本申请公开了一种预付卡企业风险预警方法和装置以及存储介质，涉及预警技术领域。该预付卡企业风险预警方法包括：获取预付卡企业经营样本数据和目标企业的经营数据，从预付卡企业经营样本数据中提取出企业风险指标样本数据，从目标企业的经营数据提取出目标企业的风险指标数据；根据企业风险指标样本数据构建企业风险评估模型；将所述目标企业的风险指标数据输入至企业风险评估模型中，得到目标企业的风险等级；判断目标企业的风险等级是否超过预设风险阈值，若超过预设风险阈值，进行风险异常预警。本申请提供的预警方法提高了预测输出结果的可解释性以及预测的准确率。出结果的可解释性以及预测的准确率。出结果的可解释性以及预测的准确率。
A prepaid card enterprise risk early warning method, device and storage medium
【技术实现步骤摘要】
一种预付卡企业风险预警方法和装置以及存储介质
[0001]本申请涉及预警
，具体涉及一种预付卡企业风险预警方法和装置以及存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会消费水平的提高和消费观念，消费方式的改变，极大的促进了预付卡行业的蓬勃发展。企业的预付卡业务具有先付款后消费的特点，在发展运行的过程中必然会产生一定的运营风险，给消费者带来经济损失。通过建立预付卡风险企业模型，可以为政府监管提供一定的参考，也可在切实保护消费者自身权益的基础上，减少对商业预付卡消费模式运行造成的损害。
[0003]目前现有模型所采用的规则算法基本上是根据数据源的指标情况划分出不同的桶，对每个桶给定一个分值，当有新数据进来时，通过判断新数据的指标值落在哪一个桶中，就赋对应的分值，之后将各个数据源的所有指标所得的分值加起来获得总分值，通过总分值来进行各种判断，比如风险等级；现有的规则算法计算方式如下：，其中：表示一个样本的总得分，n表示指标的数量，表示指标x
i
划分桶的个数，score
ij
表示指标x
i
在对应的第j个桶中的得分。
[0004]采用上述规则算法进行建模，会导致预测结果的总分值随着数据源的增加而增加，部分边界数据异常的特征的引入，容易引起总分值的溢出，甚至可能出现导致超过边界值的风险，为避免上述随着特征增加造成的总风险的增加及边界值的溢出，技术人员常常需要伴随特征增加而同步调整权重，费时费力，效率低下，同时也影响相关人员的判断，不利于理解。
专利技术内容
[0005]本申请的目的在于克服上述技术的不足，通过提供一种预付卡企业风险预警方法和装置以及存储介质，提高了预测输出结果的可解释性以及预测的准确率。
[0006]为达到上述目的，本申请主要提供一种预付卡企业风险预警方法，包括以下步骤：S1获取预付卡企业经营样本数据和目标企业的经营数据，从预付卡企业经营样本数据中提取出企业风险指标样本数据，从目标企业的经营数据中提取出目标企业的风险指标数据；S2根据企业风险指标样本数据构建企业风险评估模型，所述构建企业风险评估模型包括：对每个风险指标建立评分标准并确定每个风险指标的风险指标权重，对所有风险
指标的得分进行加权求和，得到风险指标总得分，根据风险指标总得分确定企业风险等级；S3将所述目标企业的风险指标数据输入至企业风险评估模型中，得到目标企业的风险等级；S4判断目标企业的风险等级是否超过预设风险阈值，若目标企业的风险等级超过预设风险阈值，则进行风险异常预警；风险指标数量变化时，风险指标总得分的最大值保持不变；所述最大值保持不变的方法为：设置阶梯式的风险指标分值，及依托阶梯式风险指标分值利用主动学习模型迭代更新的风险指标权重。
[0007]优选的，所述风险指标权重基于上次风险指标数量变化前的权重及特征筛选的IV值确定。
[0008]优选的，对每个风险指标建立评分标准包括：将每个风险指标划分为若干桶，并给每个风险指标中的每个桶赋对应的分值，判断企业的风险指标值落入的桶，即获得对应的风险指标得分。
[0009]优选的，所述风险指标的初始权重通过以下方式计算得到：风险指标的初始权重为风险指标的最大分值与所有风险指标的最大分值之和的比值。
[0010]优选的，所述利用主动学习模型迭代更新风险指标权重包括：根据每个风险指标的IV值按照以下公式（6）迭代更新每个风险指标的权重：其中：为更新率，表示第t次更新风险指标x
i
的权重，示第t+1次更新风险指标x
i
的权重，IV
i
为风险指标x
i
的IV值。
[0011]优选的，分桶后的风险指标的得分确定方法为：其中：score
i
表示风险指标x
i
的得分，score
ik
表示第k个桶的风险指标的得分，x
value
为每个样本的指标x
i
的原始数据，x
ik
为第k个桶的数据范围，为风险指标x
i
被拆分的桶的个数。
