[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

说明书

本发明公开了一种评估主体风险评估方法、装置及电子设备，所述方法可以获取评估主体的至少一种类型的风险对象的风险相关信息，所述风险相关信息包括对应类型的风险对象的数目和比例；基于所述至少一种类型的风险对象的数目和比例，分别确定所述至少一种类型的风险对象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对象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评估主体的所述至少一种类型的风险对象对应的联合概率分布值。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种风险评估模型训练、风险评估方法、装置及电子设备。

背景技术

随着互联网技术及终端技术的快速发展，第三方支付平台的应用越来越广泛，不同第三方支付平台之间的竞争也越来越激烈。为了拓展更多的用户提高竞争力，第三方支付平台会不断地扩充使用该第三方支付平台收款服务的合作伙伴的数量，这些合作伙伴可以称为是第三方支付平台的服务商。

但是，有些服务商在拓展用户时，有可能会主动或被动(管理不善等)地拓展一些不良用户，这类服务商会给第三方支付平台带来风险，因此，有必要对服务商及类似服务商的评估主体的风险进行评估，以准确识别出高风险的评估主体，进而采取必要的措施降低评估主体给第三方支付平台带来的风险。

发明内容

本申请实施例提供了一种风险评估模型训练、风险评估方法、装置及电子设备，以对评估主体的风险做出准确的评估。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，提出了一种风险评估模型训练方法，所述方法包括：

获取评估主体的至少一种类型的风险对象的风险相关信息，所述风险相关信息包括对应类型的风险对象的数目和比例；

基于所述至少一种类型的风险对象的数目和比例，分别确定所述至少一种类型的风险对象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对象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评估主体的所述至少一种类型的风险对象对应的联合概率分布值。

第二方面，提出了一种风险评估方法，所述方法包括：

获取目标评估主体的至少一种类型的风险对象的风险相关信息，所述风险相关信息包括对应类型的风险对象的数目和比例；

基于所述至少一种类型的风险对象的数目和比例，分别确定所述至少一种类型的风险对象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对象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对象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，得到所述目标评估主体的风险评估结果，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评估主体的所述至少一种类型的风险对象对应的联合概率分布值。

第三方面，提出了一种风险评估模型训练装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取评估主体的至少一种类型的风险对象的风险相关信息，所述风险相关信息包括对应类型的风险对象的数目和比例；

第一确定模块，用于基于所述至少一种类型的风险对象的数目和比例，分别确定所述至少一种类型的风险对象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对象的数目和比例的联合概率在预设分值范围内的映射值；

训练模块，用于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评估主体的所述至少一种类型的风险对象对应的联合概率分布值。