[发明专利]敏感评分模型的建模方法、系统、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种敏感评分模型的建模方法、系统、终端设备及存储介质。该方法包括：获取预先采集的训练集、测试集；对所述训练集的样本进行筛选，得到敏感客群；对所述敏感客群、测试集进行训练，得到敏感评分模型以识别敏感客户。本发明解决了间接构建敏感评分模型时存在过拟合风险的问题，提高敏感评分模型评分的准确性。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，尤其涉及一种敏感评分模型的建模方法、系统、终端设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步走向金融科技(Finteh)转变，敏感评分模型的建模技术也不例外，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对技术提出更高的要求。

现有的敏感评分模型可以识别客户是否为敏感客户，其中，敏感评分模型通过策略A的响应客户(在给予A策略的情况下，会接受产品和服务的客户)与策略B的响应客户(在给予B策略的情况下，会接受产品和服务的客户)计算策略AB的响应率倍差，进而对响应客户进行建模。但是，当策略A的响应客户与策略B的响应客户存在交集时，此时通过策略AB的响应率倍差进行建模会加大敏感评分模型过拟合的风险。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种敏感评分模型的建模方法、系统、终端设备及存储介质，旨在解决间接构建敏感评分模型时存在过拟合风险的问题，提高敏感评分模型评分的准确性。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种敏感评分模型的建模方法，所述敏感评分模型的建模方法包括：

获取预先采集的训练集、测试集；

对所述训练集的样本进行筛选，得到敏感客群；

对所述敏感客群、测试集进行训练，得到敏感评分模型以识别敏感客户。

可选地，所述训练集包括第一样本集、第二样本集，所述对所述训练集的样本进行筛选，得到敏感客群的步骤包括：

判断所述第一样本集具有预设特征的样本数量，与所述第二样本集具有所述预设特征的样本数量是否相等；

若所述第一样本集具有所述预设特征的样本数量，与所述第二样本集具有所述预设特征的样本数量相等，则从所述第一样本集删除所述预设特征的客户，得到第三样本集，并从所述第二样本集删除所述预设特征的客户，得到第四样本集；

若所述第三样本集与所述第四样本集的样本数量相等，则执行步骤：对所述敏感客群、测试集进行训练，得到敏感评分模型以识别敏感客户。

可选地，所述判断所述第一样本集具有预设特征的样本数量，与所述第二样本集具有所述预设特征的样本数量是否相等的步骤之后包括：

若所述第一样本集具有所述预设特征的样本数量，与所述第二样本集具有所述预设特征的第二样本数量不相等，则对所述训练集进行筛选，得到敏感样本；

将所述敏感样本纳入所述敏感客群并返回执行步骤：判断所述第一样本集具有预设特征的样本数量，与所述第二样本集具有所述预设特征的样本数量是否相等。

可选地，所述对所述训练集进行筛选，得到敏感样本的步骤之后还包括：

若所述第一样本集包括所述敏感样本，则从所述第一样本集删除所述敏感样本。

可选地，所述判断所述第一样本集具有预设特征的样本数量，与所述第二样本集具有所述预设特征的样本数量是否相等的步骤之前包括：

对所述训练集进行训练，得到响应模型；

通过所述响应模型对所述训练集进行评分，得到评分分数；