[发明专利]基于联邦学习的信用评分模型建模方法、装置、终端及存储介质在审
| 申请号： | 202210091213.4 | 申请日： | 2022-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN114493842A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 周波;张建业;陈蓓珍;杨张磊;王振涛 | 申请（专利权）人： | 浙江惠瀜网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06F16/2458;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 高科 |
| 地址： | 311200 浙江省杭州市萧山区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于联邦学习的信用评分模型建模方法、装置、终端及存储介质，方法包括：以机构为单位、获取机构对应的客户集，将每个客户集划分为多类分支，依据分支完成建模作业，得到该机构对应的多分支融合模型；对多个机构对应的多个多分支融合模型进行融合处理，生成预设信用评分模型；基于纵向联邦学习算法，分别获取多个机构对应的更新参数，依据更新参数对预设信用评分模型进行更新，得到信用评分模型。本发明聚焦于消费分期业务场景，针对不同的地域和场景分支，形成了标准化的信用评分模型产品，方案在保护数据隐私的前提下，实现了为金融机构提供高效、精准的消费分期风控解决方案的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 信用 评分 模型 建模 方法 装置 终端 存储 介质 | ||
【主权项】：
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