智能风控方法技术

本申请揭示了一种智能风控方法

【技术实现步骤摘要】
智能风控方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
、
风险控制
，尤其涉及一种智能风控方法
、
装置
、
计算机设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]智能风控是利用大数据
、
人工智能技术和科学决策方法，通过自动化预测
、
评级
、
决策等方式，替代风控中的人工操作，完成人工无法完成的任务，提高决策精度和效率
、
降低成本，最终提高风控能力的综合体系
。
[0003]目前的智能风控通常采用定期集中审核模式，集中审核模式能全面且深度的识别风险，但因对计算资源需求较多，使集中审核不能太频繁，从而降低了智能风控的实时性；若为了增加实时性缩短集中审核的周期，则将大量增加计算资源的需求
。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对现有技术的智能风控采用定期集中审核模式，无法兼顾实时性和减少计算资源的技术问题，提出了一种智能风控方法/>、
装置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能风控方法，所述方法包括：获取目标监测数据；采用所述目标监测数据对应的第一评估模型，对所述目标监测数据进行风险的分类预测，得到第一结果；若所述第一结果为有风险，则采用所述目标监测数据对应的目标订单标识对应的第二评估模型，对所述目标监测数据和所述目标订单标识对应的历史监测数据及订单描述数据进行深度风险预测，得到风控预测结果；若所述第一结果为无风险，则判断当前时间距离所述目标监测数据对应的所述目标订单标识的当前深度评估周期的启动时间的间隔时长是否小于预设时长，若小于，则采用所述目标订单标识对应的第三评估模型，对所述目标监测数据和所述目标订单标识对应的所述历史监测数据及所述订单描述数据进行深度风险预测，得到所述风控预测结果
。2.
根据权利要求1所述的智能风控方法，其特征在于，所述方法还包括：获取周期更新请求；根据所述周期更新请求中的订单标识获取所述历史监测数据及所述订单描述数据，得到目标历史监测数据及目标订单描述数据；根据所述目标订单描述数据确定标准评估周期数据，得到第一周期数据；根据所述目标历史监测数据和所述目标订单描述数据进行订单阶段识别，得到目标阶段标识；采用所述目标阶段标识对应的订单阶段为开始，从所述第一周期数据提取未完成的数据，作为第二周期数据；根据所述目标订单描述数据进行客户等级识别，得到目标客户等级，并根据所述目标客户等级，从预设的等级风险映射表中确定风险系数，作为客户风险系数；根据所述客户风险系数，对所述第二周期数据进行修正，得到目标周期数据；根据所述目标周期数据，更新所述周期更新请求中的所述订单标识对应的所述当前深度评估周期
。3.
根据权利要求2所述的智能风控方法，其特征在于，所述根据所述客户风险系数，对所述第二周期数据进行修正，得到目标周期数据的步骤，包括：根据所述目标历史监测数据进行风险趋势预测，得到风险趋势数据；根据所述风险趋势数据，对所述第二周期数据进行修正，得到第三周期数据；根据所述客户风险系数，对所述第三周期数据进行修正，得到所述目标周期数据
。4.
根据权利要求2所述的智能风控方法，其特征在于，所述采用所述目标监测数据对应的目标订单标识对应的第二评估模型，对所述目标监测数据和所述目标订单标识对应的历史监测数据及订单描述数据进行深度风险预测，得到风控预测结果的步骤，包括：将所述目标客户等级
、
所述目标监测数据和所述目标订单标识对应的所述历史监测数据及所述订单描述数据进行拼接，得到第一拼接数据，将所述第一拼接数据输入所述第二评估模型进行深度风险预测，得到所述风控预测结果；所述采用所述目标订单标识对应的第三评估模型，对所述目标监测数据和所述目标订单标识对应的所述历史监测数据及所述订单描述数据进行深度风险预测，得到所述风控预测结果的步骤，包括：
将所述目标客户等级
、
所述目标监测数据和所述目标订单标识对应的所述历史监测数据及所述订单描述数据进行拼接，得到第二拼接数据，将所述第二拼接数据输入所述第三评估模型进行深度风险预测，得到所述风控预测结果
。5.
根据权利要求1所述的智能风控方法，其特征在于，所述第二评估模型是基于召回率优先为训练目标训练得到的模型，所述第三评估模型是基于准确率优先为训练目标训练得到的模型；所述采用所述目标监测数据对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪志旺，郑敏璇，孙家正，周华，陈宏章，陈剑彬，梁君健，
申请(专利权)人：深圳市明心数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：