【技术实现步骤摘要】
本公开涉及深度学习，特别是涉及一种金融风险的确定方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、个人的金融风险因为具有个人属性，而人与人之间的情况可能存在较大差别，因此，要分析的情况比较复杂。
2、在进行金融风险评估时，往往通过人工的统计和分析进行。该方式不仅准确度低，而且结果不稳定，复用性差。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种金融风险的确定方法、装置、电子设备和存储介质，本公开能够针对性的解决现有的问题。
2、基于上述目的，第一方面，本公开提出了一种金融风险的确定方法，包括：获取目标用户来源的用户的用户信息；调用所述目标用户来源对应的私用模型和不同用户来源对应的公用模型，处理所述用户信息，得到所述用户的金融风险。
3、第二方面，还提供了一种金融风险的确定装置，包括：获取单元，被配置成获取目标用户来源的用户的用户信息；调用单元，被配置成调用所述目标用户来源对应的私用模型和不同用户来源对应的公用模型，处理所述用户信息，得到所述用户的金融
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【技术保护点】
1.一种金融风险的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述私用模型包括目标用户来源对应的信息模版和所述目标用户来源对应的风险评估模型，所述公用模型包括在先训练的深度学习模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次调用所述信息模版、所述深度学习模型和所述风险评估模型，处理所述用户信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用所述目标用户来源对应的风险评估模型，处理所述用户信息向量，得到所述用户的金融风险，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种金融风险的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述私用模型包括目标用户来源对应的信息模版和所述目标用户来源对应的风险评估模型，所述公用模型包括在先训练的深度学习模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次调用所述信息模版、所述深度学习模型和所述风险评估模型，处理所述用户信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用所述目标用户来源对应的风险评估模型，处理所述用户信息向量，得到所述用户的金融风险，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述信息模版符合所述预设格式；
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈帅，陈曙东，佟达，张含，
申请(专利权)人：中国科学院微电子研究所，
类型：发明
国别省市：
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