[发明专利]风险评估模型训练、风险评估方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种风险评估模型训练方法，所述方法包括：

获取服务商的至少一种类型的风险用户的风险相关信息，所述风险相关信息包括对应类型的风险用户的数目和比例；

基于所述至少一种类型的风险用户的数目和比例，分别确定所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值，所述联合概率分布值用于表征对应类型的风险用户的数目和比例的联合概率在预设分值范围内的映射值；

基于多个样本数据进行聚类训练，得到无监督学习的评估主体风险评估模型，一个所述样本数据包括一个服务商的所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值。

2.根据权利要求1所述的方法，

其中，所述基于所述至少一种类型的风险用户的数目和比例，分别确定所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值，包括：

将所述至少一种类型的风险用户的数目和比例输入联合概率分布值估计模型，得到所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

将多变量联合概率估计模型中第一变量的概率用对应类型的风险用户的数目表征，并将所述多变量联合概率估计模型中第二变量的概率用对应类型的风险用户的比例表征，得到所述联合概率分布值估计模型，所述多变量联合概率估计模型用于估计所述第一变量和所述第二变量的联合概率。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取目标服务商的至少一种类型的风险用户的所述风险相关信息；

基于所述目标服务商的所述至少一种类型的风险用户的数目和比例，确定所述目标服务商的所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值；

将所述目标服务商的所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值输入所述评估主体风险评估模型中，得到所述目标服务商的风险评估结果。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

基于所述风险评估结果，确定所述目标服务商的风险等级。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，

无监督学习的所述评估主体风险评估模型包括孤立森林、单类支持向量机和自动编码器中的任一种。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，

所述至少一种类型的风险用户包括虚假交易类型用户、欺诈类型用户、赌博类型用户和套现类型用户中的至少一种。

8.一种风险评估方法，所述方法包括：

获取目标服务商的至少一种类型的风险用户的风险相关信息，所述风险相关信息包括对应类型的风险用户的数目和比例；

基于所述至少一种类型的风险用户的数目和比例，分别确定所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值，所述联合概率分布值用于表征对应类型的风险用户的数目和比例的联合概率在预设分值范围内的映射值；

将所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值输入无监督学习的评估主体风险评估模型，得到所述目标服务商的风险评估结果，其中，所述评估主体风险评估模型基于多个样本数据进行聚类训练得到，一个所述样本数据包括一个服务商的所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值。

9.根据权利要求8所述的方法，还包括：

基于所述多个样本数据进行聚类训练，得到无监督学习的所述评估主体风险评估模型。

10.根据权利要求8所述的方法，

其中，所述基于所述至少一种类型的风险用户的数目和比例，分别确定所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值，包括：

将所述至少一种类型的风险用户的数目和比例输入联合概率分布值估计模型，得到所述至少一种类型的风险用户对应的联合概率分布值。