[发明专利]业务数据风险分类门限确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本说明书实施例提供了一种业务数据风险分类门限确定方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取历史业务数据的风险概率预测值及危险事件真实发生概率；将所述风险概率预测值按照大小划分成多个区间分组；对所述多个区间分组进行单调性处理，以获得符合单调性的多个区间分组；根据所述危险事件真实发生概率对所述符合单调性的多个区间分组进行分类，并根据分类结果确定风险分类门限，以用于业务风险预测。本说明书实施例可以提高设定业务数据风险分类门限的准确性和效率。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种业务数据风险分类门限确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在很多业务领域都涉及风险分类识别。例如，工业领域的安全生产风险分类识别；金融领域的信用贷款风险的分类识别；互联网领域的网络和信息安全风险分类识别；医疗、保险领域的健康风险分类识别等。

在进行业务风险分类识别之前，需要确定业务数据风险分类门限。现有技术中，业务数据风险分类门限一般是人工根据经验设定。然而，在很多情况下，人工设定的业务数据风险分类门限不一定准确，当以不准确的业务数据风险分类门限为参考，对业务数据进行风险分类识别时，则难以获得业务数据的真实风险。不仅如此，针对每一应用场景，都需要人工单独设置对应的风险分类门限，设定业务数据风险分类门限的效率较低。

发明内容

本说明书实施例的目的在于提供一种业务数据风险分类门限确定方法、装置、设备及存储介质，以提高设定业务数据风险分类门限的准确性和效率。

为达到上述目的，一方面，本说明书实施例提供了一种业务数据风险分类门限确定方法，包括：

获取历史业务数据的风险概率预测值及危险事件真实发生概率；

将所述风险概率预测值按照大小划分成多个区间分组；

对所述多个区间分组进行单调性处理，以获得符合单调性的多个区间分组；

根据所述危险事件真实发生概率对所述符合单调性的多个区间分组进行分类，并根据分类结果确定风险分类门限，以用于业务风险预测。

本说明书的实施例中，在所述获得符合单调性的多个区间分组之后，还包括：

对所述符合单调性的多个区间分组进行假设检验处理，以获得通过假设检验的多个区间分组；

对应的，所述根据所述危险事件真实发生概率对所述符合单调性的多个区间分组进行分类，包括：

根据所述危险事件真实发生概率对所述通过假设检验的多个区间分组进行分类。

本说明书的实施例中，所述将所述风险概率预测值按照大小划分成多个区间分组，包括：

将所述风险概率预测值按照大小划分成M个区间分组；M为大于1的正整数；

确定所述危险事件真实发生概率在所述M个区间分组中的归属区间分组；

根据所述危险事件真实发生概率将所述归属区间分组进一步划分成N个区间分组；N为大于1的正整数；

将所述N个区间分组与所述M个区间分组的重叠部分进行进一步划分，并与未重叠部分共同作为多个区间分组。

本说明书的实施例中，所述对所述多个区间分组进行单调性处理，包括：

确定每个区间分组的组内危险事件真实发生概率；

判断每相邻两个区间分组的组内危险事件真实发生概率之间是否符合单调递增性；

当有相邻两个区间分组的组内危险事件真实发生概率之间不符合单调递增性时，进行区间合并处理并重新进行单调性处理，直至每相邻两个区间分组的组内危险事件真实发生概率之间均符合单调递增性为止。