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公开(公告)号：CN114626941A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210336048.4
申请日：2022-03-31
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种信贷违约预测方法、装置、终端设备以及存储介质，属于金融信贷领域。本发明信贷违约预测方法包括：获取待预测的客户数据；将所述待预测的客户数据输入到预先创建的信贷违约预测模型中进行预测，得到预测结果，其中，所述信贷违约预测模型是通过图神经网络算法进行训练得到；输出所述预测结果。本发明实现了对团伙性信贷违约行为的有效预测，解决了现有信贷违约预测技术效果差的问题。
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公开(公告)号：CN114328735A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111645035.7
申请日：2021-12-29
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种数据同步处理方法、设备及计算机可读存储介质，所述数据同步处理方法包括：获取预设数据规范对应的待同步数据，提取所述待同步数据对应的数据特征信息，基于数据判别模型，对所述数据特征信息进行预测判断，获得目标预测平台，其中，所述数据判别模型为基于不同维度级别的历史任务数据进行迭代训练获得，基于预设封装的数据同步接口，将所述待同步数据同步至所述目标预测平台。本申请解决了大数据平台应用层的数据同步处理的效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN114240634A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111577520.5
申请日：2021-12-21
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
摘要： 本申请涉及金融科技技术领域，公开了一种空壳公司识别方法、装置、设备及介质，获取待识别企业的实体信息、企业投资关系信息与法定代表关系信息，根据所述实体信息、所述企业投资关系信息与所述法定代表关系信息构建有向知识图谱；确定所述有向知识图谱中是否存在可疑实体；若所述有向知识图谱中存在所述可疑实体，则根据所述可疑实体的数量确定所述可疑实体是否为空壳公司。本申请可以根据待识别企业的实体信息、企业投资关系信息与法定代表关系信息构建有向知识图谱，并在检测有向知识图谱中存在可疑实体时，根据可疑实体的数量准确地确定可疑实体是否为空壳公司，可以快速、便捷且准确地识别空壳公司，有效提高空壳公司的识别效率。
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公开(公告)号：CN113689288A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110983252.0
申请日：2021-08-25
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于实体列表的风险识别方法、装置、设备及存储介质，所述基于实体列表的风险识别方法包括：获取待预测用户和各实体之间分别对应的交互流水数据，其中，所述交互流水数据包括实体信息和动作信息，基于各所述交互流水数据和预设向量共享模型，构建各交互特征向量，其中，所述预设向量共享模型是通过基于预先收集的交互流水数据对应的待训练实体向量以及待训练动作特征向量进行迭代训练优化得到的，基于各所述交互特征向量，通过风险预测模型对所述待预测用户进行预测，获得风险识别结果。本申请解决了模型预测的准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN108628971B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810378347.8
申请日：2018-04-24
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种不均衡数据集的文本分类方法、文本分类器及存储介质，所述方法包括：获取用于训练分类模型的数据集；根据文本数据标注的类别信息，确定每一文本数据为多数类样本或少数类样本；计算多数类样本数量和少数类样本数量之间的比值，得到不均衡倍率；对文本数据进行预处理，得到对应的样本点以映射成向量空间；基于预设插值策略、不均衡倍率以及各个样本点，得到插值样本后，更新数据集；以更新的数据集为训练样本集，训练分类模型；获取待测文本数据，并将待测文本数据导入至训练完成的分类模型中进行分类，以得出待测文本数据属于何种类别，作为分类结果。本发明不仅能够扩大少数类样本及其边界区域，还有效提高模型的分类效果。
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公开(公告)号：CN112766350A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110038163.9
申请日：2021-01-12
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种二分类模型构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取训练样本的各特征属性与预设二分类目标之间的单调性关系；采用所述训练样本训练梯度提升树，并对所述梯度提升树的各决策树中不符合自身对应的所述单调性关系的分裂节点进行剪枝；根据剪枝后的梯度提升树得到目标二分类模型。本发明实现了在梯度提升树训练过程中融合业务知识，以使得模型的分类结果具备较高的可信度。
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公开(公告)号：CN112765970A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110047739.8
申请日：2021-01-14
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC分类号： G06F40/258 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F40/186
摘要： 本发明公开了一种文本主题确定方法、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取待确定主题文本；基于所述待确定文本计算预设主题对应的强度值；若所述强度值大于预设强度阈值，则确定所述待确定主题文本中存在所述预设主题。本发明实现了在确定待确定主题文本中所存在的主题时，通过计算待确定主题文本的与预设主题对应的强度值来确定，该强度值大于预设强度阈值时，则确定该待确定主题文本中存在该预设主题，由此可知，通过强度值直观地体现了待确定主题文本中所存在的主题，从而使得在确定文本中的主题时，主题确定更加直观。
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公开(公告)号：CN112905792B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110195010.5
申请日：2021-02-20
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F18/23213 , G06F18/2411
摘要： 本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域。本发明公开了一种基于非文本场景的文本聚类方法、装置、设备及计算机可读存储介质，本发明通过在非文本场景下，先抽取出需要分类的信息内在的逻辑关系，然后再根据该逻辑关系对其进行序列化，使得非文本场景下的待分类信息也能够转化成序列形式，从而具备文本中上下文的结构关系，便于后续的处理过程；通过将序列化后的待分类信息再进行向量化与聚类操作，最终得到非文本场景下待分类信息的所属类别，使得能够将文本聚类思想应用在非文本场景中，从而打破了现有的文本聚类方法应用范围的局限性。
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公开(公告)号：CN113641525B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202110926804.4
申请日：2021-08-12
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC分类号： G06F11/07 , G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种变量异常修复方法、设备、介质及计算机程序产品，所述变量异常修复方法包括：获取待预测数据集，通过缺失数据预测模型对所述待预测数据集中的缺失变量进行预测，获得数据预测结果，其中，所述缺失数据预测模型是通过预先收集的缺失数据集和完整数据集对待训练缺失数据预测模型进行迭代训练优化得到的，基于所述数据预测结果，对所述缺失变量进行修复，获得变量修复结果。本申请解决了模型预测的准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112906799B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110215293.5
申请日：2021-02-25
申请人： 深圳前海微众银行股份有限公司
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N7/01
摘要： 本申请涉及金融科技技术领域，公开了一种回归学习的调整方法、装置、系统及存储介质，包括：将样本标签离散化，得到样本标签对应的多个类别，其中，第一类别对应标签值最低区间，第二类别对应标签值最高区间；构建多分类模型，输出各类别的预测概率值，并基于各类别的平均标签值与其对应的预测概率值确定样本的回归预测值；基于第一类别的预测概率值或/和第二类别的预测概率值调整回归预测值。本申请将样本标签离散化为多个类别，建立多分类模型预测各类别概率，通过期望公式转化为回归预测值，并结合第一类别的预测概率值和/或第二类别的预测概率值调整回归预测值，避免了样本头部和样本尾部的预测值向均值靠拢，提高了样本预测的准确性。
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