[发明专利]一种基于神经网络的智能金融信用评分方法在审
| 申请号： | 201910425703.1 | 申请日： | 2019-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN110135509A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 程辉;金雍博;孙铭远;余晓蓉 | 申请（专利权）人： | 重庆斐耐科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/06;G06Q40/00;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 重庆智慧之源知识产权代理事务所(普通合伙) 50234 | 代理人： | 余洪 |
| 地址： | 401120 重庆市渝北区*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的智能金融信用评分方法，包括以下步骤：S1：采集用户信息，并将用户信息进行标签化初步分类，所述用户信息包括多维度的金融信息和行为信息；S2：输入特征向量，对采集到的用户信息进行分类；S3：判断输出结果与用户信息的标签分类是否一致，若一致，结果输出一致，进入S5，若不一致进入S4；S4：根据S2中的分类结果，对存在差异的信息，逐步反向修改特征向量，修改完成后进入S3；S5：将分类结果输出，依次审核打分。本发明具有自动化程度高、结果精确、可信度较高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 用户信息 分类结果 金融信用 神经网络 采集 输入特征向量 输出 智能 标签分类 金融信息 输出结果 特征向量 行为信息 标签化 不一致 多维度 可信度 分类 自动化 审核 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的智能金融信用评分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集用户信息，并将用户信息进行标签化初步分类，所述用户信息包括多维度的金融信息和行为信息；S2：输入特征向量，对采集到的用户信息进行分类；S3：判断输出结果与用户信息的标签分类是否一致，若一致，结果输出一致，进入S5，若不一致进入S4；S4：根据S2中的分类结果，对存在差异的信息，逐步反向修改特征向量，修改完成后进入S3；S5：将分类结果输出，依次审核打分。
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