[0012]一种预付卡企业风险预警装置，包括：数据获取模块，用于获取预付卡企业经营样本数据和目标企业的经营数据，从预付卡企业经营样本数据中提取出企业风险指标样本数据，从目标企业的经营数据中提取出目标企业的风险指标数据；模型构建模块，用于根据企业风险指标样本数据构建企业风险评估模型，所述构建企业风险评估模型包括：对每个风险指标建立评分标准并确定每个风险指标的权重，对所有风险指标的得分进行加权求和，得到风险指标总得分，再根据风险指标总得分确定企业风险等级；风险计算模块，用于将所述目标企业的风险指标数据输入至企业风险评估模型
中，得到目标企业的风险等级；风险预警模块，用于判断目标企业的风险等级是否超过预设风险阈值，若目标企业的风险等级超过预设风险阈值，则进行风险异常预警；当风险指标数量变化时，风险指标总得分的最大值保持不变；所述最大值保持不变的方法为：设置阶梯式的风险指标分值，及依托阶梯式风险指标分值利用主动学习模型迭代更新的风险指标权重。
[0013]优选的，所述风险指标权重基于上次风险指标数量变化前的权重及特征筛选的IV值确定。
[0014]优选的，对每个风险指标建立评分标准包括：将每个风险指标划分为若干桶，并给每个风险指标中的每个桶赋对应的分值，判断企业的风险指标值落入的桶，即获得对应的风险指标得分。
[0015]一种存储介质，所述存储介质上存储有预付卡企业风险预警程序，所述预付卡企业风险预警程序被处理器执行时实现上述任一项所述的预付卡企业风险预警方法的步骤。
[0016]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请实施例提供的预付卡企业风险预警方法采用加权的规则算法建模，通过对企业风险指标权重的自适应调整，使得当指标数量变化时，待测样本各个指标的总分值仍维持在原有区间内，避免了数据的溢出，提高了预测输出结果的可解释性，并提高了预测效率。
[0017]附图说明
[0018]图1为本申请实施例提供的预付卡企业风险预警方法的流程图。
[0019]图2为本申请实施例提供的预付卡企业风险预警装置的模块框图。
具体实施方式
[0020]为了便于本领域技术人员对本申请方案的理解，下面结合附图和具体实施例对本申请方案进行进一步阐述，应当理解，本申请实施例是对本申请方案的解释说明，不作为对本申请保护范围的限定。
[0021]除非另有其他明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其他元件或其他组成部分。
[0022]现有预付卡风险预警采用的算法模型会导致预测结果的总分值随着特征增加造成的总风险的增加及边界值的溢出，技术人员常常需要伴随特征增加而同步调整权重，费时费力，效率低下，同时也影响本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种预付卡企业风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取预付卡企业经营样本数据和目标企业的经营数据，从预付卡企业经营样本数据中提取出企业风险指标样本数据，从目标企业的经营数据中提取出目标企业的风险指标数据；S2根据企业风险指标样本数据构建企业风险评估模型，所述构建企业风险评估模型包括：对每个风险指标建立评分标准并确定每个风险指标的风险指标权重，对所有风险指标的得分进行加权求和，得到风险指标总得分，根据风险指标总得分确定企业风险等级；S3将所述目标企业的风险指标数据输入至企业风险评估模型中，得到目标企业的风险等级；S4判断目标企业的风险等级是否超过预设风险阈值，若目标企业的风险等级超过预设风险阈值，则进行风险异常预警；风险指标数量变化时，风险指标总得分的最大值保持不变；所述最大值保持不变的方法为：设置阶梯式的风险指标分值，及依托阶梯式风险指标分值利用主动学习模型迭代更新的风险指标权重。2.根据权利要求1所述的预付卡企业风险预警方法，其特征在于，所述风险指标权重基于上次风险指标数量变化前的权重及特征筛选的IV值确定。3.根据权利要求1所述的预付卡企业风险预警方法，其特征在于，对每个风险指标建立评分标准包括：将每个风险指标划分为若干桶，并给每个风险指标中的每个桶赋对应的分值，判断企业的风险指标值落入的桶，即获得对应的风险指标得分。4.根据权利要求2所述的预付卡企业风险预警方法，其特征在于，所述风险指标的初始权重通过以下方式计算得到：风险指标的初始权重为风险指标的最大分值与所有风险指标的最大分值之和的比值。5.根据权利要求4所述的预付卡企业风险预警方法，其特征在于，所述利用主动学习模型迭代更新风险指标权重包括：根据每个风险指标的IV值按照以下公式迭代更新每个风险指标的权重：其中：为更新率，表示第t次更新风险指标x
i
的权重，示第t+1次更新风险指标x
i
的权重，IV
i
为风险指标x
i
的IV值。6.根据权利要求3所述的预付卡企业风险预警方法，其特征在于，分桶后的风险指标的得分确定方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王敏康，王玲，吴为强，傅天涯，严芳芳，
申请(专利权)人：华网领业杭州软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。