(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111680779.2 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 江苏通付盾科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市中国(江苏)自 由贸易试验区苏州片区苏州工业园区 东长路88号苏州2.5产业园C2栋4F (72)发明人 汪德嘉　史曙光　杨博雅　 (74)专利代理 机构 北京融智邦 达知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11885 代理人 吴强 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06V 40/40(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/77(2022.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的风控 模型决策系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的风控模 型决策系统， 该系统包括用户申请单元， 用于使 用户填写个人基本信息， 且对用户进行认证； 用 户多维度信息获取单元， 用于获取到用户多维度 信息及用户全方位数据特征； 决策判断单元， 用 于将用户全 方位数据特征输入至风控模型中， 并 通过风控模 型的返回值判断是否给用户放款； 用 户数据积 攒单元， 用于将用户全 方位数据特征及 用户贷后数据组成新用户特征数据； 决策准确率 提升单元， 用于通过数据池中的数据提升风控模 型的判断准确率。 本发明的风控装置系统无需人 工过多的干预， 可实现全自动化自动建模流程， 提高风控模 型泛化能力和精确率， 保障了风控模 型的及时性、 稳定性、 有效性。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114387083 A 2022.04.22 CN 114387083 A 1.一种基于人工智能的风控模型决策系统， 其特征在于， 该系统包括用户申请单元 (1)、 用户多维度信息获取单元(2)、 决策判断单元(3)、 用户数据积攒单元(4)及决策准确率 提升单元(5)； 其中， 所述用户申请单元(1)， 用于用户发起贷款额度申请的过程中， 使用户填写个人 基本信息， 且 对用户进行认证； 所述用户多维度信息获取单元(2)， 用于根据用户填写信息及第三方数据， 获取到用户 多维度信息及用户全方位数据特 征； 所述决策判断单元(3)， 用于将用户全方位数据特征输入至风控模型中， 并通过风控模 型的返回值判断是否给用户放 款； 所述用户数据积攒单元(4)， 用于将用户全方位数据特征及用户贷后数据组成新用户 特征数据， 并加入至数据池中； 所述决策准确率 提升单元(5)， 用于通过 数据池中的数据提升风控 模型的判断准确率。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风控模型 决策系统， 其特征在于， 所述用 户申请单 元(1)对用户进行认证时， 包括实名认证及活体识别。 3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风控模型 决策系统， 其特征在于， 所述用 户全方位数据特 征包括用户的个人信息、 消费信息、 信贷信息及设备信息 。 4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风控模型 决策系统， 其特征在于， 所述风 控模型为预先训练好的模型， 且风控模型获取到用户全方位数据特征， 则返回相应用户的 决策判断。 5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风控模型 决策系统， 其特征在于， 所述用 户贷后数据为成功 通过风控模型并获取到贷款额度之后， 并在贷款合同约定期限内用户的 还款记录或违约记录 。 6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风控模型 决策系统， 其特征在于， 所述通 过数据池中的数据提升风控 模型的判断准确率之前， 确定 重新训练风控 模型的时间周期。 7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的风控模型 决策系统， 其特征在于， 所述 时 间周期更新的用户指标包括时间维度、 数据维度及模型效果维度。 8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风控模型 决策系统， 其特征在于， 所述决 策准确率提升单元(5)包括数据预处理模块(501)、 特征工程模块(502)、 模型选取模块 (503)、 参数优化模块(5 04)及模型评估 模块(505)； 其中， 所述数据预处理模块(501)， 用于对新用户特征数据中的缺失值及异常值进行预 处理； 所述特征工程模块(5 02)， 用于对新用户特 征数据进行 特征衍生和特征降维处 理； 所述模型选取模块(503)， 用于构建若干不同模型， 且根据每个模型效果划分权重， 并 进行综合评估； 所述参数优化模块(5 04)， 用于通过网格搜索法对风控 模型进行参数调节； 所述模型评估模块(505)， 用于根据最新训练出的风控模型效果与最初训练出的风控 模型效果进行对比， 判断是否更新 风控模型。 9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的风控模型 决策系统， 其特征在于， 所述根 据最新训练出的风控模型效果与最初训练出的风控模型效果进行对比， 判断是否更新风控权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114387083 A 2模型时， 按照F1指标大小决定是否更新模型， 若F1old＜F1new， 则更新， 反之则不更新， 其中， F1old表示旧的模型F1值， F1new表示更新后模型的F1值， precison表示模型精准 率， recal l表示模型召回率。 10.根据权利要求9所述的一种基于人工智能的风控模型决策系统， 其特征在于， 所述 特征衍生采用暴力分叉及合成特 征方法； 所述特 征降维采用主成分 分析方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114387083 A 3