[发明专利]一种数据评分方法及装置

说明书

本发明公开了一种数据评分方法及装置，涉及信贷评分技术领域。本发明主要的技术方案为：将接收到的由客户端发出的目标样本输入至第一模型中；判断所述第一模型的输出结果是否异常；若异常，则将所述目标样本输入至第二模型中，以获得所述第二模型对应的第二评分结果，所述第二模型为与所述第一模型的入模特征变量存在差异且整体特征缺失率相同的灾备模型；基于分位数映射关系将所述第二评分结果转换为所述第一模型对应的第一评分结果，所述分位数映射关系是基于相同样本的所述第一评分结果与所述第二评分结果确定的映射关系；将所述第一评分结果发送至所述客户端。本发明用于数据的评分。

技术领域

本发明涉及信贷评分技术领域，尤其涉及一种数据评分方法及装置。

背景技术

在个人信贷风控与营销领域中，常用的一种评估进件(申请人或营销目标)资质的方式是建立数据评分模型。此类模型需要先基于特定的数据和算法进行构建工作，将构建的模型部署后，可由客户进行使用。一般来说，建立模型所涉及的特征(入模变量)可以来自于多个数据源，而由于数据源可能来自于多个组织，受硬件或网络环境影响，存在数据源在一定时间内失联或失效的可能性。而数据评分模型需要全部入模变量共同进行评估，如果部分或全部变量缺失(未获得响应值或响应值为空值)，将导致模型失效(无输出值)或效果衰减(对产生的量化评估分数造成较大波动)，并致使客户方相关业务流程中断受阻，损害实际效益。

现有技术中通过部署双模型作为上述情况的灾备方案，即在主模型构建的同时，使用其他数据源(与主模型不同，以免同时失效)构建一个辅助模型，并将二者同时部署，以此来维持相关业务的持续性。然而，由于辅助模型的区分能力与分数分布等相关指标同主模型存在差异，因此就需要针对辅助模型另外设置一套业务阈值，而由于两个模型设置的业务阈值对应评分分布差异化，相关业务监控指标会发生较大波动，导致辅助模型生成的评分与主模型生成的评分差异较大，从而影响相关业务简便、稳定、准确的进行。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种数据评分方法及装置，主要目的是为了减小辅助模型生成的评分与主模型生成的评分差异，以保证相关业务简便、稳定、准确的进行。

为解决上述技术问题，本发明提出以下方案：

第一方面，本发明提供了一种数据评分方法，所述方法包括：

将接收到的由客户端发出的目标样本输入至第一模型中；

判断第一模型的输出结果是否异常；

若异常，则将目标样本输入至第二模型中，以获得第二模型对应的第二评分结果，其中，第二模型为与第一模型的入模特征变量存在差异且整体特征缺失率相同的灾备模型；

基于分位数映射关系将第二评分结果转换为第一模型对应的第一评分结果，分位数映射关系是基于相同样本的第一评分结果与第二评分结果确定的映射关系；

将第一评分结果发送至客户端。

第二方面，本发明提供了一种数据评分装置，所述装置包括：

第一输入单元，用于将接收到的由客户端发出的目标样本输入至第一模型中；

判断单元，用于判断第一输入单元获得的第一模型的输出结果是否异常；

第二输入单元，用于若判断单元判断第一模型的输出结果异常，则将目标样本输入至第二模型中，以获得第二模型对应的第二评分结果，其中，第二模型为与第一模型的入模特征变量存在差异且整体特征缺失率相同的灾备模型；

转换单元，用于基于分位数映射关系将第二输入单元获得的第二评分结果转换为第一模型对应的第一评分结果，分位数映射关系是基于相同样本的第一评分结果与第二评分结果确定的映射关系；

发送单元，用于将转换单元获得的第一评分结果发送至客户端。