自动化授信方法、装置、设备、介质和程序产品制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，公开了一种自动化授信方法、装置、设备、介质和程序产品。自动化授信方法包括：获取财务数据，所述财务数据包括多个样本的财务报表数据和审批文本数据；将所述财务报表数据和所述审批文本数据输入第一分类模型，得到对授信审批有贡献的特征数据；根据所述对授信审批有贡献的特征数据，将所述样本中对应的特征数据输入第二分类模型，得到预测审批决策。与现有技术相比，本发明专利技术实施例丰富了财务指标的评估信息量、提升了授信审批的客观性。审批的客观性。审批的客观性。

【技术实现步骤摘要】
自动化授信方法、装置、设备、介质和程序产品


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种自动化授信方法、装置、设备、介质和程序产品。

技术介绍

[0002]目前在授信审批风险监测环节，通常采用两种方法。一种方法是简单的设置行业准入或客户准入财务指标的刚性要求。该方法存在的问题是，仅能输出是否异常，以进行预警，但由于信息量较少，无法有效评估授信过程中财务相关的风险，从而无法辅助判断审批是否通过。另一种方法是通过人为主观的方式，加权构建财务数据的评分体系。很显然，这种方法具有较强的主观性。综上所述，现有的授信审批方法存在财务指标的评估信息量少、主观性强的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种自动化授信方法、装置、设备、介质和程序产品，以丰富财务指标的评估信息量、提升授信审批的客观性。
[0004]根据本专利技术的一方面，提供了一种自动化授信方法，包括：
[0005]获取财务数据，所述财务数据包括多个样本的财务报表数据和审批文本数据；
[0006]将所述财务报表数据和所述审批文本数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动化授信方法，其特征在于，包括：获取财务数据，所述财务数据包括多个样本的财务报表数据和审批文本数据；将所述财务报表数据和所述审批文本数据输入第一分类模型，得到对授信审批有贡献的特征数据；根据所述对授信审批有贡献的特征数据，将所述样本中对应的特征数据输入第二分类模型，得到预测审批决策。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对授信审批有贡献的特征数据的获取方法具体包括：对所述财务报表数据中的财务信息进行分类，构造多种财务特征；对所述审批文本数据进行分析并提取评价信息，构造多个第一黑标签和多个第一白标签；所述第一黑标签或所述第一白标签与一个所述财务特征对应；所述第一分类模型根据所述财务特征、所述第一黑标签和所述第一白标签计算所述财务特征的重要性排名，得到所述对授信审批有贡献的特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述财务特征包括：反应财务欺诈的特征、反应企业财务数据质量评分的特征、反应偿债的特征、反应盈利的特征、反应营运的特征、反应成长的特征、反应现金流量能力的特征和计量利润操控水平的盈余管理指标特征中的至少一种。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述财务特征的构造方法具体包括：对所述财务报表数据建立评分规则，滤除评分低于阈值的数据，并对剩余的数据进行完善；基于金融审批业务的角度，对所述财务报表数据中的初始财务特征进行重新认定、筛选、解释和分析，并衍生反应企业状况的中间财务特征；对所述初始财务特征和所述中间财务特征按照财务功能进行归并，得到所述财务特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在建立所述评分规则之前，还包括：验证所述财务报表数据的真实性、完整性和勾稽关系；根据验证结果甄别所述财务报表数据的财务信息质量。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，完善数据的方式包括：数据清洗、缺失值填补、异常值处理、特征分箱、特征重要性检验和特征相关性处理中的至少一种。7.根据权利要求1
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6任一项所述的方法，其特征在于，所述第一分类模型包括Xgboost分类模型。8.根据权利要求1
‑
6任一项所述的方法，其特征在于，所述第二分类模型包括机器学习分类模型。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述机器学习分类模型的获取方法具体包括：提取所述多个样本的对授信审批有贡献的特征数据；若所述样本的审批结论为续议或否决，则将所述样本打标为第二黑标签，对应的样本为黑样本；若...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡素贤，夏成扬，罗燕龙，俞泱，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：