风险监控方法、装置、设备、介质及计算机程序产品制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种风险监控方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，本发明专利技术涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取风险监控关联的源数据集；根据所述源数据集确定影响指标，对各影响指标进行分箱，得到各影响指标对应的影响指标组；根据所述影响指标组中正常机构和异常机构分别对应的机构数量，确定信息价值，根据所述信息价值确定指标分值；根据各所述指标分值确定风险分值，根据所述风险分值进行风险监控。本发明专利技术的技术方案实现基于大数据和机器学习技术，对风险监控相关的源数据进行加工提取，形成了类别相对全面、准确性高的风险管控体系，实现了客观、真实地反映机构整体的风险状况。状况。状况。

【技术实现步骤摘要】
风险监控方法、装置、设备、介质及计算机程序产品


[0001]本专利技术实施例涉及人工智能
，尤其涉及一种风险监控方法、装置、设备、介质及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]目前，在对机构的风险进行评价时，往往通过相关部门根据机构成员的日常表现，或者通过相关系统考核后的数据进行评价。
[0003]通常的评价过程包括：基于机构成员的日常表现，相关人员主观地进行评价。或者，对与风险评价操作关联的数据进行采集，通过数据ETL(Extract
‑
Transform
‑
Load，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程)处理，将处理后的数据统一加载存储于企业数据仓库中，通过人为指定模型规则，建立风险评价所需的基本信息，随后，基于模型规则进行风险评价。
[0004]专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，相关技术中的风险评价方式依赖相关人员的主观意识，评价方式不科学、不公正，无法客观、真实地反映机构整体的风险状况。
专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险监控方法，其特征在于，包括：获取风险监控关联的源数据集，其中，所述源数据集包含正常机构和异常机构的多种不同维度的源数据；根据所述源数据集确定影响指标，对各影响指标进行分箱，得到各影响指标对应的影响指标组；根据所述影响指标组中正常机构和异常机构分别对应的机构数量，确定信息价值，根据所述信息价值确定指标分值；根据各所述指标分值确定风险分值，根据所述风险分值进行风险监控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述影响指标组中正常机构和异常机构分别对应的机构数量，确定信息价值，根据所述信息价值确定指标分值，包括：对于每个影响指标，根据各影响指标组中正常机构数量和异常机构数量，确定各影响指标组的证据权重；根据所述证据权重计算各影响指标对应的信息价值，根据所述信息价值与各所述影响指标对应的属性值确定指标分值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各影响指标组中正常机构数量和异常机构数量，确定各影响指标组的证据权重，包括：根据各影响指标组中正常机构数量和异常机构数量，确定各影响指标组对应的第一比例值；根据各影响指标组中的正常机构总数以及异常机构总数，确定影响指标对应的第二比例值；根据所述第一比例值和第二比例值确定各影响指标组的证据权重。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述证据权重计算各影响指标对应的信息价值，根据所述信息价值与各所述影响指标对应的属性值确定指标分值，包括：根据正常机构总数，以及各影响指标组对应的正常机构数量，确定各影响指标组对应的第三比例值；根据异常机构总数，以及各影响指标组对应的异常机构数量，确定各影响指标组对应的第四比例值；根据所述第三比例值、第四比例值和证据权重，确定影响指标对应的信息价值；计算各影响指标对应的信息价值和属性值的乘积，得到各影响指标对应的指标分值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三比例值、第四比例值和证据权重，确定影响指标对应的信息价值，包括：根据各影响指标组对应的第三比例值与各影响指标组对应的第四比例值，确定各影响指标组对应的比例差值；计算各影响指标组对应的比例差值和各影响指标组的证据权重的乘法运算结果，对所述乘法运算结果进行加法运算，得到影响指标对应的信息价值。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述信息价值与各所述影响指标对应的属性值确定指标分值之后，还包括：根据影响指标、属性值和指标分值生成指标分值表。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各所述指标分值确定风险分值，
包括：获取待监控机构对应的目标影响指标，根据所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：王怡冰，王俐，连维淞，薛飞，张振强，鄞玮强，邱炜亨，苏艺强，魏聪惠，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：