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一种基于多层多视图学习的用户风险评估方法及系统

申请号: CN202311675215.9
申请人: 国任财产保险股份有限公司
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于多层多视图学习的用户风险评估方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311675215.9
申请日 2023/12/8
公告号 CN117391847A
公开日 2024/1/12
IPC主分类号 G06Q40/03
权利人 国任财产保险股份有限公司
发明人 李民; 高云; 姚磊; 肖振峰
地址 广东省深圳市罗湖区笋岗街道田心社区梅园路128号招商开元中心1栋B单元25层-29层

摘要文本

国任财产保险股份有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术,本发明公开了一种基于多层多视图学习的用户风险评估方法及系统,其中所述方法包括:步骤S101、收集来自不同贷款平台的数据并进行预处理,其中所述不同贷款平台的数据彼此没有关联性;步骤S103、对每个贷款平台的数据视图,采用不同的机器学习模型进行建模和训练;步骤S105、将不同贷款平台的特征进行融合;步骤S107、基于融合的特征建立多层多视图学习模型;步骤S109、采用优化后的多层多视图学习模型基于新输入的用户数据进行风险评估,本发明通过基于多个贷款平台的特征融合,使能够综合多个来源的数据,更全面地理解和分析数据,可以更准确地预测和推断,提供更全面的贷款评估和决策支持。

专利主权项内容

1.一种基于多层多视图学习的用户风险评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S101、收集来自不同贷款平台的数据并进行预处理,其中所述不同贷款平台的数据彼此没有关联性;步骤S103、对每个贷款平台的数据视图,采用不同的机器学习模型进行建模和训练;步骤S105、将不同贷款平台的特征进行融合;步骤S107、基于融合的特征建立多层多视图学习模型;步骤S109、采用优化后的多层多视图学习模型基于新输入的用户数据进行风险评估。