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资源借调业务的风险识别方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

技术编号:40200498 阅读:6 留言:0更新日期:2024-01-27 00:05
本申请涉及一种资源借调业务的风险识别方法、装置和计算机设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取资源借调业务的资源借调对象的资源信息,以及资源借调对象的信用数据;获取资源信息对应的历史资源转移数值以及资源数值变化量;根据历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到资源借调对象对应的风险评价数据;将风险评价数据和信用数据输入至部署在云服务器中预先训练的资源风险评价模型,通过资源风险评价模型,获取资源借调对象的资源借调业务的风险识别结果。采用本方法能够提高资源借调业务的风险识别效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能,特别是涉及一种资源借调业务的风险识别方法、装置和计算机设备


技术介绍

1、随着金融业务领域的发展,资源借调业务是资源管理机构中的重要核心业务,资源借调业务是资源管理机构以及资源借调对象之间进行的业务。为避免资源管理机构的损失,通常需要对资源借调对象所拥有的资源或者其相关信息进行评估,对满足风险评估条件的资源转移申请对象进行资源借调。

2、现有对于资源借调对象进行资源风险评估的方法,通常由资源管理机构的业务人员对资源借调对象提供的资源借调申请信息,对资源借调对象所拥有的资源进行风险识别评估,以判断该资源是够具有高风险的资源。

3、然而,申请人在实现过程中发现,上述现有技术中通过人工对资源借调业务进行风险识别的方法,存在效率低的问题。


技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提供风险识别效率的资源借调业务的风险识别方法、装置和计算机设备。

2、第一方面,本申请提供了一种资源借调业务的风险识别方法,该方法包括:

3、获取资源借调业务的资源借调对象的资源信息,以及资源借调对象的信用数据;

4、获取资源信息对应的历史资源转移数值以及资源数值变化量;

5、根据历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到资源借调对象对应的风险评价数据;

6、将风险评价数据和信用数据输入至部署在云服务器中预先训练的资源风险评价模型,通过资源风险评价模型,获取资源借调对象的资源借调业务的风险识别结果。

7、在其中一个实施例中,根据历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到资源借调对象对应的风险评价数据,包括:

8、对历史资源转移数值以及资源数值变化量分别进行清洗处理,得到清洗后的历史资源转移数值以及清洗后的资源数值变化量;

9、对清洗后的历史资源转移数值以及清洗后的资源数值变化量分别进行标准化处理,得到标准化处理后的历史资源转移数值以及标准化处理后的资源数值变化量;

10、基于标准化处理后的历史资源转移数值以及标准化处理后的资源数值变化量,得到资源借调对象对应的风险评价数据。

11、在其中一个实施例中,对历史资源转移数值以及资源数值变化量分别进行清洗处理,得到清洗后的历史资源转移数值以及清洗后的资源数值变化量,包括:

12、对历史资源转移数值以及资源数值变化量分别进行缺失值处理,得到缺失值处理后的历史资源转移数值以及缺失值处理后的资源数值变化量;

13、对缺失值处理后的历史资源转移数值以及缺失值处理后的资源数值变化量分别进行异常值处理,得到清洗后的历史资源转移数值以及清洗后的资源数值变化量。

14、在其中一个实施例中,根据历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到资源借调对象对应的风险评价数据,包括:

15、获取针对历史资源转移数值对应的第一评价指标,以及针对资源数值变化量的第二评价指标;

16、基于第一评价指标对历史资源转移数值进行加权,并基于第二评价指标对资源数值变化量进行加权,得到资源借调对象对应的风险评价数据。

17、在其中一个实施例中,获取资源借调业务的资源借调对象的资源信息,包括:

18、响应于借调业务人员的输入操作,获取与输入操作对应的资源借调对象的身份信息;

19、从资源信息服务器中获取与身份信息匹配的历史资源转移信息以及历史账户携带资源;

20、基于历史资源转移信息以及历史账户携带资源,得到资源借调对象的资源信息。

21、在其中一个实施例中,资源风险评价模型的训练方式,包括:

22、获取样本对象的样本风险评价数据、样本信用数据,以及针对样本对象的样本风险识别结果;

23、将样本风险评价数据和样本信用数据输入至待训练的资源风险评价模型,通过资源风险评价模型,获取样本对象的资源借调业务的预测风险识别结果;

24、基于样本风险识别结果和预测风险识别结果的差异,对资源风险评价模型进行训练。

25、第二方面,本申请还提供了一种资源借调业务的风险识别装置,该装置包括:

26、资源及信用获取模块,用于获取资源借调业务的资源借调对象的资源信息,以及资源借调对象的信用数据;

27、转移值及变换量获取模块,用于获取资源信息对应的历史资源转移数值以及资源数值变化量;

28、风险评价数据获取模块,用于根据历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到资源借调对象对应的风险评价数据;

29、风险识别结果获取模块,用于将风险评价数据和信用数据输入至部署在云服务器中预先训练的资源风险评价模型,通过资源风险评价模型,获取资源借调对象的风险识别结果。

30、第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。该计算机设备,包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述的方法的步骤。

31、第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

32、第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

33、上述资源借调业务的风险识别方法、装置和计算机设备,获取资源借调业务的资源借调对象的资源信息,以及资源借调对象的信用数据;获取资源信息对应的历史资源转移数值以及资源数值变化量;根据历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到资源借调对象对应的风险评价数据;将风险评价数据和信用数据输入至部署在云服务器中预先训练的资源风险评价模型,通过资源风险评价模型,获取资源借调对象的资源借调业务的风险识别结果。与传统技术相比,本申请通过将资源借调对象的将风险评价数据和信用数据输入至部署在云服务器中预先训练的资源风险评价模型,能够得到资源借调业务的风险识别结果,如此可以有效并准确地得到资源借调业务的风险识别结果,从而可以避免人工进行风险评估审核,从而可以提高资源借调业务的风险识别效率。

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【技术保护点】

1.一种资源借调业务的风险识别方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到所述资源借调对象对应的风险评价数据,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述历史资源转移数值以及资源数值变化量分别进行清洗处理,得到清洗后的历史资源转移数值以及清洗后的资源数值变化量,包括:

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到所述资源借调对象对应的风险评价数据,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取资源借调业务的资源借调对象的资源信息,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述资源风险评价模型的训练方式,包括:

7.一种资源借调业务的风险识别装置,其特征在于,所述装置包括:

8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种资源借调业务的风险识别方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到所述资源借调对象对应的风险评价数据,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述历史资源转移数值以及资源数值变化量分别进行清洗处理,得到清洗后的历史资源转移数值以及清洗后的资源数值变化量,包括:

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述历史资源转移数值以及资源数值变化量,得到所述资源借调对象对应的风险评价数据,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取资源借调业务的资源借调对象...

【专利技术属性】
技术研发人员:穆宁
申请(专利权)人:中国银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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