交易风险预测方法、模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品制造方法及图纸

本公开提供了一种交易风险预测方法，可以应用于金融技术领域、大数据技术领域、人工智能技术领域。该交易风险预测方法包括：获取目标用户的历史数据，其中，目标用户的历史数据至少包括目标用户基本信息、目标用户产品历史持有信息、目标用户历史交易行为数据和目标用户历史信用记录信息；基于目标用户的历史数据，构建目标用户的第一时间序列信息和第二时间序列信息；根据第一时间序列信息和第二时间序列信息，得到目标用户的交易风险预测结果。本公开还提供了一种模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及金融、大数据、人工智能，更具体地涉及一种交易风险预测方法、模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品。

技术介绍

1、个人客户规模大、准入门槛低、存在较大不确定性，容易受到外部因素影响而导致违约，因此金融机构需要加强对个人客户的风险管理，例如，进行个人客户交易风险预测。但是由于交易风险预测中存在个人客户的数据特征种类较少、特征信息不全面的情况，从而影响了交易风险预测效果。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了一种交易风险预测方法、模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品。

2、本公开的一个方面，提供了一种交易风险预测方法，包括：获取目标用户的历史数据，其中，目标用户的历史数据至少包括目标用户基本信息、目标用户产品历史持有信息、目标用户历史交易行为数据和目标用户历史信用记录信息；基于目标用户的历史数据，构建目标用户的第一时间序列信息和第二时间序列信息；根据第一时间序列信息和第二时间序列信息，得到目标用户的交易风险预测结果。

3、根据本公开的实施例，第一时间序列信息包括m组本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种交易风险预测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一时间序列信息包括M组第一信息值，所述M组第一信息值与M个预定时间周期的历史数据关联；

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一时间序列信息和所述第二时间序列信息，得到所述目标用户的交易风险预测结果包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述第一时间序列信息和所述第二时间序列信息进行特征预处理，得到所述目标用户的特征集包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述多个待筛选特征进行第二特征筛选，得到所述目标用户的特征集包括：

...

【技术特征摘要】

1.一种交易风险预测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一时间序列信息包括m组第一信息值，所述m组第一信息值与m个预定时间周期的历史数据关联；

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一时间序列信息和所述第二时间序列信息，得到所述目标用户的交易风险预测结果包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述第一时间序列信息和所述第二时间序列信息进行特征预处理，得到所述目标用户的特征集包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述多个待筛选特征进行第二特征筛选，得到所述目标用户的特征集包...

【专利技术属性】
技术研发人员：王豆豆，王晓舟，张博，王晴，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载 我是这个专利的主人