同意所述目标用户使用所述关联用户的第二金融信息进行信用等级评定的证明材料。3.根据权利要求1所述的数据处理的方法，其特征在于，所述关联用户包括第一关联用户和第二关联用户，其中所述第一关联用户包括所述目标用户的配偶、父母、直系成年兄弟姐妹和成年子女中的至少一个，所述第二关联用户包括所述目标用户的商业合作伙伴、担保人中的至少一个；所述获取至少一个关联用户的第二金融信息，包括：根据所述目标信用风险评级模型在训练时使用的训练样本中的第一关联样本的个数与第二关联样本的个数，确定所述目标信用风险评级模型在使用时所述关联用户中所述第一关联用户的个数以及所述第二关联用户的个数；根据所述关联用户中所述第一关联用户的个数以及所述第二关联用户的个数，获取至少一个所述关联用户的第二金融信息。4.根据权利要求1所述的数据处理的方法，其特征在于，所述第一金融信息和所述第二金融信息的类型均包括数值型信息和/或非数值型信息；所述根据所述第一金融信息，确定第一金融信息向量；以及针对每个所述关联用户，根据所述第二金融信息，确定第二金融信息向量，包括：当所述第一金融信息为非数值型信息时，对所述第一金融信息中的非数值型信息进行独热编码，得到用于表示所述第一金融信息中的非数值型信息的第一子金融信息向量；
当所述第一金融信息为数值型信息时，根据所述第一金融信息中的数值型信息，确定用于表示所述第一金融信息中的数值型信息的第二子金融信息向量；将所述第一子金融信息向量和所述第二子金融信息向量进行组合，得到用于表示所述第一金融信息的第一金融信息向量；当所述第二金融信息为非数值型信息时，对所述第二金融信息中的非数值型信息进行独热编码，得到用于表示所述第二金融信息中的非数值型信息的第三子金融信息向量；当所述第二金融信息为数值型信息时，根据所述第二金融信息中的数值型信息，确定用于表示所述第二金融信息中的数值型信息的第四子金融信息向量；针对每个所述关联用户，将所述关联用户的所述第三子金融信息向量和所述第四子金融信息向量进行组合，得到用于表示所述关联用户对应的第二金融信息的第二金融信息向量。5.根据权利要求1所述的数据处理的方法，其特征在于，所述编码部分包括至少一个结构相同参数不同的编码器，每个所述编码器的输出为下一个编码器的输入；其中每个所述编码器均包括注意力层、第一残差单元、第一层标准化、前馈网络、第二残差单元以及第二层标准化；所述将所述嵌入层输出的所述第一特征向量和每个所述第二特征向量按照所述预设顺序输入到所述编码部分，输出用于表示每个所述关联用户的第二金融信息以及所述目标用户的第一金融信息对所述目标用户的信用等级评定造成的影响结果的第一编码向量，包括：将所述嵌入层输出的所述第一特征向量和每个所述第二特征向量按照所述预设顺序输入到第一个编码器的注意力层，输出所述目标用户对应的第一关联向量，以及每个所述关联用户对应的第二关联向量；其中，在所述注意力层，分别对所述第一特征向量和每个所述第二特征向量进行线性变换，得到所述目标用户对应的第一查询向量、第一关键向量和第一信息向量，以及得到每个所述关联用户分别对应的第二查询向量、第二关键向量和第二信息向量；根据所述第一查询向量、所述第一关键向量和所述第一信息向量，以及每个关联用户对应的所述第二查询向量、所述第二关键向量和所述第二信息向量，计算得到所述目标用户对应的第一关联向量，以及每个关联用户对应的第二关联向量；将所述第一关联向量和每个所述第二关联向量按照所述预设顺序输入到第一个编码器的第一残差单元，输出所述目标用户对应的第一融合向量以及每个所述关联用户对应的第二融合向量；在所述第一残差单元中，将所述第一特征向量和所述第一关联向量相加，得到所述目标用户对应的第一融合向量；以及针对每个关联用户，将所述关联用户对应的第二特征向量和第二关联向量相加，得到所述关联用户对应的第二融合向量；将所述第一融合向量和每个所述第二融合向量按照所述预设顺序输入到第一个编码器的第一层标准化，对所述第一融合向量和每个所述第二融合向量分别进行标准化处理，得到所述目标用户对应的第一标准化向量以及每个所述关联用户对应的第二标准化向量；将所述第一标准化向量和每个所述第二标准化向量按照所述预设顺序输入到第一个编码器的前馈网络，分别对所述第一标准化向量和每个所述第二标准化向量进行线性变换，得到所述目标用户对应的第三...

【专利技术属性】
技术研发人员：张翼，温佳豪，尤鸣宇，韩煊，
申请(专利权)人：北京轻松筹信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：