[发明专利]一种保证金额度确定方法及装置

说明书

本申请提供一种保证金额度确定方法及装置，涉及人工智能领域，也可用于金融领域，包括：对组织机构的历史交易数据进行特征工程处理，得到对应的历史交易特征；利用预先训练的保证金额度预测模型确定所述组织机构的保证金额度预测值；其中，所述保证金额度预测模型基于所述历史交易特征训练；基于预设的风险预警值、所述组织机构的预约交易额度及所述保证金额度预测值确定保证金额度应缴值。本申请能够基于组织机构的历史交易数据准确确定保证金额度应缴值。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，可以用于金融领域，具体是一种保证金额度确定方法及装置。

背景技术

保证金一般是指存入银行等金融机构的各种保证金性质的存款。金融机构在进行跨机构资金交易时，需要提前在清算机构或其他金融机构中，存放保证金用于进行资金清算。一般地，只有在保证金充足时才能开展正常业务。目前，业务人员均是根据工作经验人工评估业务量在未来时期的增幅，并提前向清算机构或对方银行缴纳保证金。

随着业务的快速推广，业务人员无法简单地通过业务经验完成上述评估，人工预测准确率低。若预测值远超过实际需要的保证金额度，导致资金利用率不高，给保证金缴纳机构带来了损失；若预测值低于实际需要的保证金额度，则可能造成业务中断。因此，保证金额度的科学有效管理存在较大提升空间。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种保证金额度确定方法及装置，能够基于组织机构的历史交易数据准确确定保证金额度应缴值。

为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种保证金额度确定方法，包括：

对组织机构的历史交易数据进行特征工程处理，得到对应的历史交易特征；

利用预先训练的保证金额度预测模型确定所述组织机构的保证金额度预测值；其中，所述保证金额度预测模型基于所述历史交易特征训练；

基于预设的风险预警值、所述组织机构的预约交易额度及所述保证金额度预测值确定保证金额度应缴值。

进一步地，在对组织机构的历史交易数据进行特征工程处理，得到对应的历史交易特征之前，还包括：

对所述历史交易数据进行数据探索分析，并基于数据探索分析确定的整体偏度及峰度值生成历史交易情况曲线；

对比获取的近期转出情况曲线与所述历史交易情况曲线，并基于对比结果确定对应的历史交易选定数据；

检查所述历史交易选定数据的数据缺失率及单一度是否高于阈值；

若是，对所述历史交易选定数据进行调整直至所述数据缺失率及单一度满足所述阈值后用作进行特征工程的历史交易数据。

进一步地，所述对组织机构的历史交易数据进行特征工程处理，得到对应的历史交易特征，包括：

从所述历史交易数据中提取基础交易特征；其中，所述基础交易特征包括交易时间、保证金峰值、电子账户转出总额、电子账户转入总额及账户数量；

对所述基础交易特征进行组合计算，得到衍生交易特征；

对所述衍生交易特征中的连续型特征进行归一化处理；

对所述衍生交易特征中的离散型特征进行独热编码处理；

根据归一化处理结果及独热编码处理结果生成所述历史交易特征。

进一步地，预先训练保证金额度预测模型的步骤，包括：

对所述历史交易特征进行样本划分，得到对应的训练集样本、验证集样本及测试集样本；

将所述训练集样本输入决策树模型，生成保证金额度预测初始模型；