(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211114624.7 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 中国建设银行股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街25号 申请人 建信金融科技有限责任公司 (72)发明人 宋丹雨　肖月亮　陶醉　奉海龙　 曹诗灏　 (74)专利代理 机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 1 1205 专利代理师 李亚丽　刘芳 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 数据处理方法、 装置、 设备、 介质及产品 (57)摘要 本申请提供一种数据处理方法、 装置、 设备、 介质及产品， 涉及机器学习技术领域， 其中， 该方 法包括： 响应于项目分析请求， 确定若干数量的 第一目标风控项目； 获取预训练的第一机器学习 模型， 并基于所述第一机器学习模 型对所述第一 目标风控项目进行评分， 得到第一评分结果； 基 于所述第一评分结果确定所述第一目标风控项 目中符合预设条件的第二目标风控项目， 并生成 所述第二目标风控项目的风控策略； 在所述第二 目标风控项目投产后， 基于所述风控 策略对所述 第二目标风控项目进行风险控制。 通过上述方 法， 本申请可以实现对业务项目进行自动化审批 和风控流程， 有效提高审批和风控效率并提升科 学性， 同时降低人工成本 。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115423611 A 2022.12.02 CN 115423611 A 1.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 响应于项目分析请求， 确定若干数量的第一目标风控项目； 获取预训练的第一机器学习 模型， 并基于所述第 一机器学习模型对所述第 一目标风控 项目进行评分， 得到第一评分结果； 基于所述第一评分结果确定所述第一目标风控项目中符合预设条件的第二目标风控 项目， 并生成所述第二目标风控项目的风控策略； 在所述第二目标风控项目投产后， 基于所述风控策略对所述第 二目标风控项目进行风 险控制。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第 一机器学习 模型为卷积神经网络模 型， 所述神经网络模型包括softmax层； 在基于所述第一机器学习模型对所述第一目标风控项目进行评分之前， 还 包括： 获取所述第一目标风控项目的第一关键指标， 所述第一关键指标包括以下至少之一： 项目类型、 项目属地或者项目信用评级； 所述基于所述第一机器学习模型对所述第一目标风控项目进行评分， 包括： 将所述第一关键指标作为特征点， 输入至第一机器学习模型的训练层中进行训练， 得 到第一训练结果； 基于所述第一训练结果按照softmax层的分类概率加权出推荐分值， 得到第一输出结 果， 并基于所述第一输出 结果对所述第一目标风控项目进行评分。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在确定所述第 一目标风控项目中符合预设 条件的第二目标风控项目之后， 以及生成所述第二目标风控项目的风控策略之前， 还 包括： 获取预训练的第二机器学习 模型， 并基于所述第 二机器学习模型对所述第 二目标风控 项目进行评分， 得到第二评分结果； 所述生成所述第二目标风控项目的风控策略， 包括： 基于所述第二评分结果生成所述 第二目标风控的风控策略。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述第 二机器学习 模型为卷积神经网络模 型， 所述神经网络模型包括softmax层； 在基于所述第二机器学习模型对所述第二目标风控项目进行评分之前， 还 包括： 获取所述第二目标风控项目的第二关键指标， 所述第二关键指标包括以下至少之一： 项目审批信息、 项目周期或者项目风险评级； 所述基于所述第二机器学习模型对所述第二目标风控项目进行评分， 包括： 将所述第二关键指标作为特征点， 并输入至第二机器学习模型的训练层中进行训练， 得到第二训练结果； 基于所述第二训练结果按照softmax层的分类概率加权出推荐分值， 得到第二输出结 果， 并基于所述第二输出 结果对所述第二目标风控项目进行评分。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在基于所述第 一评分结果确定所述第 一目 标风控项目中符合预设条件的第二目标风控项目之后， 以及生成所述第二目标风控项目的 风控策略之前， 还 包括： 响应于所述第二目标风控项目携带告警标志位， 生成附加审批指示信息， 所述附加审 批指示信息用于指示基于预设附加条件 对所述第二目标风控项目进行二次审批 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423611 A 26.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 在所述第二目标风控项目投产后， 还 包括： 响应于所述第 二目标风控项目投产后的监测信 息， 生成风控告警； 其中， 所述监测信 息 携带所述第二目标风控项目的当前风险评估结果超出 预设阈值的指示信息 。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述项目分析请求携带所有待审批项目， 所述确定若干数量的第一目标风控项目， 包括： 筛除所有待审批项目中不符合预设规则的项目， 并基于筛除结果确定若干数量的第 一 目标风控项目。 8.一种数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 第一确定模块， 其设置为响应于项目分析请求， 确定若干数量的第一目标风控项目； 第一评分模块， 其设置为获取预训练的第一机器学习模型， 并基于所述第一机器学习 模型对所述第一目标风控项目进行评分， 得到第一评分结果； 第二确定模块， 其设置为基于所述第 一评分结果确定所述第 一目标风控项目中符合预 设条件的第二目标风控项目； 策略生成模块， 其设置为 生成所述第二目标风控项目的风控策略； 风险控制模块， 其设置为在所述第二目标风控项目投产后， 基于所述风控策略对所述 第二目标风控项目进行风险控制。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存 储器和处 理器； 所述存储器存储计算机执 行指令； 所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令， 使得所述电子设备执行权利要求 1‑7中任一项所述的数据处 理方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质中存储有计算机 执行指令， 所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1 ‑7任一项所述的数 据处理方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序代码， 当 所述计算机程序代码在计算机上运行时， 使得计算机执行如权利要求1 ‑7任一项所述的数 据处理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423611 A 3