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【发明授权】公司关联信息风险监测方法、装置、设备及存储介质_招商银行股份有限公司_202110133551.5 

申请/专利权人:招商银行股份有限公司

申请日:2021-01-29

公开(公告)日:2024-04-19

公开(公告)号:CN113011961B

主分类号:G06Q40/03

分类号:G06Q40/03;G06Q10/04;G06F18/214;G06F16/36

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.19#授权;2021.07.09#实质审查的生效;2021.06.22#公开

摘要:本发明公开了一种公司关联信息风险监测方法、装置、设备及存储介质,获取公司的客户特征信息及所述公司关联方的关联特征信息;基于所述客户特征信息和所述关联特征信息提取特征嵌入向量;根据所述特征嵌入向量对预设深度学习网络的多头注意力模块与特征嵌入网络进行训练,得到目标模型;获取待评估公司的待评估特征信息,通过所述目标模型对所述待评估特征信息进行风险预测,得到预测结果。本发明在应用训练得到的目标模型进行风险预测时,通过目标模型的多头注意力机制对待评估特征信息进行预测,有效提高进行公司风险评估时评估结果的准确度。

主权项:1.一种公司关联信息风险监测方法,其特征在于,所述公司关联信息风险监测方法包括:获取公司的客户特征信息及所述公司关联方的关联特征信息;所述客户特征信息包括历史信贷违约信息,所述公司关联方至少包括所述公司的关联公司或企业;基于所述客户特征信息和所述关联特征信息提取特征嵌入向量;根据所述特征嵌入向量对预设深度学习网络的多头注意力模块与特征嵌入网络进行训练,得到目标模型;获取待评估公司的待评估特征信息,通过所述目标模型与所述待评估特征信息对所述待评估公司进行风险预测,得到预测结果;其中,所述基于所述客户特征信息和所述关联特征信息提取特征嵌入向量的步骤包括:将所述客户特征信息和所述关联特征信息输入预设深度学习网络的特征嵌入网络;通过所述特征嵌入网络识别所述客户特征信息和所述关联特征信息的数据维度,并对所述数据维度进行维度处理,以使所述数据维度处于预设维度;其中,所述维度处理包括升维处理或降维处理;所述预设维度为所述特征嵌入网络中而可识别数据的维度;通过所述特征嵌入网络将处于预设维度的所述客户特征信息和所述关联特征信息进行数据转换,获得特征嵌入向量;所述根据所述特征嵌入向量对预设深度学习网络的多头注意力模块与特征嵌入网络进行训练,得到目标模型的步骤包括:获取预设深度学习网络中多头注意力模块的注意力权重参数;根据所述注意力权重参数对所述特征嵌入向量进行加权运算,获得隐层向量;通过所述预设深度学习网络的线性二分类器将所述隐层向量映射为多个分类,并由所述多个分类形成映射的分类结果;根据所述分类结果对所述预设深度学习网络的特征嵌入网络与所述多头注意力模块中的参数进行循环训练,在将参数训练至收敛时,结束循环训练以获得目标模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 招商银行股份有限公司 公司关联信息风险监测方法、装置、设备及存储介质

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