专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]贷款利率确定方法、装置、设备及介质-CN202211635309.9在审
  • 李尚锴;程相慧 - 浪潮通信信息系统有限公司
  • 2022-12-19 - 2023-05-16 - G06Q40/03
  • 本发明提供一种贷款利率确定方法、装置、设备及介质,包括:基于目标风险偏好指标对应的银行样本数据,确定所述目标风险偏好指标在各风险评估因子上的得分,所述银行样本数据包括各商业银行的样本数据;基于所述得分,确定所述各商业银行的风险偏好系数;基于所述风险偏好系数,确定所述各商业银行的贷款利率;其中,所述风险评估因子用于表征影响所述贷款利率的商业银行属性。本发明实现贷款利率确定方法加入了风险偏好项,以及对风险偏好合理的定量手段的贷款利率确定方法,提升了贷款利率的准确率。
  • 贷款利率确定方法装置设备介质
  • [发明专利]一种银行风险偏好数据处理方法及装置-CN202210937038.6在审
  • 邹沛江;李超;程建 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2022-08-05 - 2022-10-21 - G06Q40/02
  • 本发明提供一种银行风险偏好数据处理方法及装置,包括统计当前银行的贷款违约率;将贷款违约率和各个宏观经济指标输入到贷款损失测算模型进行处理,输出不良贷款额和不良贷款率;将不良贷款额、不良贷款率输入到银行财务报表模型中进行处理,输出并基于银行财务报表中各个核心科目的数值,计算得到资本充足率、ROA和ROE,分别测算不同压力情景下指示银行风险偏好风险偏好指标值。在本方案中,利用预先构建的贷款损失测算模型和预先构建的银行财务报表模型,测算在不同宏观压力情景下的用于指示银行风险偏好风险偏好指标值,避免了专家根据历史经验主观设置风险偏好指标值局限性,从而使银行风险偏好指标数据的测算具有前瞻性和科学性
  • 一种银行风险偏好数据处理方法装置
  • [发明专利]理财产品的推荐方法及装置-CN201610352201.7在审
  • 梁丽;王森;胡强;张超 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2016-05-25 - 2017-12-05 - G06F17/30
  • 所述理财产品的推荐方法包括获取用户的风测问卷信息和至少一个参考信息;其中,所述参考信息包括下述中的至少一个理财行为信息、历史消费行为信息、身份信息;将所述参考信息代入预设机器学习模型确定所述参考信息对应的权重和风险值;基于所述参考信息的权重和风险值对所述风测问卷信息确定的用户的初始风险偏好进行校正,获得用户的最终风险偏好;根据所述用户的最终风险偏好选择具有与所述风险偏好对应风险值的指定产品推送给用户。
  • 理财产品推荐方法装置
  • [发明专利]理财用户风险偏好等级分析方法及装置-CN202211040120.5在审
  • 南晓停 - 中国银行股份有限公司
  • 2022-08-29 - 2022-11-18 - G06Q40/08
  • 本发明公开了一种理财用户风险偏好等级分析方法及装置,涉及人工智能技术领域,其中该方法包括:获取理财用户的历史行为数据和用户属性数据;从理财用户的历史行为数据和用户属性数据中,挖掘理财用户的数值特征和类别特征;基于Item2vec浅层网络模型,提取理财用户历史购买的理财产品特征;将理财用户的数据特征和类别特征、理财用户历史购买的理财产品特征,输入ResNet风险偏好网络模型,分析得到理财用户的风险偏好等级。本发明能够精准输出理财用户风险偏好等级,降低理财用户的投资风险
  • 理财用户风险偏好等级分析方法装置
  • [发明专利]一种基于大数据的券商客户风险偏好分类方法-CN201610573542.7在审
  • 肖琳;陈庆强;邹复民;刘建华;郭李华 - 福建工程学院
  • 2016-07-20 - 2016-12-14 - G06Q30/02
  • 本发明公开了一种基于大数据的券商客户风险偏好分类方法,先使用主成分分析来简化数据。再利用改进的K‑means算法进行迭代按算法确立聚心、聚类、调整聚心并删除不满足条件的聚心、重新聚类。基于上述的聚类结果,即客户的交易类别划分,结合不同产品的风险值,可确定客户的交易风险偏好。这是主要的。其次,辅助以已有的证券交易系统的在线问卷调查获得客户的主观风险偏好。二者相结合,可以更合理准确地得到客户的风险偏好的最终结果。本系统运行依靠券商的数据库,只要用户有交易历史数据,就可以据此判断该用户的投资偏好,这也直接反映客户的风险特征。
  • 一种基于数据券商客户风险偏好分类方法

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