百维金科(上海)信息科技有限公司赵泽贤获国家专利权
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龙图腾网获悉百维金科(上海)信息科技有限公司申请的专利基于倾向得分匹配的信用动态评估风控方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121504598B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202610032843.2,技术领域涉及:G06Q40/03;该发明授权基于倾向得分匹配的信用动态评估风控方法及系统是由赵泽贤;张世建;丁杰设计研发完成,并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于倾向得分匹配的信用动态评估风控方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了基于倾向得分匹配的信用动态评估风控方法及系统,涉及信用评估技术领域,包括:S1,周期性采集信用行为数据,并对采集数据执行预处理;S2,构建字段优先级排序表,对交易行为与偿付行为的联合波动程度进行量化,得到信用行为评估值;S3,生成有效差值序列,并在有效差值序列上执行滑动窗口聚合运算,识别失稳窗口序列;S4,读取失稳窗口序列构建失稳片段特征序列,对每个失稳片段的信用波动风险水平进行评估,执行信用风险等级判定,并生成分级风险报告。解决了现有信用风险评估技术无法利用交易行为与偿付行为的时序联合波动识别信用行为失稳片段,导致动态信用评估结果易产生虚假风险波动的问题。
本发明授权基于倾向得分匹配的信用动态评估风控方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于倾向得分匹配的信用动态评估风控方法,其特征在于,包括以下步骤: S1,周期性采集信用行为数据,并对采集到的信用行为数据执行多源时间戳对齐、指数滑动平滑、稳健离群点剔除、邻域插补以及归一化处理,生成预处理后的信用行为数据; S2,基于预处理后的信用行为数据构建字段优先级排序表,并结合相邻采样周期内各信用行为数据的差值执行特征运算,得到信用行为评估值,将信用行为评估值和对应的信用行为数据输入倾向得分估计模型,输出倾向得分; 所述基于信用行为评估值及对应的倾向得分生成匹配周期对,得到评估差值序列的具体步骤如下: 读取连续N个采样周期的信用行为评估值,并与对应的倾向得分一并构建待匹配序列;在倾向得分空间中采用一对一倾向得分最近邻匹配策略,为每个采样周期确定倾向得分最接近的匹配周期对,并对匹配周期对中的信用行为评估值计算代数差值,生成经匹配校准后的评估差值序列;对于评估差值序列中相邻位置的两个代数差值,分别计算二者之间的代数差值绝对量,并检测二者的符号是否一致;当符号一致性结果为一致时,将对应的代数差值绝对量写入有效差值集合;当符号一致性结果为不一致时,丢弃对应的代数差值绝对量;在有效差值集合中按时间顺序排列各个代数差值绝对量,生成用于窗口聚合的有效差值序列; S3,基于信用行为评估值及对应的倾向得分生成匹配周期对,得到评估差值序列,并在有效差值序列上执行滑动窗口聚合运算,得到倾向稳定性评估值,依据倾向稳定性评估值识别失稳窗口序列; 所述在有效差值序列上执行滑动窗口聚合运算,得到倾向稳定性评估值的具体步骤如下: 在窗口长度为W、滑动步长为L的滑动窗口内,对有效差值序列执行滑动窗口遍历;在每一个窗口起始位置j,将窗口范围[j,j+W-1]内的全部代数差值绝对量写入窗口差值集合,并计算窗口内全部信用行为评估差值的算术均值; 将窗口差值集合中每个代数差值绝对量加一后取倒数,得到周期间波动一致性项;将窗口内每个信用行为评估差值与窗口内全部信用行为评估差值的算术均值之间的代数差值绝对量加一后取倒数,得到窗口趋势一致性项;将窗口内所有波动一致性项和窗口趋势一致性项相加后按窗口大小取平均,得到当前窗口的倾向稳定性评估值; S4,读取失稳窗口序列构建失稳片段特征序列,对每个失稳片段的信用波动风险水平进行评估,基于评估结果执行信用风险等级判定,并生成分级风险报告; 所述读取失稳窗口序列构建失稳片段特征序列,对每个失稳片段的信用波动风险水平进行评估的具体步骤如下: 读取失稳窗口序列,按照窗口起始位置顺序依次提取每个失稳窗口对应的代数差值绝对量序列片段,计算片段内代数差值绝对量的最大值、最小值以及算术均值,构建失稳片段特征序列; 将失稳片段内代数差值绝对量的最大值加一后取倒数,得到最大值抑制项;将失稳片段内代数差值绝对量的最小值加一后取平方根,得到最小值敏感项;将失稳片段内代数差值绝对量的算术均值与最小值之间的代数差值绝对量加一后取倒数,得到均值偏移项;计算代数差值绝对量的最大值与算术均值加一后的比值,将所得比值加一后取自然对数,得到偏态结构项;将最大值抑制项、最小值敏感项、均值偏移项与偏态结构项依次相加,得到信用失稳风险评估值。
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